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NI与Bright Machines、工业富联演绎软件定义“智”造，释放IIoT数据价值

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【摘要】：

“智”造行业的头部企业Bright Machines和工业富联的演讲嘉宾分享了工业物联网的最佳实践，通过专家的分享，我们不难发现，自动化与智能化是未来两大发展方向，而数据的监测与分析则是工业物联网实现商业价值的关键。

目前，由于AI、5G等新兴技术的加持，全球工业4.0进程加快。埃森哲报告称，到2030年，工业物联网(IIoT)将为全球经济价值增加14万亿美元。NI在工业领域深耕多年，一直在通过强大的生态圈为客户提供更好的解决方案。在11月14~15日于上海举行的NI（National Instruments）年度用户大会NIDays Asia上，“智”造行业的头部企业Bright Machines和工业富联的演讲嘉宾分享了工业物联网的最佳实践，通过专家的分享，我们不难发现，自动化与智能化是未来两大发展方向，而数据的监测与分析则是工业物联网实现商业价值的关键。

NI与Bright Machines携手打造软件定义的智能制造平台

工业制造向智能制造转型已是大势所趋，如何面对转型过程出现的自动化系统的交付周期长、自动化系统的定制化问题、生产测试中产品类别多及产品功能多样性的挑战，已经成为业界普遍关注的焦点。

旧金山创企Bright Machines致力于解决工业自动化的问题，目前已经推出了颠覆传统模式的软件定义的智能制造平台，其核心是微工厂（Microfactory），由硬件平台Bright Robotic Cells和软件平台Brightware组成。微工厂如何运转呢？Bright Machines区域自动化测试部高级总监高金波表示：“针对不同的产品，我们只需要在硬件上定制化和产品相接触的这一部分，然后在Brightware的软件菜单里配置微工厂所需要执行的功能，接下来把不同功能的微工厂连接在一起，最后可形成一条完整的生产线。”

Bright Robotic Cells的层级分为第0级到第4级，其中，层级1是整个测试系统的基础架构加上通用的测试资源，层级2是针对某些特定应用的测试设备，这两级决定了整个系统的灵活性和测试能力。

高金波指出：“在这两个层级的配置中，我们决定采用NI的PXI系统。此外，数据采集、现场可编程、自定义接口等方案都集成了NI的测试设备。”

图1：Bright Machines微工厂硬件平台

软件定义的力量如何体现？高金波解释道：“在微工厂软件平台中，Bright Machines把底层的设备驱动和插件抽象化，用统一的格式来编写抽象化库，在顶层会编写一个统一的用户界面。针对不同产品的测试，不需要传统的写代码，只需要从抽象化库里选择所需要的功能模块，即可完成整个测试过程。”

图2：Bright Machines微工厂软件平台

在上面这个案例中，NI分布式系统管理的应用软件SystemLink是微工厂软件平台的重要部分，Bright Machines可以通过SystemLink有效管理分布式节点和批量部署和升级软件。同时，SystemLink也是NI两大旗舰产品之一。在NIDays Asia上，NI大中华区工业物联网与人工智能行业拓展经理郭翘解读了SystemLink的三大新增模块的功能与意义：

资产管理模块可以很方便地查看产线所有测试设备当前在线、离线和校准的情况，还可以查看过去一段时间每台测试设备使用率的情况。该模块不仅支持所有NI的硬件产品，也可以支持所有基于Windows操作系统的第三方硬件设备；

测试模块汇总了所有测试机台的测试结果，以最直观报表的形式展现测试人员最关心的KPI。通过观察过去30天每台测试设备的直通率的情况，测试人员可以作出未来产能变化的预判，然后提供有效的信息给产线工程师，帮助他们在产能发生异常时进行快速地跟进分析；
数据模块：使用 TDM Data Finder 模块缩短搜索数据和开发报告的时间。

图3：NI分布式系统管理的应用软件SystemLink

Bright Machines设计出了五种标准化测试平台，包括多功能测试、射频测试、音频测试、声学测试、安全性测试。这些平台在市场上得到了一致好评，其优势可以总结为三点：

交付周期更短：传统测试系统的交期一般在三个月以上，Bright Machines可以在四周之内完成整个系统的设计和架设；
资金投入减少：Bright Machines可以保证80%以上的硬件资源和软件资源在不同的产品之间相互复用；
系统设计复杂降低：基于Bright Machines灵活的平台，可以极大地简化整个系统设计和加工流程。

在NI与Bright Machines的合作过程中，NI的自动化测试理念已经成为Bright Machines Softly Different Manufacturing 的重要一环，Bright Machines通过自身的技术创新和NI平台化的理念结合在一起，来保持其在行业中持续的领先地位。

工业富联熄灯工厂与雾小脑 X NI数据监测系统，这样玩转工业物联网

工业互联网是发展先进制造业的基础设施，是智能制造的核心技术之一。据前瞻产业研究院专家测算，我国工业互联网2018年规模约为5313亿元，2023年将达到万亿元规模，待发掘空间巨大。提起中国工业制造，绕不开的是“中国制造”名片——工业富联。

在工业富联从代工（代替别人制造加工）向“带”工（未来带领全球的制造往智能化方向发展）转变的过程中，“熄灯工厂”是其引以为傲的成就之一。熄灯工厂并不只是无人而已，关键是如何利用监测和预测性分析的技术，把过去不可见的问题可见化。

熄灯工厂中导入了OT、DT、AT和PT关键技术，富士康工业互联网首席数据官刘宗长表示：“我们跟NI在DT的领域中有许多的合作，NI软硬件一体的设备给我们提供了大量的帮助，尤其是在快速地搭建状态监测测试床、产品原型验证等方面。”

通过NI的监测设备采集到关键有效的数据，进行系统分析，从而对可能遇到的问题做出预测性的分析。刘宗长现场分享了一个预测分析成功应用的案例，在精密加工领域，工业富联可以将刀具的磨损程度和寿命这两个不可见的因素可见化。

刘宗长说道：“我们将超过百种真实失效模式的现场数据与仿真结果结合，掌握了表征失效的关键参数。在数据采集方面，我们采用了NI的CompactRIO、电压和振动采集模块，在测试过程中，把我们的数控系统与CompactRIO相连接，将不同采样频率的数据进行对齐，保证在Fog AI雾小脑上面的数据上面是规整的，并且是可用的。”

刘宗长进一步解释道：“在Fog AI 中我们也使用了NI提供的一些测试套件，保证我们能够规模化的管理一个车间当中数量庞大的测试硬件和运算分析的程序。然后，我们会进行信号处理和特征提取，再把这些数据上传到云端去做分析，从而预测刀具的寿命和异常。”

图4：工业富联数据采集方案

基于NI的数据采集系统，工业富联搭建的测试平台做到了减少成本，提高经济效益：刀具成本下降了16%，产品不良率降低了3‰，意外停机时间减少了60%。

工业物联网价值变现的一个重要方式就是“利用数据”，但是工厂的数据监测普遍存在线缆布设成本高、现场施工复杂的挑战，为帮助工程师降低运营和维护成本，NI全新发布了即将在中国上市的无线监测产品，其中包括一个12通道的无线数采产品，通过连接已有的传感器信号，无线模块每天定时会将采集的原始波形发送回数十米以及上百米开外的网关设备。还包含了一颗无线传感器的产品，完全摆脱线缆的束缚，在软件方面则有InsightCM软件助阵，无论采集的原始波形还是提取的特征都可以汇总到InsightCM的服务器。其独特的便捷性体现在仅仅需要打开网页便可以进行后续经验的判断以及预测性维护、算法的研发。