華晨寶馬的數位化設備

(本文經合作夥伴 品玩 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為〈去了一趟宝马铁西工厂,才知道工厂已经在数字孪生〉。)

【為什麼我們要挑選這篇文章】有些人認為,將工廠數位化之後,就不需要工人的存在。然而數位工廠並不等於無人工廠,在數位化之下,機械的角色並非代替工人,而是協助工人,透過人機協作強化生產效率,實現智慧製造。下文以 BMW 的中國合資車廠華晨寶馬為例,來帶讀者認識數位工廠的樣貌。(責任編輯:郭家宏)

在華晨寶馬鐵西工廠的動力總成車間,我們看到了不少忙碌的 AGV(Automated Guided Vehicle,無人搬運)機器人。

(TO 編按:華晨寶馬為德國寶馬集團與華晨中國汽車控股有限公司共同設立的企業,主要業務為 BMW 在中國的生產、銷售和售後服務。)

一位工人站在一個正方形的操作台內,只需簡單點擊幾下電腦,AGV 接收到指令後根據事先程式設計的搬運路線,透過二維碼掃描精準識別動線,將組裝所需的零部件送了過來,師傅們從 AGV 機器人上陸續拿出所需的零部件,起身操作,工序完畢後點擊螢幕,這輛 AGV 便重新出發,繼續執行自己的下一個任務。

今年上半年,華晨寶馬鐵西動力總成工廠物流「貨到人」專案投入以來,已經共有 20 餘輛 AGV 協助工人完成揀選運輸工作,這 20 輛 AGV 每小時可以完成超過 300 個揀貨訂單,滿足發動機總裝的零件供應。

在升級到「貨到人」的專案之前,寶馬工廠還是傳統的「人揀貨」模式。工程師們需要推著大大小小的裝載車去指定的揀貨區揀貨,將所需的貨揀回來,回到工作台再繼續組裝操作。

僅僅是在華晨寶馬的動力總成工廠,每天的生產過程中就需要數以萬計的零部件進行運輸調配,這其中需要投入大量的人力物力。而技術生來就是為了解放員工單調重覆的勞動,提升生產效率,AGV 和無人化倉儲區的改造念頭由此而來。

AGV 和無人化倉儲區也只是華晨寶馬鐵西工廠數位化轉型的一部分。在看起來非常傳統的汽車製造領域,寶馬已經將人工智慧視覺檢測、5G 連接、無人化倉儲,甚至是 VR/AR 等數位孿生應用在工廠,並深入汽車製造的多項流程。

品駕/品玩(本文作者)參觀下來也有了極大的感觸:眼前看到的這些傳統製造業的智慧化轉型本身並沒有科幻片中那般性感,但一旦將工業互聯網、AI 視覺以及 5G 等技術融入到工業智慧化流程的深處,一座傳統工廠的進化也將是史無前例的。

導入 AI 視覺,僅需 10 秒即可完成零組件檢測

寶馬車裡發動機碩大的缸體,最初其實是從一粒砂開始的。

首先,鑄造發動機的原始材料就是專門用於鑄造工藝的鑄造砂,但由於砂本身沒有黏性,無法直接塑性,所以第一步其實是要將砂透過大型混砂機與膠混合,而再將砂膠混合物放到熱芯盒中形成砂芯,進入鑄造空腔模具中,從下至上注入鋁合金溶液;待其冷卻凝固後,便獲得了缸體零部件的毛坯。

但毛坯的精度還不足達到結合要求。所以鑄造車間讓砂變成了塊狀的毛坯件,而到了機加工車間後,經過機械臂一系列的車、銑、刨、磨、鉗等各種工序,便成了精度更高的發動機缸體/缸蓋。

在缸體進入到下一流程前,其實就涉及到一個視覺品管的過程,最早是透過單獨的品管老師傅們的肉眼目視,而現在換成了人工智慧機器視覺輔助。

此前,檢測人員每天需要檢測約 2000 個汽缸蓋,這對檢測人員的細致程度和視力都提出了極高的要求。首先,目視檢測結果效率很低,其次,檢測人員如果長時間對同一種缸體檢測,也極易產生視覺疲勞。

寶馬將流程融入 AI 視覺檢測後,給我們留下了很深的印象:傳送帶只需將缸體運輸到了一個碩大的、帶有機械臂的檢測位,檢測人員點擊電腦,機械臂夾起缸體,在舉起到檢測人員的面前之前,AI 視覺已經完成了缸體接觸面的初篩。

據了解,這個巨大的檢測設備內擁有機械臂和多個攝影機,而過去的機械臂抓取其實是預先設置好的參數,而有了 5G 技術之後,可以慢慢過渡到 AI 視覺,實現一部分自動學習。

