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智能、整合、共創,解碼研華的工業物聯網發展之道

時間:2019-11-11來源:中國傳動網 作者:Sylvia

導語:在研華看來,事物皆有兩面性,危機則是轉機,有危機,企業才會尋求變革與突破,從而獲得新的發展機遇。面對市場挑戰,2019年研華沉心靜氣,修煉內功,專注所長,創新研發基于工業物聯網應用的控制器、工業軟件、視覺等產品及行業解決方案;同時,緊跟市場發展趨勢,面向未來,進行產品、技術乃至服務的轉型升級,蓄勢待發,以期在新興技術時代,斬獲一席之地。

 ——訪研華科技智能設備事業部業務發展總監李國忠

2019年以來,受經濟大環境及中美貿易戰等因素的影響,除光伏、LED、鋰電市場相對平穩之外,3C、汽車制造、半導體等行業下滑趨勢明顯,國內自動化市場也未能“幸免”,行情走勢幾近觸底。但隨著5G、物聯網等新興技術的到來及新能源汽車行業的持續發展,觸底反彈信號已開始釋放,預計明年制造業行情將會有所回升。在市場持續低迷的情況下,2019上半年研華中國區的營業額也受到一定影響而增速放緩,但仍能與去年同期基本持平或小幅成長,而從研華全球地區的整體營業額來看,依然實現了雙位數的增長。

研華設備自動化事業部業務發展總監李國忠先生.png

研華科技智能設備事業部業務發展總監 李國忠

在研華看來,事物皆有兩面性,危機則是轉機,有危機,企業才會尋求變革與突破,從而獲得新的發展機遇。面對市場挑戰,2019年研華沉心靜氣,修煉內功,專注所長,創新研發基于工業物聯網應用的控制器、工業軟件、視覺等產品及行業解決方案;同時,緊跟市場發展趨勢,面向未來,進行產品、技術乃至服務的轉型升級,蓄勢待發,以期在新興技術時代,斬獲一席之地。

專注所長,研發基于IoT的智能控制器

隨著物聯網與云端計算時代的到來,工業互聯所創造的新需求與全球市場持續擴張趨勢不斷延伸。作為在IoT、自動化及嵌入式運算等領域具有一定影響力的一家企業,研華的定位正逐步由原來的硬件開發廠商向物聯網服務供應商的角色轉型,并將物聯網發展規劃列為了企業戰略目標的重中之重,包括研華智能設備事業部在內的所有事業群都在沿著這一方向邁進。其中,研華智能設備事業部將以IoT為中心的智能應用作為核心研究方向,在面向智能裝備與智慧工廠的控制系統研究層面上逐漸深化。

目前,制造企業正處于萬物互聯時代的轉型升級階段中,生產數據和設備數據的采集分析已成為企業數字化變革的核心驅動力。但傳統的數字化升級方案需組合PLC、PC、網關、SCADA軟件等多個領域不同功能的產品,通過系統集成來實現工業物聯網方案,系統架構一般較為復雜,企業面臨操作難、開發及維護成本昂貴、高安全風險等難題。為此,研華新推出了新一代工業物聯網WISE-5000系列邊緣控制器,打破了設備與設備、設備與云端之間的連接障礙,實現了機器的高效運行和互聯互通。

WISE-5000系列邊緣控制器.png

WISE-5000系列邊緣控制器以研華WISE-PaaS平臺為基礎,替代了傳統IPC+PLC方案,分核系統架構實現IT與OT的融合,可在同一平臺中運行自動化的高速數據采集、運動控制、機器視覺、邏輯控制、設備預測維護及設備聯網等多種功能;同時,數據分析和優化控制數據可直接連至工業云平臺,在邊緣側協同遠程工業云平臺實現智能產線控制,體積小巧,節省安裝空間,讓設備制造商更容易整合IT與OT的應用。

并且,WISE-5000系列邊緣控制器采用EtherCAT I/O和PCI Express接口設計,提供多樣的I/O和通信模塊,可靈活擴展;并配備Intel第六代Skylake Core i處理器,傳輸速度快;滿足了用戶的多元化需求與高機械效率要求。目前,WISE-5000系列控制器在智能裝備與智能工廠中的高效應用已備受用戶好評。

軟硬兼施,驅動工業加速轉型升級

“數字經濟時代,在物聯網、人工智能、大數據、云計算等新一代信息技術的加持下,硬件重塑基礎設備,軟件實施智能決策,二者合力、‘軟硬兼施’激發新動能,更能有效驅動制造產業的加速轉型升級。”研華科技智能設備事業部業務發展總監李國忠說道,通過軟件與硬件的整合,并與設備廠商協同開發形成系統的解決方案,為客戶提升機器的自動化程度,也是研華的目前的重點研發目標之一。

ARES-1000.jpg

以研華首次推出的基于ARM-based的ARES-1000獨立型運動控制器為例,其在與工業軟件的結合應用上具有顯著的優勢。ARES-1000獨立型運動控制器具有高精度與穩健的6軸同步運動控制系統,一體化精小設計整合運動與I/O控制,且采用ARM處理器并支持Real-time控制,大大提升了系統的運行效率與可靠度。

在軟件方面,ARES-1000內建Softmotion運動核心,支持多軸同動與高精度軌跡規劃;并提供ARESDeveloper軟件開發環境,可進行BASIC程序語言設計,縮短并簡化了程序的開發流程。ARES-1000通過軟硬件的整合,在滿足高精、軌跡規劃、高速應用需求時,也大幅降低了開發成本與時間,可為激光切割、3C點膠等細分行業用戶提供一套高性價比的運動控制解決方案。

