系列報道④

機器專業(yè)科班出身的海歸博士馮建設在告別前東家工業(yè)富聯(lián)之后，參與了信潤富聯(lián)的籌建工作，聚焦后道工業(yè)質檢無法在生產過程中及時發(fā)現(xiàn)異常的痛點，運用博士就讀期間機械設備故障診斷、健康管理和運籌優(yōu)化等專業(yè)知識，并在百度飛槳深度學習平臺開源時序建模算法庫 PaddleTS的加持下，推出了汽車零部件制造場景的精密制造在線異常監(jiān)測系統(tǒng) MachineProphet，及時發(fā)現(xiàn)生產過程中的機器設備異常，縮短40%計劃外的停機時間，避免95%以上的生產批量異常并及時對異常原因追根溯源。

與此同時，對于人工智能為代表的新興技術的快速發(fā)展，馮建設并不感到擔憂反而大膽擁抱新技術，希望新的技術工具能夠賦能智能制造，進一步提高工業(yè)制造的生產效率與質量水平。

填補行業(yè)空白，成為機器設備“保健員”

“就如同人會去醫(yī)院，通過醫(yī)生的望聞問切以及各種化驗檢測來得知自身健康狀況一樣，我們也瞄準機械設備故障診斷和健康管理上的空白，關注機械設備生產運作時的健康狀況，通過各種數(shù)據(jù)檢測和算法優(yōu)化，預測出機器何時會壞？壞在哪里？要怎么去修？什么時候修最好？”在談及自己工作性質與內容時，信潤富聯(lián)CTO馮建設表示，“我們的工作就好似在給機器設備做‘保健’?！?/p>

據(jù)了解，信潤富聯(lián)由中信集團、華潤集團、工業(yè)富聯(lián)三家行業(yè)巨頭聯(lián)手出資創(chuàng)立。2019 年，信潤富聯(lián)幫助全球最大的鋁制底盤零件供應商中信戴卡打造了中國汽車鋁制品加工行業(yè)的第一座燈塔工廠，樹立了中國汽車制造行業(yè)的新標桿。信潤富聯(lián)打造的沖壓過程智能監(jiān)控系統(tǒng)、沖壓設備集群智能管控系統(tǒng)等系列產品已在上汽愷博、美的集團等企業(yè)完成商業(yè)交付落地，其“金屬精密加工工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺”更是入選工信部《2022 年新一代信息技術與制造業(yè)融合發(fā)展試點示范名單》。

馮建設與智能制造的緣分源于其求學路上知識架構的不斷蛻變。馮建設曾先后取得同濟大學機械工程學士學位、浙江大學機械電子工程碩士學位以及美國辛辛那提大學機械工程博士學位。

其中，本科階段的參賽和實驗室經(jīng)歷讓馮建設明白“現(xiàn)代制造將是機器設備、計算機信息技術的有機融合”并將其視為往后的研究方向。在研究生階段，馮建設對上述方向有了更深刻的認識，其專業(yè)方向也微調成機械電子工程，開始將數(shù)學統(tǒng)計、自動控制，傳感器、計算機軟件編程等不同領域的專業(yè)技術與機器制造融會貫通，這也與馮建設就讀博士期間的機械設備故障診斷、健康管理和運籌優(yōu)化的專業(yè)研究方向不謀而合，也就此開始探索如何通過數(shù)字化技術提升智能制造的整體水平。

隨著對工業(yè)制造領域認識的不斷深入，馮建設愈加認識到智能制造的重要性。他舉例表示，在汽車制造業(yè)，上汽大眾生產線基本一分鐘就可以下線一輛汽車，生產零部件速度更快，鈑金零部件沖壓每分鐘可以生產成百上千件，一旦制造設備出現(xiàn)故障，5分鐘將會生產出5000件廢品，如果無法及時發(fā)現(xiàn)異常將會損壞機器設備，影響工廠生產成本與生產節(jié)奏。如果有在線異常監(jiān)測系統(tǒng)，系統(tǒng)則會對上述生產流程進行監(jiān)控與預警，及時發(fā)現(xiàn)早期生產異常，保證所交付的產品質量，避免類似情況的發(fā)生。

2020年10月，綜合所學與所聞，加之當時老東家工業(yè)富聯(lián)有意跳出與中信、華潤等企業(yè)甲方乙方的傳統(tǒng)合作模式，更好地發(fā)揮智能制造的賦能作用，馮建設決定參與信潤富聯(lián)籌建工作，聚焦于打造代表制造業(yè)最高水平的燈塔工廠及賦能行業(yè)數(shù)字化轉型的工業(yè)智能解決方案。

克服技術轉化難題，“機器先知”問世

不過，從實驗室到制造工廠，馮建設及其團隊的技術落地轉化之路并非一帆風順。

“制造業(yè)本身是業(yè)務驅動，是客戶價值導向的，很多時候技術手段解決特定問題不是客戶的第一關切，如何降本增效、提高生產質量才是關鍵，因為制造業(yè)是要算賬的，是要時刻清楚投資產出的ROI數(shù)據(jù)的?！瘪T建設表示，除了認知水平外，生產環(huán)境惡劣、產業(yè)數(shù)據(jù)獲取、產品耐用性測試以及產品落地成本等因素也是一大挑戰(zhàn)。

