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鴻富錦精密電子（成都）有限公司（簡稱“鴻富錦（成都）”）成立于2010年7月，注冊資金9.5億美元，是一家專業(yè)從事時(shí)尚平板電腦、臺式電腦、一體機(jī)、筆記本電腦及服務(wù)器等多類電子產(chǎn)品研發(fā)與制造的公司。憑借強(qiáng)大的核心競爭力服務(wù)全球一流客戶，近兩年榮獲戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)五十佳企業(yè)和成都制造業(yè)百強(qiáng)企業(yè)第二名等獎項(xiàng)。堅(jiān)持科技創(chuàng)新，將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)引入到高科技產(chǎn)品制造中，結(jié)合在3C高端產(chǎn)品上的制造經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用，致力成為創(chuàng)新數(shù)字系統(tǒng)可攜式電子產(chǎn)品制造的智能工廠典范，助力《中國制造2025》。

一、項(xiàng)目概況

鴻富錦（成都）引進(jìn)專業(yè)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)人才與技術(shù)，結(jié)合多年可攜式電子產(chǎn)品制造經(jīng)驗(yàn)，應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI等技術(shù)，進(jìn)行生產(chǎn)模式創(chuàng)新、工業(yè)變革升級。打造了硬件集群化、流程自動化、設(shè)備智能化、信息網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)據(jù)模型化、模型業(yè)務(wù)化以及軟件服務(wù)化的（“七化”）智能制造基地。

1. 項(xiàng)目背景
自工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念提出以來，全球產(chǎn)業(yè)界積極開展應(yīng)用實(shí)踐和探索，新一輪科技變革和業(yè)務(wù)創(chuàng)新應(yīng)運(yùn)而生，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)逐漸發(fā)展為重要的智能基礎(chǔ)設(shè)施、先進(jìn)的生產(chǎn)力和新型的經(jīng)濟(jì)形態(tài)。在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的時(shí)代趨勢下，鴻富錦（成都）把握數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化帶來的歷史性機(jī)遇，加快制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級，提高供給對需求的適應(yīng)性和靈活性，形成新的增長動力，并應(yīng)用到可攜式電子產(chǎn)品的智能制造中。

2. 項(xiàng)目簡介
本項(xiàng)目推陳出新，打造Inline生產(chǎn)模式，集成所有硬件，并研發(fā)應(yīng)用六軸機(jī)器人、載具回流、智能料車等自動裝置，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品不落地生產(chǎn)。
通過加裝CCD、溫度等傳感器，智能化原有短板設(shè)備，引進(jìn)高端鐳射機(jī)，搭建工業(yè)無線網(wǎng)，運(yùn)用PLC、SCADA等，實(shí)現(xiàn)全線設(shè)備互聯(lián)互通（IoT）。
結(jié)合IoT（含工業(yè)無線網(wǎng)）、SFC（Shop Flow Control）、PDCA（Production Data Collection & Analysis）、Office（辦公網(wǎng)）、Internet、私有云與Fii公有云，將WMS、MES、MQM、Tiptop、EISP等工、生、品、經(jīng)系統(tǒng)集成，連接供應(yīng)商、生產(chǎn)現(xiàn)場與客戶，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交互應(yīng)用，并確保一致性與高效性。三層交換機(jī)、防火墻等軟硬結(jié)合、防管兼施，確保網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)安全。
最后，通過算法將制造過程4M1E多維數(shù)據(jù)模型化、工業(yè)機(jī)理業(yè)務(wù)化，定制出反向式設(shè)計(jì)、客制化生產(chǎn)、智能分析與決策等APP，可復(fù)制應(yīng)用到電子產(chǎn)品制造行業(yè)。

3. 項(xiàng)目目標(biāo)
建立“軟硬整合、虛實(shí)結(jié)合，萬物互聯(lián)”的智能工廠，致力于高精密堆疊的時(shí)尚平板、筆記本等可攜式電子產(chǎn)品的智能制造。基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)天行者平臺，將智能生產(chǎn)管理、智能分析決策等十二大智能系統(tǒng)進(jìn)行集成，以自動化設(shè)備為基礎(chǔ)，以智能生產(chǎn)系統(tǒng)為導(dǎo)向，最終實(shí)現(xiàn)增質(zhì)高效的無人化關(guān)燈智能生產(chǎn)。同時(shí)，深化平臺安全防護(hù)，與客戶攜手，永續(xù)經(jīng)營。

