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          寄云科技CEO時培昕:數據驅動高端制造數字化轉型
          http://www.juqunlawer.com 2022-05-06 16:05:51 來源:工程機械網

          寄云科技CEO時培昕受邀做客2022智能制造與工業互聯網系列公益聯播第二期“數字化咨詢”第四講,以《數據驅動-高端制造數字化轉型》為課題做深入解讀。時博士分別從工業數字化轉型、高端制造的數字化轉型的挑戰、高端制造的數字化轉型案例分享和寄云NeuSeer工業互聯網平臺四方面展開了精彩講解。

           

          1、溯源:工業數字化轉型的本質

          當前,中國工業正進入轉型升級、高質量發展的重要時期。數據已經成為未來企業核心價值與競爭力,是工業數字化轉型的核心生產要素。企業數字化的過程,實際上就是數據價值釋放過程,但邁向數字化轉型成功之路充滿挑戰。

           

          時培昕博士指出,工業數字化轉型是數字化轉型的一個子集,通過利用先進的工業互聯網技術對現有的資產、過程、產品進行轉變,實現運營指標的提升,走向卓越運營。

           

          工業數字化轉型的關鍵本質就是運營指標的提升。卓越的運營,是通過一系列關鍵指標的優化,更快、更有效地改善制造運營。其應用場景涵蓋裝配、加工、預測性維護、績效管理、質量管理以及可持續發展這一系列的制造環節,甚至延展到產業鏈的上下游,為工業企業帶來可衡量的、顯著的效益。

           

          工業數字化轉型是通向未來工廠的交通工具。未來工廠的成熟度標準,可以通過初始化階段、可管理階段、明確性階段、定量化管理階段、優化階段等五個成熟度標準為工業企業對自身的數字化進程提供一個有據可循的科學體系。第一,初始化階段需要人為大量干預,過程不可預測且結果不確定,被動式響應;第二,可管理階段,需要根據項目來劃分過程,同樣是被動式響應;第三,明確性階段,是依照組織來劃分過程,能進行主動式響應;第四,定量化管理階段,過程能夠測量、結果也是能控制的;第五,優化階段,集中于持續的過程優化。

           

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          2、高端制造數字化轉型的五大挑戰

           

          制造業是工業數字化的重心。制造業作為國家經濟命脈所系,是立國之本、強國之基,把制造業高質量發展作為主攻方向,支撐制造資源泛在連接、彈性供給和高效配置,提升制造業在全球價值鏈分工的地位,正成為全球新一輪產業變革的重要方向。對制造業而言,數字化轉型能夠產生強大的蝶變效應,是關乎生存和發展的“必修課”,而非“選修課”。

           

          高端制造作為復雜制造業,有著供應鏈多樣化、生產工藝復雜度高和生產設備復雜度高等顯著特點,其要求是精準性強、實時性高、靈活性大,可預測、也可優化。因而,數字化轉型、智能化升級是高端制造業必然的發展趨勢。

           

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               當前,高端制造數字化的轉型主要有五大挑戰:

                生產過程數字化程度不高。數據采集不夠全面,缺乏生產設備、生產環境的實時數據采集、以及生產過程的實時記錄、以及生產環節之間的銜接記錄等足夠的數據支撐。

                數據離散化程度高,IT和OT分離。面對跨領域、跨部門的數據優化和分析,進而實現優化生產指標、庫存指標、質量指標的時候,需要從花費大量的時間從不同的IT和OT 系統中提取相應數據,進行一系列瑣碎和標準化的數據分析。

                缺少全生命周期的數據管理能力。研發設計到生產制造,再到客戶服務,急需數字化的一個基把整個企業生命周期里的數據串聯起來,實現全流程數據管理。

               海量數據的采集和處理。隨著數據規模越來越龐大、數據類型越來越豐富,以及數據實時分析需求越來越高,無論指標計算還是深度分析,企業如何加速實現數據價值依然是其面臨的極大考驗。

               數據分析離智能化目標相去甚遠。目前的數據分析主要以統計和對比為主,缺少結合領域知識的診斷、預測和優化分析。從海量多樣性數據中獲取有價值的關鍵數據,采用人工智能方法進行數據分析,是提升智能化水平的未來趨勢。

