淺談AI技術(shù)在鈑金制造中的應(yīng)用

文/宋碩·中車齊齊哈爾車輛有限公司

現(xiàn)代的科學(xué)技術(shù)日新月異，中國已經(jīng)加快了智能技術(shù)向商業(yè)轉(zhuǎn)化的過程，世界也在關(guān)注著中國智能制造、智慧家居等智能技術(shù)的推廣和創(chuàng)新。在銀行業(yè)已經(jīng)逐步采用帶有AI語音引導(dǎo)功能的無人值守終端機(jī)進(jìn)行業(yè)務(wù)辦理；在電話通信方面也在嘗試采用AI技術(shù)，人們已經(jīng)能夠經(jīng)常接到AI語音推銷商品、辦理電話通信業(yè)務(wù)和查詢服務(wù)等；在教育領(lǐng)域，國家有意識地將Python編程納入到計算機(jī)技術(shù)中，倡導(dǎo)學(xué)生與AI進(jìn)行互動式編程，從娃娃抓起，讓孩子適應(yīng)智慧技術(shù)應(yīng)用?？梢哉f，中國未來的百姓生活和工作中到處會有AI技術(shù)的身影，AI技術(shù)將會成為中國社會的標(biāo)志融入在人們周圍。所以，很有必要將AI技術(shù)應(yīng)用到工業(yè)制造中來。

目前，數(shù)控加工占據(jù)著工業(yè)加工的主流，其實鈑金制造應(yīng)用在鉚焊行業(yè)的下料工序中也有很大比例。就拿結(jié)構(gòu)件制造舉例，主要是將板材分離成需要的形態(tài)再組焊成所需要的結(jié)構(gòu)，而板材目前大都是以重型鋼卷形式存在，需要經(jīng)過開平、剪切、校平、切割、壓形等工序加工成鈑金件，再經(jīng)過工藝裝備進(jìn)行組對焊接來完成整個制造過程。傳統(tǒng)的工藝流程是通過人工利用天車進(jìn)行工序間搬運和生產(chǎn)，經(jīng)常因缺少規(guī)劃造成料件搬運混亂。在組織中，因人員配置不當(dāng)而影響生產(chǎn)效率的事情也時有發(fā)生。采用生產(chǎn)線進(jìn)行生產(chǎn)雖然可以避免很多問題，但因為生產(chǎn)線生產(chǎn)產(chǎn)品單一，不利于產(chǎn)品的隨意轉(zhuǎn)換，所以以設(shè)備為核心，靈活多變的AI智能管控就顯得迫切起來。

AI的管理掌控功能設(shè)計

首先，AI需要訂單分析功能，還需要對零件信息有自動讀取和主動規(guī)劃生產(chǎn)流程的能力。先分析訂單信息，將訂單對應(yīng)的設(shè)計圖和工藝制造方案調(diào)取出來，再根據(jù)交貨時間進(jìn)行生產(chǎn)流程規(guī)劃，并準(zhǔn)備原材料采購等前端流程，待訂金或保證金到位后，全面啟動流程。比如，得到在某一時間段生產(chǎn)一種產(chǎn)品，AI需要自主調(diào)用對應(yīng)設(shè)計圖紙信息并調(diào)取工藝制造方案，分析現(xiàn)場正在生產(chǎn)的工藝流程，準(zhǔn)備工藝流程切入或合并，并根據(jù)圖紙啟動原材料庫存清點，對庫存不足的原材料提出采購，并監(jiān)控采購情況，還要對現(xiàn)有庫存的位置信息進(jìn)行整理，規(guī)劃工藝路線和生產(chǎn)周期，對存在的問題進(jìn)行反饋并給出歷史上相近問題的解決措施。