二、項(xiàng)目實(shí)施概況

本項(xiàng)目從邊緣層、IaaS層、PaaS層、SaaS層，層層遞進(jìn)，全面革新。IoT聯(lián)通現(xiàn)場移動終端、傳感器、機(jī)器人與工業(yè)電腦，采集關(guān)鍵有效數(shù)據(jù)，并通過統(tǒng)一協(xié)議平臺提供開放的業(yè)務(wù)接口，進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析和計(jì)算，最終為SaaS應(yīng)用開發(fā)提供各種易用高效的微服務(wù)功能模塊，從而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測、生產(chǎn)過程靈活控制、生產(chǎn)決策智能制定，解決了人工作業(yè)失誤多、應(yīng)急處理難度大等問題。

1. 項(xiàng)目總體架構(gòu)和主要內(nèi)容
首先對生產(chǎn)過程進(jìn)行物理信息系統(tǒng)的整體規(guī)劃，勾勒出智能制造藍(lán)圖，進(jìn)而對生產(chǎn)過程實(shí)現(xiàn)“七化”智能改造：在邊緣層引入工業(yè)機(jī)器人、應(yīng)用SMT高端智能化設(shè)備，并大量部署智能傳感器，提高原有短板設(shè)備的智能化程度；在IaaS層完善物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)，聯(lián)通PDCA、SFC、Office、Internet，并利用科學(xué)合理的軟硬件手段，保證網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)安全；在PaaS層搭建云平臺，進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析計(jì)算，向外提供多類服務(wù)；在SaaS層利用PaaS層提供的服務(wù)，集成開發(fā)各種分析和管理類的智能應(yīng)用程序。項(xiàng)目總體架構(gòu)如圖1所示：

圖1 項(xiàng)目總體架構(gòu)

 

下面將從硬件集群化、流程自動化、設(shè)備智能化、信息網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)據(jù)模型化、模型業(yè)務(wù)化以及軟件服務(wù)化七個(gè)方面介紹項(xiàng)目的實(shí)施情況。

2. 硬件集群化與流程自動化
SMT Inline聯(lián)機(jī)集群化與自動化拉動式生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)“Continuous flow process”，產(chǎn)品流不間斷、不落地，產(chǎn)品信息流、過程流智能追溯，生產(chǎn)全制程自動化。 結(jié)合PLC，傳感器，F(xiàn)ox Robot等硬件設(shè)施與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)采集，最終邁向無人化關(guān)燈智能工廠。要點(diǎn)如下：

（1）人機(jī)協(xié)作，全制程自動化
（2）全域智能物流，AGV智能調(diào)度無人化
（3）高精度操作可視化  

3. 設(shè)備智能化
設(shè)備智能化途徑主要為原有短板設(shè)備升級改造及新型智能化設(shè)備引進(jìn)，其目的是實(shí)現(xiàn)設(shè)備的泛在連接，互聯(lián)互通，構(gòu)建一個(gè)精準(zhǔn)、實(shí)時(shí)、高效的數(shù)據(jù)采集環(huán)境，從而實(shí)現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的全面感知、動態(tài)傳輸、實(shí)時(shí)分析，奠定科學(xué)決策與智能控制的基礎(chǔ)，提高制造資源配置效率。基于此理念，本項(xiàng)目重點(diǎn)打造了6大設(shè)備智能功能：
（1）自動PCB激光打標(biāo)
（2）自反饋調(diào)節(jié)智能印刷
（3）貼片機(jī)Pick&Place Insight
（4）工作頭與Feeder智能保養(yǎng)
（5）工藝曲線Reflow管理
（6）聯(lián)合構(gòu)建邊緣計(jì)算系統(tǒng)與霧計(jì)算系統(tǒng)

4. 信息網(wǎng)絡(luò)化
（1）IoT、PDCA、SFC、Office、Internet五網(wǎng)整合
通過嵌入式系統(tǒng)的開發(fā)、數(shù)據(jù)采集卡和智能網(wǎng)關(guān)的使用，利用協(xié)議解析和協(xié)議轉(zhuǎn)換，將各種傳感器和設(shè)備信息連入IoT。再讓IoT、PDCA、SFC、Office與Internet互聯(lián)互通，達(dá)成數(shù)據(jù)共享，實(shí)現(xiàn)信息網(wǎng)絡(luò)化。

（2）安全防御體系
在IoT與各網(wǎng)段之間部署硬件防火墻，同時(shí)配置系列的IDS(入侵檢測)、預(yù)警系統(tǒng)、漏洞偵測、補(bǔ)丁修補(bǔ)等，形成健全網(wǎng)絡(luò)及數(shù)據(jù)防護(hù)體系。

