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  • 公司動態

    電子制造行業工業互聯網之路 —— 格創東智在TCL華星的工業互聯網實踐

    2020-08-17

    8月7日,由深圳市工業和信息化局主辦,深圳市工業互聯網聯盟、深圳市工業互聯網行業協會等聯合承辦的“深圳市工業互聯網巡回大講堂之電子制造行業的工業互聯網之路”活動在深圳開展。格創東智駐TCL華星系統集成部部長周敬受邀發表“TCL華星工業互聯網實踐”主題分享。


    格創東智廣泛服務電子制造行業,先后幫助晶圓制造、新型顯示、3C電子、5G通信等電子制造企業實現數字化、智能化轉型升級。


    | 華星工業互聯網實踐背景


    TCL華星,作為電子制造領先企業,在研發、設計、制造、銷售環節中,制造環節的利潤占比達到60-75%。對華星而言,工業互聯網實踐不是錦上添花,而是必然要做的事情。



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    目前華星工廠自動化數據上報比例基本上達到100%,所有設備必須聯網才能生產,因此華星擁有海量數據。華星從2017年開始發展IoT平臺,目前聯網IoT點位達到5萬多個,自動故障比例達到98%,工廠95%以上均為系統自動開工。


    華星從建成時就搭建了從研發到生產到設備之間全流程的數據流,這也是發展工業互聯網的起點及基礎。過去電子制造行業面臨的痛點有:系統收集的數據相對孤立,需要更全局的優化;并且部分數據缺失,需要更全面的管理以彌補缺失數據;此外,出現異?;蚬收蠒r的解決方案所需工具比較耗時耗力,需要依賴于人的經驗。目前在格創東智和華星的共同努力下,已解決了以上痛點。


    | 華星的工業互聯網實踐思路


    華星的工業互聯網規劃明確,值得很多電子制造企業借鑒。


    從品質、成本、效率和創新這四個維度來說,華星始終以最優的品質、最低的成本和最高的效率服務于技術上的創新,來創造工業互聯網最優的解決方案。華星的工業互聯網實踐思路可以歸為幾個部分:自動化、數據化和智能化。




    第一,自動化。

    華星工廠在建設開始就有一套較為完整的生產系統架構,但無法監控如電壓電流變動、溫濕度、環境等數據。在做大數據分析以及工業互聯網應用時,華星意識到了這一點,因此導入了格創東智的IoT平臺。


    東智IoT平臺邊緣層數據采集的數據量非常巨大,傳統關系型數據庫難以承受。因此針對邊緣計算及高頻數據,華星采用了傅立葉轉換算法將其轉換成低頻數據。當邊緣數據采集后,IoT平臺會提供許多可編輯頁面,工程師或用戶不需要具備IT技術便能夠通過平臺做日常監控。目前華星已上線很多應用來實現實時分析監控,包括壓力監控等。

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    第二,數據化。

    華星16年開始搭建大數據平臺,在日常分析中,大多數事件都為單因子(一個x導致一個y)。而在現實生產過程中,通常是由許多不規則因子導致一個結果,通過東智MFA(多因子大數據分析建模工具),可以快速查找導致最終異常的因子。


    大數據的應用場景主要分為三個部分,一是特性分布模塊,主要應用在制程監控或者制備參數監控部分;二是分類分析模塊,主要應用在異常因子排查和機差對比部分;三是自變量因變量分析模塊,主要應用在質量預測、多因子模型建立和異常原因排查部分。

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    第三,智能化。

    AI技術,AI技術應用部分較為大眾熟知,比如自駕、教育、醫療健康、電商零售等領域,華星深耕于制造業,缺失AI人才。


    針對這個問題,TCL集團內部采取了強強聯合的方式:華星提供場景,格創東智提供技術,工業研究院提供AI算法,合力打造AI算法平臺,實現AI在華星的應用落地。

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    基于此,華星和格創東智共同規劃了三個層級的工業互聯網平臺架構:最底層的是建廠時便配置的基礎智能系統,包括設備管理系統、制造執行系統、品質管控系統;中間層是大數據平臺、IoT平臺、云計算平臺;最上層是真正對企業有用的工業APP,助力華星實現“打造從訂單開始,產品自動排產、自動檢測、自動修復并可實現最高良率、最優稼動、最佳效益的智能企業”的目標。


    | 華星工業互聯網成功案例


    ADC自動缺陷分類系統


    2018年,格創東智、騰訊云聯手,助力華星實現人工智能在AI判片的應用,全面承接t1,t2和 t6工廠ADC系統(Auto Defect Classification)在一些工藝制程上的落地實施項目。ADC系統是液晶面板行業首個落地應用的人工智能自動缺陷分類系統。

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    面板屬于精密儀器,對產品良率的要求非常高,但是面板的一些細微瑕疵微小,不容易被檢測出來。在導入ADC之前,光學檢測機設備會拍攝很多圖片,但設備只能拍攝圖片,無法分類圖片,需要將圖片收集起來,技術人員憑人眼分類。人工判片環節存在一定的困擾:一是人員流失嚴重,且新人需要漫長的培養期;二是每人的經驗技術不一樣,導致判斷結果也會不一樣,對圖片分類的準確率、覆蓋率都有較大影響。

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    基于此,華星導入了ADC系統,設備拍照后,將圖片傳到存儲服務器上,然后通過ADC系統對缺陷進行判定。ADC項目的有形效益明顯:替代50%以上的人力,實現超千萬每年的經濟效益。無形效益也很顯著:AI識別速度提升5-10倍,準確率從人眼的85%提升到90%以上。


    基于東智MFA的“虛擬量測”應用


    過去,華星品質相關的大部分檢測均為抽檢,這樣便存在一個巨大的品質風險,若風險品出去后再召回會造成巨大的經濟損失。

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    基于華星的需求,格創東智在東智MFA上實現了 “虛擬量測”應用,基于算法和數據的輸入,實現了產品的數字化實時全檢。整個虛擬量測流程大概為:首先通過東智MFA系統找到影響結果的顯著因子,對其進行模型訓練,生成虛擬量測模型,通過模型再預測結果。預測結果之后,還會進行抽檢,若抽檢結果異常,再將異常結果反饋到MES(Manufacturing Execution System,制造執行系統)以及虛擬量測模型里,提升虛擬量測模型的準確度。

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    通過使用東智MFA建立模型,虛擬量測系統將液晶面板的不良品單位從批次縮小為單片,僅一年就為華星光電帶來效益數百萬元。

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    但虛擬量測也不是萬能的,如果說異常原因是參數類造成的話,虛擬量測結果是非常準確的;但如果異常原因是硬件類造成的話,虛擬量測結果是不準確的,此時便要采用東智EHM(設備健康管理工具)來解決這一問題。


    | 電子制造行業工業互聯網的未來


    華星多年來在工業互聯網領域的發展依托于格創東智的技術支持,總結下來,對于電子制造行業工業互聯網發展的建議有三點:


    第一,智能制造應用的發展要由點及面,重點突破;


    第二,設備數據、IoT數據要上云平臺;


    第三,智能化技術系統要齊全,比如要具備MES、SPC(Statistical Process Control,統計過程控制)等這類基礎系統。


    除此之外,電子制造行業也要堅定不移的走核心自主能力建設道路,擺脫“卡脖子”之痛。




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