其次，AI必須有工藝平面布局和物流規(guī)劃功能。在生產(chǎn)車間的眾多生產(chǎn)設(shè)備和輔助設(shè)備中合理搭配出需要使用的設(shè)備，并遵循五條原則：①工藝線路最短；②設(shè)備資源投入最少；③輔助設(shè)備最少；④盡量無中間工序庫存；⑤風(fēng)、水、電、氣等公共輔助資源投入最低。以這些原則去布局和規(guī)劃，對于人工來說是非常龐大的工作量，而且還要對現(xiàn)場非常了解，而AI的優(yōu)勢就是處理這些繁重計算工作并得出最優(yōu)方案。

再次，AI必須有判斷每個零部件當(dāng)前狀態(tài)的能力。類似于人工作業(yè)的一種狀態(tài)，人在作業(yè)時可以實時確定自身的工作狀態(tài)，可以理解成AI始終能夠接收到持續(xù)的所在狀態(tài)信息，也可以簡單理解成GPS導(dǎo)航實時狀態(tài)。

最后，生產(chǎn)錯誤信息分析能力，可以根據(jù)實時信息進(jìn)行快速調(diào)整。在無人化生產(chǎn)中，人為的失誤已經(jīng)不存在，但設(shè)備的自身疲勞損傷，模具和刀具的自然損壞，原材料內(nèi)應(yīng)力的突然釋放，突發(fā)性的斷水、斷電、斷氣等事件依舊難以避免，這都需要AI根據(jù)實際情況做出快速的響應(yīng)和處理。

AI的“感覺”和“視覺”

AI需要數(shù)據(jù)采集后進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，目前主要配置的數(shù)據(jù)采集設(shè)備是傳感器和圖形采集器，如圖1所示。傳感器就相當(dāng)于AI的“感覺”，圖形采集器就相當(dāng)于AI的“視覺”。

圖1 工業(yè)級識別設(shè)備

傳感器目前比較適合使用的較多，有實體接觸的、電磁感應(yīng)的、光學(xué)感應(yīng)的等等，根據(jù)使用場地和生產(chǎn)環(huán)境的不同應(yīng)該選擇不同的傳感器，比如在環(huán)境整潔、溫度穩(wěn)定、無明顯振動等生產(chǎn)作業(yè)環(huán)境可以優(yōu)先選用光學(xué)傳感器，如激光測距類的，這是因為目前光學(xué)傳感器對環(huán)境要求高、自身精度也高，適合在這種生產(chǎn)環(huán)境中作業(yè)；在推送板材時可以使用力量傳感器；在周期運動部位使用電磁感應(yīng)傳感器等等。

圖形采集器目前主要考慮到復(fù)雜的圖像對AI的工作負(fù)荷過大，背后的處理設(shè)備可能需要光腦類計算機(jī)，而且程序代碼編制也困難，所以并不適用于目前的工業(yè)體系。條形碼和二維碼的出現(xiàn)，使AI的圖形數(shù)據(jù)得到了簡化。鈑金制造中常用的二維碼如圖2所示，我們可以將二維碼里的數(shù)據(jù)當(dāng)成一個整體進(jìn)行處理，也可以將其分解成具體信息進(jìn)行處理，比如當(dāng)AI系統(tǒng)第四次接收到該二維碼數(shù)據(jù)時，可以判定零部件在第四道工序的鈑金生產(chǎn)中，也可以知道零件的長度、寬度等信息，可以驅(qū)動推動裝置根據(jù)長度和寬度值將其推送到定位工位處，再驅(qū)動機(jī)械手到該處夾住零件。當(dāng)然，對圖像進(jìn)行較復(fù)雜分析識別的智能AI技術(shù)在淘寶、拼多多、百度等軟件中已經(jīng)應(yīng)用的不錯，在工業(yè)生產(chǎn)流程中也可以有選擇性地使用。

