機床網
德國技術官眼中的工業4.0、物聯網和大數據
2017-07-21 10:08:23

導讀: 克林貝格已成為全球領先的錐齒輪、圓柱齒輪、齒輪測量、定制化高精度齒輪零部件的研發和制造公司??肆重惛竦念I先地位來源于精益求精的產品和服務質量,絕對的可靠性和嚴格的交貨期。

    克林貝格集團(Klingelnberg Group)的歷史可以追溯到1863年,現在已傳承到家族第七代。1993年,克林貝格收購奧利康(Oerlikon Geartec AG);1997年,成功攻克螺旋傘齒輪干式切削技術;2008年,投入運營全球最先進的大型錐齒輪生產設備;2012年,收購霍夫勒(H?fler Maschinenbau GmbH)的核心業務。

    如今,克林貝格已成為全球領先的錐齒輪、圓柱齒輪、齒輪測量、定制化高精度齒輪零部件的研發和制造公司??肆重惛竦念I先地位來源于精益求精的產品和服務質量,絕對的可靠性和嚴格的交貨期。

    Hartmuth Müller博士自1990年以來就在技術創新部門工作,現為這家德國隱形冠軍的首席技術官。



 

Connected Industry:
Müller博士,工業4.0被視為是當前國際工業領域內最大的技術趨勢,然而各行各業對這個理念都各有高見。那么您覺得這當中,工業4.0的共同點是什么呢?

Hartmuth Müller:
我們集團認為工業4.0是一種必然的趨勢,整個工業領域都聚焦于此,但是針對不同行業他們都帶有千差萬別的理解。因此描述這一趨勢的關鍵詞也都不盡相同。對于我們來說,工業4.0的核心思想是賽博物理系統(CPS)。

Connected Industry:
您認為,“工業4.0”這一概念真的貼切嗎?真的是未來的一種趨勢嗎?

Hartmuth Müller:
工業4.0被公認為第四次工業革命。目前我看到的僅僅是一些革新性的東西,這種革新利用一些技術手段逐漸地把數字世界和現實世界想融合。

Connected Industry:
我們再談談賽博物理系統,KLINGELNBERG基于該系統的首要任務是什么?

Hartmuth Müller:
我們是一家專門從事機床生產與精密測量技術的公司,這其中齒輪承載著最重要的機械性能。通過我們的設備,客戶可以制造車輛與工業用途的齒輪。這些齒輪可以是正齒輪或錐齒輪。它對質量要求非常高,從設計過程到齒輪成品,成本很高。
通過我們的方法,用戶可以得到所要生產零部件的數字雙胞胎,其中包括了幾何形狀的數字圖像。在此基礎上,我們可以調整產品數字化模型與實際的生產過程,從而建立起工序質量控制環。而它所基于的概念就是賽博物理生產系統(CPPS)。

Connected Industry:

那么CPPS是如何改變客戶的整個過程呢?
Hartmuth Müller:我們所屬的領域是零部件的切削加工。傳統的流程始于基于CAD數字建模的設計環節。生產中CAD模型僅用于生成指定工具下的機械運動模型,這會執行于準備工作中的CAM過程與NC編程。生產基礎則是用于加工機器的NC數據、給定的公差以及CAD模型所生成的圖紙。至于生產過程中不斷出現的誤差的校正,校正方面,需要由專業的NC編程員或者新的NC數據來解決,以彌補產生的誤差。

    對于齒輪,我們與客戶的理解有所不同:我們將設計過程與持續的生產模擬相結合。因此我們不再僅僅聚焦于CAD模型,而是生產一個齒輪的整個工作細則上?;谖覀冮_發的CPPS,數字雙胞胎不僅包括了幾何圖像,還存在工具與組件之間的幾何形狀與運動描述的生產步驟,即所謂的運動學。所以CAD-CAM過程完全不需要了,因為NC齒輪加工數據在生成過程中就已經同時生成這個過程了。

Connected Industry:
所以您認為工業4.0可以更好的優化流程。但是目前,也有一些技術,可以更顛覆式地優化過程,比如3D打印技術,您怎么看待?

Hartmuth Müller:
在CPP系統幾乎保存了許多所需的數據,這些數據在將來肯定是要用于進程優化的。
對于3D打印,在很多應用場景中它確實非常的適用。尤其是在快速成型,或者是通過切削加工不可能實現的,具有復雜內部結構的系列產品生產。

但只要你能夠進行切削加工的產品,并能數量達到一定的級別,3D打印就不再是一個好的選擇。規模經濟不能用3D打印來實現。

Connected Industry:
再回到CPPS,我們進一步探討:您覺得物聯網扮演著怎樣的角色?

Hartmuth Müller:
物聯網(IOT)是指更高層次對象交互連接的網絡,在流程上具有超越潛力。舉例來說,我們不僅可以實現機器監控,還能實時監控與規劃所有其他資源。

在機床養護領域中,預防性維護是確切有效的方法。在這種情況下,基于統計信息,我們能夠檢測出各個部件的磨損情況。這樣一來,我們就可以去更換磨損嚴重的組件,但是往往這樣的零部件還沒到使用壽命。
隨著物聯網的發展,人們可以從預防性維護向預測性維護邁出一大步。通過預測性維護,機床部件的磨損狀態會由傳感器檢測并記錄在數字系統中。既然現在已經知道磨損狀態,我們就能在部件真正快達到壽命時才及時更換。所以,通過物聯網人們可以更有效地使用資源,這樣一來也更具成本效益。

Connected Industry:
您提到,在工業4.0中會生成很多數據。您如何看待大數據的發展?

Hartmuth Müller:
是的,它產生了大量的數據,但是往往人們數據丟失速度也很快。因此,我是“小數據分析”的支持者,即支持相對可控的數據集處理。首先,大數據聽起來是很多數據的感覺,但僅憑數據斷言則是愚蠢的。它需要聰明的頭腦,將數據與已有知識相結合,并從中受益。
   
    如今我們已經在使用機器數據,以確定異常情況的因果。關聯模式的查找有益于因果關系的確定,即經營者或環境因素導致了某些異常。
我們能完成數據分析,得益于人工智能,我們與人工智能相距甚遠。學術環境當然很重要,但對機床的現實理解仍然不夠成熟。

 

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