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博客 | 汽车与轮胎行业
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借助自主化轮胎生产形成闭环

如何通过人工智能和强化学习技术不断进化自动化系统,让机器设备高效运转,最终优化生产运营。

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未来汽车概念图 (轮胎处添加聚光灯照射效果,其上方叠加光环特效图,光环通过一条条线连接在一起)

尽管需求态势良好,轮胎行业仍处于艰难时期。预计至 2027 年,轮胎市场的年增长率将超过 6%,但疫情之下困扰轮胎行业的供应链问题不会因此消失。

如果您的情况与我最近遇到的不少轮胎生产商相仿,那么您也面临着无休无止的劳动力短缺问题。那些为您效力了数十载的工人正在离开工作岗位,退休人数达到创纪录水平。尽管开出了更高的薪酬和其他激励措施,您还是很难找到合格员工填补职位空缺。

那么该如何解决这些问题? 现在,您可以建立一种全新的模式,减少对劳动力的依赖,同时不断优化流程。

愿景:从自动化到自主化

随着人工智能 (AI) 和机器学习技术的不断进步,整个轮胎行业正在开启一场变革——从传统意义上的工业自动化转向工业自主化。

两者的根本区别是什么? 自动化系统能够在无人干预的情况下执行任务,而自主化系统配备强化学习技术,因此额外增加了学习如何更有效执行任务的能力。 

换言之,构建自主化系统的目的在于复制人类与生俱来的认知能力,使得机器在日常活动 (例如驾车) 中可以像人类一样学习和做出决策。

请想一想。您如何靠近停车标志? 当看到停车标志时,您凭直觉就能预测出需要施加的最佳制动压力。靠近过程中,您可以根据视野和对车速的理解来调整制动压力,确保在标志处完全停车。每次停车时,您都会本能地评估自己的表现并加深理解,以提高未来的制动能力。

借助自主控制技术,我们可以为轮胎工厂的机器配备相同的强化学习能力。

闭环优化的力量

自主化系统利用实时感应、数据和建模能力进行预测,然后通过决策优化算法对机器进行实时调整,以实现预期成果,例如始终如一地生产高质量产品。而闭环反馈机制可以巩固最优成果。 

在轮胎工厂,鉴于粘弹性材料的特性,许多应用环节难以实现改进,而闭环优化可以改变这种局面。 

如今,操作员需要应对原材料可变性和环境干扰,这会导致产出严重依赖于技能水平,出现大幅波动。我曾经到访过产出波动达 50% 的工厂,产出结果完全取决于设备操作员。

原因显而易见。经验丰富的操作员对于机器操作可谓轻车熟路,知道如何微调参数来满足工艺规范要求。但这样的高级路数不是新手可以掌握的。

尽管操作员的熟练程度存在差异,自主控制有助于确保生产绩效和质量始终如一。此外,自主控制还能实现人工干预型系统难以企及的持续改进。

让生产绩效实现质的飞跃,现在就行动

自主控制几乎适用于轮胎工厂的所有应用,不少创新型企业已经实现了显著的生产绩效提升。


例如,我们有一家客户使用自主控制来预测和修正超出公差范围的拼接件,最终使轮胎成型机的停机事件减少了 45%。


事实证明,自主控制还能预测混料结果,提高混料一致性和质量,实现预期产能提升,每天可以生产 500 多个轮胎。

轮胎厂有着数不尽的优化机会。您可能首先会在特定工序环节集中部署自主控制,但是我相信您很快会明白自主控制如何能够满足更广泛的应用需求。

工程技术与数据科学的完美结合

那么,您的轮胎工厂如何实现生产绩效的飞跃呢? 这一切始于工程师与数据科学家的协作,每个人都需要为建模和优化过程贡献自己的专业力量。

工程师的优势在于“第一性原理”和系统编程知识。而数据科学家负责从海量历史数据中得出可行见解。罗克韦尔自动化在这两方面有着得天独厚的优势。

如需了解更多信息,请参加我们的网络研讨会——数字化轮胎生产:在竞争激烈的轮胎行业赢得客户青睐。

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发布时间 2022年1月31日

主题: Automotive & Tire

Jordan Konst
Jordan Konst
Global Industry Consultant, Automotive & Tire, Rockwell Automation
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