          時博士指出:高端制造的數字化轉型是基于數據智能的指標優化。即通過數據智能實現可量化的生產、經營以及資產性能指標優化。利用工業互聯網把不同的IT和OT數據充分融合,在數據平臺上構建起來一系列指標優化的能力。這個指標不僅包含底層設備的可靠性指標,oee指標等,還要包括生產過程中的產能、質量效率,以及企業的經營指標。 所有指標的優化都基于對不同領域、不同部門、不同環節的數據集成和分析,進而來達到上述提到高端制造精準性強、實時性高、靈活性大,可預測、可優化的要求。

          3、高端制造數字化轉型有路可循

           

          通過近幾年工業數字化應用實踐和思考,寄云科技已逐漸看到高端制造數字化轉型的方向和著力點。

          高端制造中極為復雜且精密的半導體行業為例,面對半導體制造的關鍵生產步驟上千個、每道工序的工藝參數多達數千個、每道工序良率要求99.99%以上等顯著特點,如何有效對海量多樣性數據的分析處理,以及更好控制生產過程與品質成為巨大挑戰。

           

          時博士指出,針對于類似半導體的這類復雜性高端制造行業的數字化轉型,構建以信息技術和自動化技術來構建IT和OT 高度融合的半導體智能化應用至關重要。即從設備端的海量、多樣性數據中獲取到關鍵的、可用的數據,通過大數據、物聯網和人工智能的數據分析,構建一系列半導體行業的智能應用,提升設備管理能力、可靠性、幫助實時預測生產質量、加速配方優化效率以及提供標準通信及控制能力。

           

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          基于NeuSeer工業互聯網平臺產品,寄云科技為半導體裝備企業提供從數據采集、數據管理、數據分析和數據可視化的全流程一體化數據服務能力。在此基礎上形成了設備狀態管理,設備監控,設備告警、配方管理,制程管理,制程分析等應用,并可進一步提供質量分析、配方參數優化,虛擬量測和預測性維護等擴展智能應用,以有效實現企業對生產全局可追溯、可評價和數字化經營決策,加強設備智能管控可視化管理,提升綜合良品率,以及減少設備非故障停機和智能調度管控。

           

          智能應用:裝備智能管控

          基于寄云工業物聯網平臺和工業大數據平臺,為多種半導體裝備提供設備狀態管理,設備監控,設備告警,配方管理,制程管理,制程分析等應用,幫助實現了3000點/秒/機臺海量數據的寫入和查詢,關鍵工藝指標的實時監測,多臺設備的集群管理,以及故障檢測與分類、關鍵輸出指標的穩定性控制等。

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          智能應用:預測性維護 PdM

          基于FDC輸出數據,良率數據以及量測數據,利用MVA技術開發預測模型,根據預測故障發生時間,獲得估計的故障發生時間(MTTF)范圍和預測的可信度。提前做出應對計劃,減少計劃外downtime以及wafer 損傷風險。

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          智能應用:虛擬量測 VM

          利用工藝流程和晶圓狀態信息(包括upstream量測和/或傳感器數據)預測工藝后量測結果。使用人工智能算法對芯片制造工藝參數和量測結果進行建模分析,包括厚度、缺陷密度/數量、方塊電阻、以及在線電測試結果等。

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          智能應用:智能配方優化 ROS

          通過人工智能算法加快配方開發速度,減少可變性并拓寬工藝窗口,可用于優化單個腔室和整個設備,根據對結果的預測自動修改配方參數或選擇控制參數,提高加工性能和生產效率。

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          因此,針對高端制造企業數字化能力的構建,不得不提到工業互聯網平臺。寄云科技認為,工業互聯網平臺作為支撐工業企業數字化轉型的“新基座”,是數字化轉型的標配能力,能夠起到加速整個數據價值傳遞過程的作用。

           