以信潤富聯(lián)耗時八個多月研發(fā)，面向汽車零部件制造場景的精密制造在線異常監(jiān)測系統(tǒng) MachineProphet為例，其主要分為偏硬件的高精度傳感器、偏軟件的多模態(tài)信號融合以及軟硬件集成三大部分。

其中，如何在嘈雜、悶熱的生產車間有效捕捉弱異常信號成為馮建設團隊面臨的一大挑戰(zhàn)，也是團隊需要耗費一半時間去攻克的難題。同時，由于工廠留給團隊架設設備的時間十分有限，加之MachineProphet涉及人工智能算法，其推理需要較高的算力資源，如何把眾多設備集成到較小的硬件盒子里，并以較輕便的方式把產品布置在工廠內，也是一大挑戰(zhàn)。

“我們通過做降噪、自適應濾波、時頻分析等大量的高階信號處理操作來實現(xiàn)信號特征增強?！瘪T建設還透露，百度飛槳時序建模算法庫PaddleTS 的應用，其涵蓋時序預測和時序異常檢測兩大核心場景模型，賦予了MachineProphet對設備識別與檢測更為精準的能力。

馮建設表示，在研發(fā)團隊沒有應用飛槳 PaddleTS 之前，信潤富聯(lián)的技術專家拿到數(shù)據(jù)后，會做一些基礎性時序特征分析，進行異常檢測嘗試，并將其畫成工程圖，這部分的工作量非常大，但放在 PaddleTS 里后，就能進行流水線式的設計和執(zhí)行，這樣大大節(jié)省了人力，提高了開發(fā)效率。

MachineProphet并非簡單的產品質檢系統(tǒng)，其不同之處也如其“機器先知”的翻譯，在于“事中”預測監(jiān)測，能在加工生產過程中及時發(fā)現(xiàn)早期的微弱異常，從而避免異常帶來的產品質量、用料成本、設備故障等問題。

對此，馮建設則是用“魏文王與扁鵲三兄弟”的典故來說明其中的區(qū)別。他認為MachineProphet的作用就如扁鵲中兄“治病于病情初起時”，并不斷朝著扁鵲大兄“治病于病情發(fā)作之前”的方向努力，通過數(shù)字化技術提高生產制造水平。

基于弱異常的精準感知與捕捉、場景化的故障特征增強技術以及人工智能算法的建模分析，MachineProphet在汽車制造領域大顯身手。其中，MachineProphet能夠及時發(fā)現(xiàn)設備異常，縮短40%計劃外的停機時間，避免95%以上的生產批量異常和及時對異常原因追根溯源。

積極擁抱新技術，拓展業(yè)務新方向

“我從來都沒想過這個問題，因為工業(yè)制造領域非常喜歡接納新技術工具，新技術工具的出現(xiàn)對于工業(yè)制造而言更多是生產效率或者標準化能力的提升。人工智能技術的出現(xiàn)與應用只是工業(yè)制造的許多關鍵環(huán)節(jié)中的一環(huán)而已。”在面對“人工智能等新技術發(fā)展是否對你帶來危機感”的靈魂拷問時，馮建設坦言，工業(yè)制造領域是一個龐大、完整的生態(tài)系統(tǒng)，以MachineProphet為例，其涉及傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、軟件工程化等諸多技術，更多會考慮如何能更好地利用新的技術工具提高生產效率。

與此同時，人工智能與工業(yè)制造的結合仍有障礙需要掃清。工業(yè)制造和人工智能結合的中間需要類似于“翻譯員”的角色，需要準確地把工業(yè)制造的問題翻譯成人工智能可以解決的模型問題，同時還要把人工智能產出的結果，與生產現(xiàn)場的執(zhí)行流程和軟件系統(tǒng)相結合。

馮建設表示，隨著生產在線監(jiān)控、設備預測性維護等單點智能的場景化落地，越發(fā)證明機器學習、深度學習等 AI 技術對智能制造能力提升具有巨大價值。這些單點智能如同預實驗在各個場景下的開花結果，會進一步驅動智慧工廠逐步從單機深度智能走向群集廣度智能，實現(xiàn)智能運維、生產、質量等環(huán)節(jié)的深度結合。

未來，MachineProphet模型有望應用到其他行業(yè)。在馮建設看來，精密制造在線異常檢測平臺本質上是解決精密制造如何在過程中提升生產能力、提高產品質量的現(xiàn)實性問題，而該問題具備普適性。除了沖壓工藝之外，注塑，焊接、擠壓、半導體封裝等其他精密加工場景中均存在類似的精準控制與動態(tài)調優(yōu)的訴求?；陲w槳 PaddleTS 開發(fā)的系統(tǒng)異常檢測能力，不僅能在汽車制造行業(yè)大顯身手，也能應用到風電設備運行、母線負荷預測系統(tǒng)、風功率預測、設備狀態(tài)檢測和故障預警、水質監(jiān)測等其他眾多工業(yè)場景中。

采寫：南都記者 陳培均

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