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消费性电子产品制造行业

中国人机一体化智能系统的“破茧”之路

时间: 2024-04-24 20:06:06 |   作者: 消费性电子产品制造行业

  “前方交通管制,请稍候。”在高度智能化的工厂车间内,数台AGV机器人排着队,忙碌却有序地执行各种运输任务。在它们前方目的地,一条由28个工作站组成的百米产线正有条不紊地工作着,一排机械臂精准高效地根据不同订单需求来做产品装配。

  而这些所有的繁忙景象,都被拆解成数据汇集到工厂一面LED大屏上,整个工厂每一条产线的生产状态,每一台机器人的配送、运输和作业等任务细节,都以实时可视化的样貌呈现在人们眼前。

  其中那条100多米长的服务器自动化装配线,在业界还有一个特有的名字——柔性自动化装配线。这条生产线的特殊之处在于,它解决了传统产线在处理不同订单时,需要停机换线影响生产效率的问题,让机器拥有了应变的能力。这些特点也让其成为目前业内柔性化、智能化最高的工厂。

  实际上,中兴通讯的这座工厂不仅在行业内实现了服务器智能化生产的首次突破,其背后还攻克了多个“硬骨头”技术难题,它的诞生,算得上是中国智能工厂高速智能化革新发展的直观缩影。

  透过中兴通讯服务器智能工厂,我们也许能在了解它是如何突破技术壁垒,依托智能前沿技术革新传统行业的同时,从中窥见中国智能制造业迅猛发展的生长脉络与法则。

  作为一家领先的国际化科技公司,中兴通讯已经不是第一次探索生产线的智能化升级了。在此之前,中兴通讯在QCell、AAU、RRU、BBU等产品的制造中,已经陆续实现智能化生产,并且完成了多轮技术迭代。

  这次的挑战不同以往,服务器及存储产品具有高度定制化的特点,基于不同的客户的真实需求和业务负载,其配置、型号也有着显著差异,有必要进行定制化生产。正是这个差异化,对生产的全部过程提出了更加高的要求,既要实现全链条端到端的智能化,精密完成整条装配工艺,也要高效保质保量完成交付。

  严苛的生产革新要求背后亦存在不少技术难点。一是内存的插拔,产线需用到六维力传感器,与双机器人同时协作;二是插拔工序上,例如硬盘、光模块、RAID卡的插拔,这些工序要求非常精细。更重要的是,这些技术点革新在行业内并无先例可循。

  但归根结底,实现全链条智能化是一个系统工程,涉及硬件底层支撑和软件应用等多个角度。未解决这个问题,中兴通讯联合了多家行业合作伙伴,在过往积累的经验基础上,针对难点发起了攻坚战。

  第一步,就是打造智能工厂运行的技术底座——算力。为此,中兴通讯与英特尔携手,通过人工智能、5G、MEC等技术,搭建了一个高效的解决方案。

  这是一个堪称豪华的配置:为了更好地支撑云端服务,工厂配备了MEC边缘计算[薛美芹0002241]平台,以及时地处理大量来自生产一线的数据。同时结合英特尔软件平台,还能实时控制和操作前端设备,并支持24路每秒30帧1080P的视频缩放、解码、分析等各项任务。

  作为英特尔的最新一代CPU产品,第四代至强处理器内置了多种针对特定应用的加速器,通用算力比上一代提高53%,存内分析性能提升高达3倍,面向深度学习推理及训练的性能提升高达10倍,能够为AI、数据分析、网络、存储和科学计算等广泛工作负载加速,并支持主流开源框架、库和工具,让研发人员能够随时随地开发和部署AI。

  在软件层面,英特尔软件工程师还与各大软件提供商、云服务提供商的研发人员通力合作,共同优化了SAP HANA、Microsoft SQL Server、Oracle、VMware Cloud Foundation及Red Hat OpenShift等主流应用,让企业能够更充分的利用至强处理器的各种出色特性。

  在绿色可持续方面,第四代英特尔至强处理器还具有一系列管理功耗与性能的产品功能特性,其全新的加速引擎和软件优化方案,不仅能大幅度提高CPU利用率,降低耗电量,提升投资回报率,还能有助于公司实现可持续发展与降低碳排放量的目标。这对工厂智能制造改革来说至关重要。

  从硬件算力到软件优化,再到绿色可持续发展,英特尔的加入,无疑为工厂智能化、柔性化升级提供了强大的算力和软件支撑。坚实的基座完成后,余下的难题都将迎刃而解。

  中兴通讯制造部副部长赵中军告诉36氪,传统的内存条组装产线是由人工来完成的,有可能会出现高低不平、倾斜等情况,产品的一致性很难保障。未解决内存安装精密化的困扰,中兴通讯采用了智能机器人+六维力传感器的解决方案,能够对XYZ三个方向以及方向上的扭矩,进行6维实时监测和控制,保证内存条安装的又快又稳。

  在这条忙碌的流水线上,除了内存条的装配,英特尔第四代至强可扩展处理器也在组装任务中。实际上,CPU装配作为服务器柔性产线的核心工序,对智能化也提出了更高要求。

  这是一项精度要求极高的工作。在组装过程中,既要保护CPU的针脚不会收到外部作用力损伤,并确保每个针脚都精确地插到主板上的槽位中。同时,散热是影响服务器性能的重要的因素,通常给CPU涂刷的导热硅脂内含特殊的散热因子,所以必须要确保涂刷厚度的均匀性,才能更好地发挥其良好的热传导性能,保证CPU运行的稳定。