這些初篩結果會率先出現在大螢幕上,並且對於人眼不易查看的小瑕疵進行了顏色標注。

隨後操作人員可以透過大螢幕放大查看,點擊覆核,同時進行缸體視檢。

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更加靈活的生產流程,提升了品管效率和品質。技術人員稱,原來缸體檢測的工作流程全部印在了 66 張 A4 紙上,品管人員會按照流程操作。而如今 AI 視覺透過學習已經可以實現初篩,一個發動機缸蓋的檢測時間縮短到幾十秒鐘,而缸蓋表面微小瑕疵的識別準確率也達到了 99.7%。

在形成不同的鑄造件之後,也就有了上述 AGV 將不同零部件總裝到一起的過程。

現場一位技術人員稱,今年 10 月「貨到人」的二期項目也將上線,屆時將有更多 AGV 在倉儲區域代替人工揀貨員。而在未來,華晨寶馬還希望 AGV 可以擴展到所有工廠,逐步實現從倉庫歸位、揀選到線旁供線的全物流流程自動化。

數位工廠並不是無人工廠,機械的角色從代替人轉為協助人

從視覺 AI 和 AGV 的運用也可以看出,本屬於物流配送區的員工變身成指導者和教練,他們不再需要深入倉儲區域進行揀選,而是負責照看這些「小跟班」做得對不對和好不好。

這也就意味著,數位工廠並非會成為「無人工廠」。

對於華晨寶馬而言,技術以「人」為本,為員工提供支持和服務,是技術發展的必然走向。而通過智慧化的人機協作,消除員工自我發展的阻力和束縛,是提升企業創造活力、贏得數位化未來的必經之路。

技術應該協助人,而非代替人,這是百年 BMW 深入製造的理念。

人,依然是永恆的主題。寶馬認為,透過高效、精準、全面覆蓋的數位互聯技術,數位化工廠為員工構建了一個高度智慧化、整合化的數位化平台,讓每一個人都能從智慧機械設備與網路中獲得強有力的支撐,迅速從繁瑣的工作中解脫出來。

在華晨寶馬工廠,我們看到了更多的雷射光鏡頭和機械臂組合的應用。在車身裙板抓取工位,機器可以透過拍照,分析車身裙板的方向和位置,並獨立完成分揀工作。在品管區,鏡頭對車門、引擎箱蓋等位置的掃描也可以實現平整度品管,以及生成數據。

所謂數位工廠,以及數據化的平台,更多是由經驗驅動轉為數據驅動。

這些數據到底有什麽用?

除去數位化平台,按需定制、生產等概念,更廣泛意義的工廠效率也擁有數據理念。

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華晨寶馬的想法很超前,這裡有一個數位孿生的概念。華晨寶馬工廠的一位高級總監稱,機械臂調試的壓力、電流都可以成為數位化模擬,他們會透過數位化平台來糾正。

機械臂疊代的過程中,生產系統的高效運轉,都要把數據拿到數位孿生世界去模擬,然後再回來進行實質性的投產。

而現在的生產狀態其實來自於兩年前的設計和模擬,一旦投入真實生產,那麽所有的工位的數據應該都處於虛擬模擬的就緒狀態。

他對品駕/品玩表示,實際上,在建立華晨寶馬任何一個工廠之前,相應的管理部門其實對車間的雛形就有一定的要求,這個雛形就是一個數位化模擬的樣本,工廠怎麽設計,數位化平台怎麽連同,數據怎樣流轉都是交給相關部門可行性分析的概念模型。

這不僅是將 VR 等技術應用於工廠建設,透過 3D 建模在數位化系統中搭建「虛擬工廠」,而有了數據之後,將可以 1:1 還原工廠真實的生產場景和生產效率,模擬工廠的運轉。

華晨寶馬稱,在數位化工廠中,數字化規劃利用三維建模、VR 技術(虛擬現實技術)和虛擬調試等前端數位化工具在虛擬世界中創造數位孿生,進行產品和工廠的開發測試,並應用於現實生活中,從而提升規劃和開發效率,縮短工廠及產品籌備時間。

這也正是最讓人期待的:當新技術融入百年汽車工業,數位化工廠建設和生產都將迎來一次重大飛躍。

數位化工廠不能只有 IT 轉型,OT 端也必須跟上,OT 資料上雲如何不卡關?報名 2021 AWS 台灣雲端大會了解台廠一線經驗!

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(本文經合作夥伴 品玩 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為〈去了一趟宝马铁西工厂,才知道工厂已经在数字孪生〉。首圖來源:品玩)