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学泰科技:工业自动化也可以零代码!基于云的答案中国智能制造升级

发布于:2024-06-18 编辑:匿名 来源:网络

制造业正在逐步进入“工业4.0”进程。

在全球范围内,工业自动化已经掀起了从单一机械结构向数字化、智能化、协同化的变革浪潮。

“工业4.0”的概念源于德国政府2001年的工业发展规划,旨在区别于蒸汽机时代1.0、电气化时代2.0、信息时代3.0。

指出以信息技术推动产业变革的工业4.0智能时代已经到来。

目前,我国工业自动化市场取得了长足发展,市场规模已突破亿元。

工业软件及系统市场规模预计达数百亿元,且正在快速增长。

工业自动化软件行业面临长期机遇。

而那些深入参与其中并锐意进取的行业先驱者则获得了作为长期主义者的回报。

深圳市学泰科技有限公司(以下简称学泰科技)就是先行者之一。

据了解,学泰科技成立于2007年,是国内最早专注于工业自动化软件开发的公司之一。

一直致力于利用数字化知识解决生产现场最复杂、最基础、最核心的工艺问题。

“制造业未来的发展一定是一个对数字化能力要求越来越高的时代,云计算和现场执行必将是智能制造的大趋势。

”学泰科技创始人及CEO裴在明认为。

(创始人与学泰科技CEO裴在明)去年,学泰科技正式成为阿里云智能制造加速器首批成员企业,进一步深化与阿里云的合作,旨在为加速“智能制造”探索更多可能在中国。

学泰科技:工业自动化也可以零代码!基于云的答案中国智能制造升级

学泰科技围绕柔性生产,打造支撑智能制造升级的系统平台。

自动化并不是什么新鲜事,但在智能化升级时,却面临着软件和硬件转型的制约。

在硬件方面,我国工业用高端计算设备被西门子、倍福等国外厂商垄断。

国外厂商的市场份额超过85%。

国外主流品牌交货时间长、价格高,不同程度地影响和限制了国内工业基础设施和生产。

在软件方面,除了纯机械结构提高效率和自动化设备带来的制造业转型升级外,数字化时代所需的协同工作要求也因不同生产设备型号和工艺而异。

产品。

结果由于设备厂家、通信接口、工艺参数等各种问题而无法部署。

这直接要求自动化控制系统能够处理各种截然不同的通信方式、控制逻辑、过程数据结构以及基于生产订单不断变化的过程参数。

各类自动化设备进入工厂后,能够实现软硬件一体化的自动化控制系统,成为制造工厂拥抱智能化、数字化进程的刚需。

然而,对于自动化集成项目来说,“每条自动化产线的部署都是一个高度定制化的项目”。

裴在明说道。

不同设备、产品、流程、组织之间的差异,使得制造企业对自动化系统的要求普遍且难以兼顾兼容性和低成本,成为工厂数字化的一大制约因素。

“尤其是多品类、小批量的柔性自动化控制系统,目前在国内还比较少见,在我们成立之初的国内更是少见。

”裴在明确表示,赛道上缺乏选手,就在于起步困难。

一方面需要在制造业机械加工领域有丰富的经验,对不同机械零部件的加工工艺有一定的了解。

另一方面,需要对加工设备和控制系统的软硬两方面都有深入的了解。

这就导致了学泰科技进入市场之前,整个赛道上普遍只有欧美企业存在。

工程师和程序员在技术知识、行业经验等很多方面都存在偏差。

为此,学泰科技的解决问题思路并不是采用传统的PLC编程方式,而是选择自行开发一套X-MASTER OT系统平台,采用零代码拖拽式编程。

“我们在底层实现了各种控制系统、机器人、PLC等设备的硬件虚拟化,并提供了大量的流程应用包,或者说应用模块。

”裴在明表示,“应用模块是学泰科技花了10年时间,通过多个项目积累的。

用户使用我们的X-MASTER OT软件开发自动化控制系统时,只需要编写业务逻辑即可。

” (学泰科技X-MASTER IDE开发环境)这也是业界认可的。

技术路径。

构建基于海量数据采集、聚合、分析的服务体系,构建支撑制造业的高效配置平台,需要从数据采集、工业PaaS、工业SaaS三个方面进行支撑。

这也是学泰科技正在尝试的路径。

X-MASTER OT系统实现了硬件虚拟化。

类似于PC操作系统中的应用软件,X-MASTER OT系统设计了各种控制应用,包括机器人、生产设备、PLC以及特定场景下的其他过程应用。

在通过项目化、产品化、平台化三步走策略实施传统自动化生产线时,无人生产线可能涉及多层次、多类型、多品牌的生产设备和机器人。

这对工程师个人的专业素养要求更高。

电控设计往往需要12个月。

再加上现场实施,一个自动化项目的实施通常需要36个月的时间。

另外,传统的自动化控制系统大多基于PLC开发,对人才素质要求较高。

控制系统的开发、移交和维护高度依赖于单个工程师。

一旦负责该项目的工程师离职或跳槽,该项目的自动化控制系统基本上就得重新编写。

工作涉及软件运维,人力成本较高。

而且基于PLC的自动化控制系统无法实现多品种、小批量的柔性自动化。

X-MASTER OT平台严格来说是一个工业协作PaaS平台。

对于制造业来说最直观的价值交付就是系统开发周期大大缩短。

具体来说,它的优势在于图形化的拖拽式开发语言使得开发过程低代码甚至零代码,降低了开发人员的要求。

搭配基于动力学开发的物理仿真软件(可响应应力、摩擦、重量等因素),可缩短调试周期。

再加上能够适应大量品牌的自动化设备和机器人,大多数情况下用户可以在一天或几天内开发出所需的自动化控制系统,电控的现场实施周期也将大大缩短。

