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德国技术官眼中的工业4.0、物联网和大数据
2017-07-21 10:08:23

导读: 克林贝格已成为全球领先的锥齿轮、圆柱齿轮、齿轮测量、定制化高精度齿轮零部件的研发和制造公司。克林贝格的领先地位来源于精益求精的产品和服务质量,绝对的可靠性和严格的交货期。

    克林贝格集团(Klingelnberg Group)的历史可以追溯到1863年,现在已传承到家族第七代。1993年,克林贝格收购奥利康(Oerlikon Geartec AG);1997年,成功攻克螺旋伞齿轮干式切削技术;2008年,投入运营全球最先进的大型锥齿轮生产设备;2012年,收购霍夫勒(H?fler Maschinenbau GmbH)的核心业务。

    如今,克林贝格已成为全球领先的锥齿轮、圆柱齿轮、齿轮测量、定制化高精度齿轮零部件的研发和制造公司。克林贝格的领先地位来源于精益求精的产品和服务质量,绝对的可靠性和严格的交货期。

    Hartmuth Müller博士自1990年以来就在技术创新部门工作,现为这家德国隐形冠军的首席技术官。



 

Connected Industry:
Müller博士,工业4.0被视为是当前国际工业领域内最大的技术趋势,然而各行各业对这个理念都各有高见。那么您觉得这当中,工业4.0的共同点是什么呢?

Hartmuth Müller:
我们集团认为工业4.0是一种必然的趋势,整个工业领域都聚焦于此,但是针对不同行业他们都带有千差万别的理解。因此描述这一趋势的关键词也都不尽相同。对于我们来说,工业4.0的核心思想是赛博物理系统(CPS)。

Connected Industry:
您认为,“工业4.0”这一概念真的贴切吗?真的是未来的一种趋势吗?

Hartmuth Müller:
工业4.0被公认为第四次工业革命。目前我看到的仅仅是一些革新性的东西,这种革新利用一些技术手段逐渐地把数字世界和现实世界想融合。

Connected Industry:
我们再谈谈赛博物理系统,KLINGELNBERG基于该系统的首要任务是什么?

Hartmuth Müller:
我们是一家专门从事机床生产与精密测量技术的公司,这其中齿轮承载着最重要的机械性能。通过我们的设备,客户可以制造车辆与工业用途的齿轮。这些齿轮可以是正齿轮或锥齿轮。它对质量要求非常高,从设计过程到齿轮成品,成本很高。
通过我们的方法,用户可以得到所要生产零部件的数字双胞胎,其中包括了几何形状的数字图像。在此基础上,我们可以调整产品数字化模型与实际的生产过程,从而建立起工序质量控制环。而它所基于的概念就是赛博物理生产系统(CPPS)。

Connected Industry:

那么CPPS是如何改变客户的整个过程呢?
Hartmuth Müller:我们所属的领域是零部件的切削加工。传统的流程始于基于CAD数字建模的设计环节。生产中CAD模型仅用于生成指定工具下的机械运动模型,这会执行于准备工作中的CAM过程与NC编程。生产基础则是用于加工机器的NC数据、给定的公差以及CAD模型所生成的图纸。至于生产过程中不断出现的误差的校正,校正方面,需要由专业的NC编程员或者新的NC数据来解决,以弥补产生的误差。

    对于齿轮,我们与客户的理解有所不同:我们将设计过程与持续的生产模拟相结合。因此我们不再仅仅聚焦于CAD模型,而是生产一个齿轮的整个工作细则上。基于我们开发的CPPS,数字双胞胎不仅包括了几何图像,还存在工具与组件之间的几何形状与运动描述的生产步骤,即所谓的运动学。所以CAD-CAM过程完全不需要了,因为NC齿轮加工数据在生成过程中就已经同时生成这个过程了。

Connected Industry:
所以您认为工业4.0可以更好的优化流程。但是目前,也有一些技术,可以更颠覆式地优化过程,比如3D打印技术,您怎么看待?

Hartmuth Müller:
在CPP系统几乎保存了许多所需的数据,这些数据在将来肯定是要用于进程优化的。
对于3D打印,在很多应用场景中它确实非常的适用。尤其是在快速成型,或者是通过切削加工不可能实现的,具有复杂内部结构的系列产品生产。

但只要你能够进行切削加工的产品,并能数量达到一定的级别,3D打印就不再是一个好的选择。规模经济不能用3D打印来实现。

Connected Industry:
再回到CPPS,我们进一步探讨:您觉得物联网扮演着怎样的角色?

Hartmuth Müller:
物联网(IOT)是指更高层次对象交互连接的网络,在流程上具有超越潜力。举例来说,我们不仅可以实现机器监控,还能实时监控与规划所有其他资源。

在机床养护领域中,预防性维护是确切有效的方法。在这种情况下,基于统计信息,我们能够检测出各个部件的磨损情况。这样一来,我们就可以去更换磨损严重的组件,但是往往这样的零部件还没到使用寿命。
随着物联网的发展,人们可以从预防性维护向预测性维护迈出一大步。通过预测性维护,机床部件的磨损状态会由传感器检测并记录在数字系统中。既然现在已经知道磨损状态,我们就能在部件真正快达到寿命时才及时更换。所以,通过物联网人们可以更有效地使用资源,这样一来也更具成本效益。

Connected Industry:
您提到,在工业4.0中会生成很多数据。您如何看待大数据的发展?

Hartmuth Müller:
是的,它产生了大量的数据,但是往往人们数据丢失速度也很快。因此,我是“小数据分析”的支持者,即支持相对可控的数据集处理。首先,大数据听起来是很多数据的感觉,但仅凭数据断言则是愚蠢的。它需要聪明的头脑,将数据与已有知识相结合,并从中受益。
   
    如今我们已经在使用机器数据,以确定异常情况的因果。关联模式的查找有益于因果关系的确定,即经营者或环境因素导致了某些异常。
我们能完成数据分析,得益于人工智能,我们与人工智能相距甚远。学术环境当然很重要,但对机床的现实理解仍然不够成熟。

 

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