圖2 二維碼

AI的主要觸發(fā)數(shù)據(jù)點

AI在生產(chǎn)管理時與人工生產(chǎn)有一個共同點，就是在生產(chǎn)作業(yè)時，需要實時了解生產(chǎn)制造情況。比如，人工在進(jìn)行板材分離作業(yè)時，從拿起板材到推入設(shè)備，再到成品推出來，整個過程都要受到監(jiān)控，包括手部的接觸（用手推料進(jìn)設(shè)備），眼睛的觀看（看著板材脫離手后在設(shè)備中的狀態(tài)），耳朵聽見（設(shè)備將板材完全遮擋住但有分離的聲音）。

AI技術(shù)實際上也需要同樣的狀態(tài)，需要有完整的觸發(fā)數(shù)據(jù)點。比如，收到零件到達(dá)工位指定位置的信號，夾鉗過來夾取該零件，這里需要力量傳感器、限位器或位置傳感器配合，保證AI系統(tǒng)可以實時知道零件的狀態(tài)，當(dāng)接收到位置傳感器的信號且力量傳感器的力量急速增大時，AI就可以通過邏輯判斷出板材已經(jīng)推送到位了，圖形采集器根據(jù)設(shè)計圖的二維碼位置采集二維碼，數(shù)據(jù)點受到觸發(fā)，判定可以進(jìn)行機(jī)械手作業(yè)了。當(dāng)然，后面還有許多問題，比如機(jī)械手如何抓取到零件重心上，其實可以由AI調(diào)取圖紙進(jìn)行重心計算，再通過固定擋位的坐標(biāo)計算出重心的坐標(biāo)，并驅(qū)動機(jī)械手到該位置拾取零件，確保后續(xù)作業(yè)。在同一工序中，不同的零件都采用這種方式觸發(fā)數(shù)據(jù)點，再根據(jù)不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行作業(yè)，實現(xiàn)了生產(chǎn)的多元化制造。

市場上主流的二維碼是原昌宏（日本人）開發(fā)的QR Code，它的免費開放，又在中國得到了廣泛的推廣應(yīng)用，可以說是簡化數(shù)據(jù)流的一個有利契機(jī)。工業(yè)上，不適合使用打印的二維碼，因為在推送加工時極易損壞，所以，“點式”二維碼在工業(yè)推廣上就有了用武之地，如圖3所示，可以通過氣動磕打機(jī)、激光蝕刻機(jī)等輔助設(shè)備，根據(jù)圖紙位置，加工到零件表面，這就可以保證生產(chǎn)過程中數(shù)據(jù)觸發(fā)點的穩(wěn)定。

圖3 “點式”二維碼

AI的流程管理

AI管理系統(tǒng)如圖4所示，系統(tǒng)的構(gòu)架是計算機(jī)程序開發(fā)的核心，它包括很多方面，比如訂單的管理、工藝方案的匹配、生產(chǎn)訂單的執(zhí)行、設(shè)備的驅(qū)動、物流等等。要以外部訂單為起點、生產(chǎn)訂單為主線、設(shè)備驅(qū)動為核心、數(shù)據(jù)采集為保障，進(jìn)行全流程管控。這里的AI程序需要通過測試、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、信息反饋、自主學(xué)習(xí)等不斷完善。AI系統(tǒng)能夠真正使用到實際生產(chǎn)中去還有很長的路要走，但數(shù)據(jù)流互動，AI自主學(xué)習(xí)、自主完善是一個必經(jīng)的過程，誰率先進(jìn)行應(yīng)用誰就會搶占市場先機(jī)。

圖4 AI管理系統(tǒng)圖

結(jié) 束 語

智能制造技術(shù)是未來社會發(fā)展的方向，它可以降低人員的體力勞動量，提高生產(chǎn)效率，減少人為損失。在產(chǎn)品生產(chǎn)的全過程里，利用AI的智能這一屬性，使生產(chǎn)變得多元化，不再像傳統(tǒng)的自動化生產(chǎn)線的單一生產(chǎn)，可以說是更適應(yīng)未來社會按需生產(chǎn)、高效生產(chǎn)的需要，必然會帶來更快的發(fā)展。