例如,在為手機行業提供的3D點膠解決方案中,ARES-1000獨立型運動控制器使用5軸自動化控制,提供ARES Developer軟件開發環境和3D點膠專用行業指令模組,支持BASIC簡易程序設計語言與各種運動軌跡間與路徑規劃。在滿足精密度、準確度和速度嚴格要求的同時,通過軌跡規劃及旋轉軸的轉動,使手機傾斜擺放并調整至最佳點膠角度,達到沿著手機周邊點膠及元件側點膠,提供了更精密的流體傳輸,解決了傳統平面點膠方案黏接強度不足與密封性差、精度低等問題,并縮短項目的開發時間。

面向未來,專注整合型IoT解決方案

在今年舉辦的“工業物聯網,產業生態發展之道”論壇上,研華董事長劉克振指出,工業物聯網現今正面臨著集成應用的困境,而針對不同細分行業應用的工業APP——工業IoT系統解決方案,將是破解現有物聯網困境的突破口。研華正在把自家發展的WISE-PaaS工業物聯網云平臺進行解耦、再重構,使其模塊化、微服務化,讓行業系統整合伙伴更容易擷取部分功能模塊,進一步與研華共創完整服務,開拓商機,建構全新的工業物聯網價值鏈。

對此,李國忠也提到,過去,研華在工控領域開發的產品以“控制卡”這一單一形式為主;而現在,研華圍繞WISE-PaaS平臺,提供的是包括控制器+軟件在內的一整套解決方案,再加上與不同細分領域專業開發團隊的共創合作,目前已在WISE-PaaS平臺上形成了多樣化的SRP(SolutionReadyPackages)行業解決方案,方便終端用戶可以直接采購和部署使用。

例如,研華的MAS控制器內建Softmotion核心來實現復雜運動控制,并藉由PC-Based開放特性,運行第3方Windows視覺軟件,同時透過研華MotionStudio軟件開放的界面與通信,提供圖形化的開發模組與豐富的工藝指令,協助使用者在有限的時間內快速開發出自動化設備。該方案把設備的“大腦”、“眼睛”、“手”回歸于一體,整合運動控制、機器視覺、I/O控制與巨量資料的存取,讓設備與工業4.0無縫連接,架構精簡,縮短開發時間,降低成本,具備靈活的擴充性。

為了使整合型IoT解決方案能夠更加系統、完善化的推進,機器視覺領域也是研華目前的一個重要發力點。機器視覺不僅是當代物聯網領域的熱門話題,發展迅猛;同時,隨著智能制造進程的不斷加速,機器視覺的發展逐漸步入“深水區”,AI與機器視覺的深度結合煉就了工業設備“火眼金睛”,為傳統的機器視覺賦能訓練、推理、再訓練的深度學習能力,是當前機器視覺領域的研發焦點。為了滿足這一發展趨勢,研華迅速集結既有的技術團隊與產品組織,潛心研發,如今已能夠為具體的行業應用,提供全方位的基于AI的深度學習機器視覺解決方案。

目前,研華的深度學習機器視覺解決方案基本包含了訓練用的工業服務器(4U機架式GPU服務器SKY-6400,IntelXeon處理器)、帶有強大且可擴展邊緣推理引擎的加速器(包括智能相機ICAM-7000、模組化工控機MIC-7000/UNO-3000)、以及英特爾OpenVinoSDK工具包等產品組織,以最大程度簡化了深度學習模型的開發和部署,能讓用戶通過智慧的機器視覺系統,從更高程度的自動化、智能化、精準、高效的生產線中獲益,盡享效率和成本優勢。

例如,在工廠實現數字化生產過程中,OCR主要用于識別、讀取標簽、材料、零件和成品上的字母數字文本,這對于確保產品在整個生命周期中的可追溯性至關重要。而研華開發的基于深度學習的OCR方案通過圖像標記、訓練和推理過程,與傳統OCR方案相比,極大的降低了識別的復雜性,更加精準、智能化;另外,研華基于深度學習的缺陷檢測解決方案,通過對各種缺陷類型進行訓練、推理和再訓練,持續累積缺陷類型經驗的過程,強化缺陷類型的精準識別,解決了傳統缺陷檢測中自動光學檢測(AOI)系統可能會出現的漏判和誤判難題。

結語

工業物聯網的發展已成為制造業轉型升級的重要推動力,研華正沿著企業制定的發展規劃,緊跟市場發展趨勢,通過不斷地創新,來強化垂直市場的能見度。未來,研華將繼續協同設備廠商聚焦于總線、控制器、軟件整合、AI與機器視覺的深度結合、云計算等各個領域的縱深研究,以推動整合型IoT解決方案為發展主軸,向新能源、光伏、半導體、汽車零部件檢測、激光加工等細分領域發力。同時,研華將始終以客戶價值為導向,以售前的“痛點”分析+售后的問題追蹤為團隊作戰方式,為客戶提供一站式高質量服務。

值得一提的是,研華還會持續通過其打造的WISE-PaaS工業物聯網云平臺,整合內外部資源,強化加值WISE-PaaS,用分享與普及的方式攜手物聯網產業鏈上下游伙伴,將工業物聯網落實應用于各個產業,共同打造一個開放、融合、共生的物聯網生態圈。











標簽: 機器視覺運動控制

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