  基于这些要求,中兴通讯采用了双机器人协作的方式,一台机械臂负责配料,另一台机械臂负责打螺钉,双机械臂的丝滑配合突破了人类双臂活动协调性的局限,大幅度的提高了生产效率。同时,机械臂还配备了双目相机,能够实时对产品做精准定位和质检,不仅确保了CPU装配的效率,还明显提升了装配质量。

  “通过3D机器视觉、人工智能及双机器人精密协同等技术,我们做到了比传统人工装配更精准。”中兴通讯副总裁、中兴通讯服务器及存储产品线总经理郭树波谈道。例如在质检环节,能够达到漏检率为0、可追溯率提升100%的效果,真正的完成了机器替代人工。

  随着人工智能的发展,服务器及存储作为算力基础设施硬件产品,市场需求呈现持续上升的态势。而订单生产的灵活调配,正是产线革新的另一个挑战。

  “服务器具有高度定制化的特点,由于生产线的流程是线性的,大部分都是流水作业。”中兴通讯制造部经理关健解释,按照传统服务器产线的生产方式,基本需要等上一个订单生产完后,再由人工调整设备的工艺参数,切换对应的生产程序,才能生产下一个订单。整个换线周期时间长、难度大,不可避免会带来效率问题。

  “以柔克刚”,是中兴通讯解决这样一些问题的核心解法。通过AI和知识图谱技术,中兴通讯在云端搭建了一个智能管理平台,能够将订单需求分解成机器人可执行的动作指令,包括备料、上料等。

  这就像是给工厂安装了一个智能“大脑”,可以对每个机器人的指令进行统筹调度,让它们拥有像人一样灵活应变的能力,从而解决不同合同订单、多机型混线生产的效率问题。

  人工智能、5G、MEC等前沿技术掀起的新一轮工业制造革命,正在中兴通讯的服务器智能工厂里上演。

  但与传统工厂运行一样,智能工厂的生产分工也是一个系统化的状态,产线的顺利运行离不开仓储和物流所有的环节的支撑。

  “在仓储和物流方面,我们采用了理货区、线边仓、工站配送三级供料模式。”赵中军提到,中兴通讯运用了5G云化AGV、CTU等自动化设备,并结合数字化智能调度系统,实现了全流程的JIT精准供料,在保障线体稳定运行的同时,备料效率提高40%、周转效率提高20%。

  而智能供料系统要对不同的订单进行解析,由此将产生庞大的数据,如何对数据库来管理,高效地处理多流程、多业务等并发作业,同样离不开英特尔至强处理器的支持。

  “至强处理器内置的IAA、DSA DLB等多种加速模块,能有效提升整体性能。”英特尔销售应用工程师应晓冬说。依靠云边协同和人工智能调度,AGV物流小车得以井然有序地穿梭在工厂的各个角落,连接生产的每个环节。

  从柔性产线到仓储物流智能化调度,中兴通讯携手英特尔在内的行业伙伴实现了跨越式创新,引领智能制造业革新浪潮。

  实际上,制造业经过近百年的发展,一直都在围绕“人机料法环”五个要素进行创新升级,这是企业做好质量管理的着力点。在传统制造业迈向自动化、智能化时代下,这五个要素也对工厂的迭代提出了新的发展需求。

  智能运营中心,正是体现智能工厂超强脑力的存在,也可将其称为“工业大脑”。

  传感器可视为“工业大脑”的神经。在这座工厂里,中兴通讯安装了多达3000多套传感器,能够及时检测工业现场的所有生产要素信息,并传输到“大脑”中,并基于中兴通讯数字星云对数据来进行分析。通过智能运营中心的统一监控大屏,工作人员能够实时观察生产车间的运作时的状态,包括设备利用率、物料消耗、订单完成、设备正常运行等多种情况,从而在后台对生产进行统一的控制和智能管理。

  而智能化的运营中心,同样依赖数据中心大量的高性能服务器。英特尔至强处理器利用强大的解决能力、高效的内置加速模块,以及一体化的软硬件平台,为运营中心提供了澎湃的算力支撑,实现高效、高性能和绿色的解决方案。

  自中兴通讯服务器智能工厂投入运营以来,服务器的产出相比传统产线%,实现了工厂提质、降本增效和降耗的目标。“服务器及存储智能工厂的投入运营,将为中兴通讯服务器及存储产品的快速地发展打下坚实的基础,在产能、质量、效益等方面将全方面提升,满足迅速增加的算力需求,为实现数字强国的目标,中兴通讯将打造坚实的算力底座。”郭树波说。

  在这个过程中,英特尔亦为智能工厂的构建筑造了坚实的技术底座。应晓冬谈到,“英特尔会持续提供更优秀的产品和服务,助力制造业高水平质量的发展,落实产业基础再造,推动制造业向高端化、智能化更进一步。”

  不可否认,中兴通讯服务器智能产线的落地运营,为国内智能制造业的发展塑造了一个可借鉴的创新样本。与英特尔的强强合作,亦再次证明了在行业革新浪潮下,只有并肩作战、相互赋能才有机会攻破发展瓶颈,冲上新时代的顶峰。