          制造企業通過工業互聯網平臺應用,從設備端匯總來自不同環節的IT/OT數據,通過數據采集和集成,數據清洗和治理,數據的統一存儲,以及數據的分析和建模,再通過快速的應用開發來去構建設備管理、生產管理、以及經營管理三個層面的指標優化能力。這三層通過釋放數據的價值環環相扣,最終實現企業經營利潤的提升以及經營風險的規避。

           

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          高端制造行業是寄云科技產品和服務的主戰場?;跀祿悄艿腘euSeer工業互聯網,能夠有效的幫助高端制造的客戶改進設備可靠性提升、質量異常診斷和預測、產能分析和預測、供應鏈優化、和降低運維成本等核心價值及關鍵指標,構建一系列針對高端制造的過程控制和經營決策能力,創造客戶價值。

           

           

          1、經營指標優化:實時生產決策

           

          對于大批量的工業品生產,連續生產至關重要,它不僅需要大量的自動化設備以及全流程的過程控制系統,實現多個流程的無人自動化生產,更需要結合設備狀態數據的實時分析,對設備可靠性、關鍵部件的使用壽命進行預測,通過優化設備參數和維護策略來避免非計劃停機帶來的生產中斷;同時,還需要通過量化的生產效率指標,持續減少自動化過程中的人為不確定因素,提高產能和生產效率;

           

          在汽車零配件行業,寄云科技與全球500強企業麥格納集團下屬格特拉克針對生產設備運行效率的優化展開合作,依托寄云科技NeuSeer工業互聯網平臺,通過采集設備實時狀態數據,結合ERP和MES的工藝數據,實現秒級的生產指標的實時計算,構建工藝流程監控、關鍵指標監控,覆蓋設備端、工廠層、產線層到集團層等不同層面的指標,打通MES、ERP等OT/IT系統和應用,最終幫助客戶實現產線所需人員減少,OEE(設備綜合效率)提升9%,MTBF(平均無故障工作時間)增加6%等可量化的可觀收益。

           

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          2、生產指標優化:工藝和質量穩定性管控

           

          在電力、化工、有色、醫藥、半導體等復雜、連續、自動化的制造過程,存在著海量工藝控制點和外部影響因素,為了保證產品品質,需要能夠通過關鍵工藝參數的實時監控、結果一致性的管控,實現快速、自動化的根因分析和結果的預測。

           

          在半導體行業,北方華創設備集群管理系統Advanced Group Controller(AGC)運用寄云工業互聯網解決方案平臺套件,提供全流程一體化數據服務能力,形成包括設備狀態監控,配置管理,制程分析等功能,實現半導體裝備的高性能實時數據采集,并有效實現關鍵控制指標的異常檢測以及關鍵輸出指標的在線穩定性控制。作為完全自主研發,擁有自主知識產權的軟件,AGC軟件的研發使得北方華創的半導體生產設備具備和國外競爭廠商同等的集群管理軟件,進一步提升了產品的競爭力。

           

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          3、設備性能指標優化:設備預測性維護

           

          高端裝備的連續運行需要合理的運維方案,需要通過一系列的基于設備實時狀態的采集和分析,對設備的當前狀態進行監控,提供智能的故障診斷和健康評估,提供完整的維護保養和基于壽命預測的備件管理。

           

          在油氣行業,某國內陸地石油鉆機廠商攜手寄云科技以NeuSeer平臺為基礎,構建基于設備實時數據實現預測性維修的完整方案,有效實現設備軟性價值的增長點,滿足石油連續性生產要求。通過各種實時監控、定期的計劃性維修和不定期的視情維修,對設備進行有效的維護,實現更精準的故障匹配和故障預測,實現減少人員出差90人次,增加備件銷售3000萬,助力客戶向服務型制造企業轉型。

           

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              智能制造的大背景下,推進工業互聯網應用是國內制造企業走向高端制造的必由之路。寄云科技將持續發揮自身技術優勢和“數智”能力,以NeuSeer工業互聯網平臺為“基座”,聚力解決工業企業的盲點、痛點,為企業提質增效注入新動能,幫助中國高端制造行業實現全方位的數字化轉型,推動制造業的可持續高質量發展,實現我國制造強國的戰略目標。

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