5. 數(shù)據(jù)模型化與模型業(yè)務(wù)化
利用IoT網(wǎng)絡(luò)，打通數(shù)據(jù)壁壘，實(shí)時(shí)獲取全域數(shù)據(jù)，依托分布式存儲與分布式運(yùn)算的數(shù)據(jù)平臺，構(gòu)建智能派工、Smart Debug、良率預(yù)測的智能應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)對員工數(shù)字化描述（包括個(gè)人信息、在崗狀態(tài)、生產(chǎn)行為、工站良率以及工作績效等信息）與自動崗位派遣；結(jié)合維修大數(shù)據(jù)和分析工程師經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行建模運(yùn)算，來快速診斷不良品；并實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品各制程段良率預(yù)測與不良預(yù)防。

圖6 數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)
 

（1）智能派工

a. 員工畫像的建立：用大數(shù)據(jù)構(gòu)建員工畫像，進(jìn)行數(shù)字化描述，包括個(gè)人信息、在崗狀態(tài)、生產(chǎn)行為、工站的良率以及工作績效等信息。
b. 崗位建模：用大數(shù)據(jù)構(gòu)建生產(chǎn)崗位模型，進(jìn)行數(shù)字化精準(zhǔn)分析，包括技能等級、勞動強(qiáng)度、性格特質(zhì)、身體特點(diǎn)、穩(wěn)定性等崗位需求模型。
c. 智能派工：用大數(shù)據(jù)配對算法，按照每日出勤狀況自動匹配員工畫像模型與崗位需求模型的擬合程度，智能派遣最適合該崗位的員工上崗作業(yè)。

圖7 智能派工模型


 

（2）Smart Debug

a. 運(yùn)用K均值算法進(jìn)行電子產(chǎn)品的測試、測量數(shù)據(jù)智能分析，自動收斂出每個(gè)量測線路的規(guī)格及對應(yīng)的元器件。
b. 再依據(jù)歷史維修數(shù)據(jù)與專家經(jīng)驗(yàn)，建立決策樹自主判定出不良品的最優(yōu)診斷線路及順序。讓不懂電路知識的作業(yè)員都可輕松診斷不良品，顛覆了傳統(tǒng)的維修模式。
c. 運(yùn)用編輯距離算法，比對歷史產(chǎn)品與新產(chǎn)品的不良項(xiàng)目相似度，將可用數(shù)據(jù)快速遷移到新產(chǎn)品中，大大減少了新產(chǎn)品的模型訓(xùn)練成本。

圖8 Smart Debug模型

 

 
（3）良率預(yù)測
a. 運(yùn)用逐步回歸模型，對SMT段影響良率的生產(chǎn)參數(shù)建立回歸方程式，根據(jù)模型所得出的T檢驗(yàn)和P檢驗(yàn)值，提取出對FATP（Final Assembly and Testing Process）顯著性影響變量;
b. 利用所得變量建立線性回歸關(guān)系，生產(chǎn)時(shí)利用及時(shí)采集的生產(chǎn)參數(shù)進(jìn)行FATP良率預(yù)測，防止不良流出，將不良截?cái)嘀罶MT段。

（4）設(shè)備智能化
1. 對設(shè)備的檢測結(jié)果進(jìn)行修正。
a.運(yùn)用隨機(jī)森林和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對SPI和AOI的文本及圖片結(jié)果進(jìn)行綜合分析，區(qū)分真實(shí)不良與設(shè)備誤報(bào)，并建立后制程數(shù)據(jù)反饋，修正錯(cuò)誤標(biāo)簽。

b.為滿足模型的數(shù)據(jù)需求，同時(shí)降低標(biāo)簽的人工標(biāo)注需求，使用半監(jiān)督算法（mean teacher + residual networks）進(jìn)行自動標(biāo)注。

圖11 半監(jiān)督算法

 

2. 利用LSTM算法，根據(jù)設(shè)備的歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前狀態(tài)，預(yù)測設(shè)備故障發(fā)生時(shí)間和現(xiàn)象，為工程師進(jìn)行預(yù)測性保養(yǎng)提供指導(dǎo)和依據(jù)，減少因突發(fā)故障帶來的產(chǎn)量損失，提升生產(chǎn)效率。

6. 軟件服務(wù)化
基于天行者工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺和Fii Cloud，結(jié)合邊緣層，IaaS層與PaaS層，實(shí)現(xiàn)SaaS層軟件服務(wù)化特性。其核心框架包括生產(chǎn)現(xiàn)場級，生產(chǎn)智能管理中心和營運(yùn)決策中心。
服務(wù)平臺架構(gòu)在人、機(jī)、料、法方面主要服務(wù)要點(diǎn)是：
人員部分，開發(fā)智能人員管理APP，利用PaaS層提供的人崗匹配模型，實(shí)現(xiàn)智能派工，精確管理，KPI信息實(shí)時(shí)收集，包工每日結(jié)報(bào)，新進(jìn)員工崗位適用性評估等。
機(jī)器部分，開發(fā)設(shè)備即時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)，基于生產(chǎn)設(shè)備M2M，打造流水線運(yùn)行數(shù)字化管理和智能化預(yù)測性運(yùn)維系統(tǒng)。
物料部分，開發(fā)智能供料系統(tǒng)，打造全過程自動備料、自動叫料和智能物流運(yùn)輸，并完善物料全生命周期追溯。
方法部分，開發(fā)智能品管系統(tǒng)、Smart Debug、智能不良品檢測和生產(chǎn)管理戰(zhàn)情中心，調(diào)用PaaS層微服務(wù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程數(shù)字化管理。

圖13 軟件服務(wù)化系統(tǒng)框架



 

三、下一步實(shí)施計(jì)劃

1. 定制化彈性生產(chǎn)
建設(shè)包括全域智能物流、智能機(jī)器人、大數(shù)據(jù)應(yīng)用決策、柔性控制系統(tǒng)等在內(nèi)的柔性生產(chǎn)線，從大規(guī)模制造轉(zhuǎn)向大規(guī)模客制化生產(chǎn)。

2. 工業(yè)機(jī)理模型化及平臺業(yè)務(wù)化
深度挖掘大數(shù)據(jù)，構(gòu)建智能工廠全域工業(yè)機(jī)理模型化，并通過平臺業(yè)務(wù)化，助推制造業(yè)邁進(jìn)智能制造。

四、項(xiàng)目創(chuàng)新點(diǎn)和實(shí)施效果

1. 項(xiàng)目先進(jìn)性及創(chuàng)新點(diǎn)
本項(xiàng)目涵蓋眾多先進(jìn)技術(shù)，如計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)等，不僅利用諸多現(xiàn)有大數(shù)據(jù)模型，還優(yōu)化自創(chuàng)設(shè)計(jì)反饋、智能派工及Smart Debug等模型，智能化水平處于國內(nèi)外制造業(yè)先進(jìn)行列。尤其是本項(xiàng)目中的Smart Debug，尚未有其它公司具備相似技術(shù)。除此之外，還有以下先進(jìn)性：
（1）設(shè)備智能化
收集數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)。對于傳感器、小型儀器和原有短板設(shè)備，利用自主開發(fā)的嵌入式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集卡和智能網(wǎng)關(guān)獲取數(shù)據(jù)；對于高新設(shè)備，則結(jié)合設(shè)備廠商提供的資料，開發(fā)中間件，實(shí)現(xiàn)與設(shè)備各模塊的數(shù)據(jù)交互。

（2）數(shù)據(jù)管理與資源調(diào)度：
為了滿足海量數(shù)據(jù)存取與計(jì)算，搭建穩(wěn)定高效的私有云平臺。

（3）大數(shù)據(jù)和AI的應(yīng)用：
從4M1E分析數(shù)據(jù)，建立業(yè)務(wù)模型，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，挖掘不可見問題，并藉此開發(fā)大數(shù)據(jù)及AI系統(tǒng)預(yù)測未來，助力關(guān)燈生產(chǎn)的實(shí)現(xiàn)。

圖17 大數(shù)據(jù)運(yùn)用

 

（4）工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目落地八步心法
在如此眾多工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目落地的過程中，總結(jié)成功方法，并將其歸納為八個(gè)步驟，稱之為八步心法，以供參考。

圖18 八步心法
 

2. 實(shí)施效果
本項(xiàng)目是一次大規(guī)模的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)踐，為鴻富錦（成都）可攜式產(chǎn)品的生產(chǎn)帶來了發(fā)展新機(jī)遇，項(xiàng)目試驗(yàn)線的人均產(chǎn)出提升了300%，產(chǎn)品良率也提高了1.3%。同時(shí)也積累了大量的數(shù)據(jù)與算法。龐大的數(shù)據(jù)量、算法庫與制造業(yè)務(wù)的有機(jī)結(jié)合，為實(shí)現(xiàn)無憂的生產(chǎn)管理提供了基礎(chǔ)，也為同行企業(yè)提供了效仿與發(fā)展參考。