缩短了。

大大降低开发和实施成本。

以国内某领先制造企业与学泰科技之间的柔性自动化线项目为例。

使用学泰X-MASTER OT平台开发智能制造系统后,同时配备了相应的加工设备、机器人、基础工具等硬件设备。

,实现立式加工中心加工、卧式加工中心加工、刀具更换、清洗、在机检查等24小时无人作业。

成本控制能力和效率水平显着提升,生产效率提升30%以上。

同时,智能系统与客户的MES系统对接,根据系统的生产进度实现长期无人化生产。

同时实现刀具寿命的精准管理,保证加工精度,实现生产数据和系统问题的实时远程监控、记录和导出。

及时远程维护。

“大批量、大订单的时代已经过去了。

”在学泰科技的整体战略愿景中,随着消费结构的升级,制造业发生了巨大的变化,小订单、快速响应的敏捷模式已成为制造工厂的新主流。

以多品类、小批量为主的经营特点已经到了拐点。

2018年,学泰科技从企业战略层面出发,根据业务模式可分为三个发展周期。

第一阶段是一年前,以项目化业务为主,实施了大量高度定制化的自动化项目,提取了可以普遍应用的应用层模块。

第二阶段是从今年到现在,以产品化业务为主。

基于X-MASTER OT平台,学泰科技开发了X-MASTER控制系统。

不仅为自动化厂商、设备厂商开发了系统搭载的控制器硬件X-TROL,还为终端客户拥有了能够精准应用场景的标准化工作站X。

-工人。

同时还开发了专注于生产数据采集、分析和管理的X-MES系统。

还配备X-PLUTO,CNC、机器人、PLC等统一读写应用接口硬件,为终端客户提供信息化、数字化。

入口。

第三阶段是未来的发展方向,以平台化业务为主,将X-MASTER OT平台开放给第三方工程师,从而形成平台和应用生态系统。

学泰科技”裴在明向36氪介绍,学泰科技积累了针对不同制造场景的设备技术、工艺路线等10多个模块和“经验”,实现封装、固化和复用,使得工程师OT和程序员IT之间的认知差距是尽可能地填充标准化产品,这需要积累大量的行业知识来处理现场复杂的设备协调和工艺问题。

官方资料显示,学泰科技的创始团队成员大多出身于发那科。

创始人和CEO裴在明曾在发那科工作10年,担任发那科加工中心负责人;CTO张廷凯曾担任发那科加工中心技术负责人多年,开启云技术新模式。

基于阿里云的智能制造在从产品化向生态化转型的过程中,学泰科技持续两条腿走路:产品开发和云部署,寻找云时代智能制造模式的新可能性。

比如已经提到的标准化工作站X-worker,本质上是一个可以在地面实施的标准化技能机器人。

集成了CNC自动加工单元、EDM自动放电单元、CMM自动检测单元等硬件单元,兼容各品牌加工中心、CNC。

车床等设备能够真正实现备料、加工、检测等一系列工序的自动化、智能化、无人化操作。

学泰科技的X-Worker柔性自动化生产单元“X-worker已实现80%标准化,剩余20%已实现标准化。

%需要根据企业多品种、小批量零件的实际情况进行定制。

裴在明透露,由于产品和设备实现了高标准化,实际交付时间以天计算,开发和实施成本大幅降低,成为学泰科技近两年的“行业爆款产品”另一方面,生产数据的采集和分析都连接到云端。

“这涉及到云平台对工业互联网的理解和数据安全问题,当时评价是阿里云。

工业互联网领域最专业,数据安全也能得到保障。

”云服务器安全的需求源于终端客户生产数据的重要性。

以学泰科技合作的自动化设备厂商为例。

设备推出时,厂家将配备智能边缘计算器X-PLUTO。

主要目的是了解客户对设备的使用情况,根据磨损情况决定是否报警。

在此过程中,设备数据需要上传至学泰科技开发的采集分析管理X-MES系统,该系统基于学泰科技X-MES。

阿里云进行设备状态监控和远程运维。

无论是出于成本还是数据安全的考虑,对于学泰科技来说,无论是数据存储还是为设备厂商提供后端服务,使用阿里云服务器都是必然的选择。

“特别是对于最近的设备。

厂商越来越多,今年能上云的设备不止一个,明年可能就上万个。

如果想使用本地服务器,就需要自己搭建机房,成本会很难控制。

“但相应的,也有很多终端客户对数据迁移上云存在信任问题。

为此,学泰科技也在与阿里云探索更多的可能性。

比如基于阿里巴巴公有云飞天架构的本地化部署形式——云盒(Cloud Box)是一种软硬件一体化的部署方式,将硬件部署到终端客户本地,既满足了企业在数据安全、时延方面的需求,又保持了一致的便捷体验和体验。

公有云整体规划不影响多端并行 “云计算是制造业数字化转型的必然组成部分。

”在工业自动化的初级阶段,生产过程相对孤立、单一。

需要完成特定的生产要求。

但在万物互联的数字时代,“我们会发现不同设备之间必须有系统化的对接,才会有数据交互。

这意味着自动化生产线的算法会变得越来越复杂, “对计算能力的要求会越来越高。

”在裴在明看来,将自动化控制系统迁移到云端无论从效率还是成本上都是板上钉钉的事情。

“X-MASTER OT平台未来将全面迁移到云端,这也符合公司的发展战略。

”在他的愿景中,未来云时代自动化系统的终端部署将更容易实施。

工程师只需在终端现场进行“在线开发+离线部署执行”,配合相应的云计算能力,即可快速获得合规性。

交付制造企业的实际生产需求“下一步是通过阿里云寻找更多云的可能性。

阿里云创新中心简介 阿里云创新中心将阿里巴巴技术、产品、业务的生产力转化为企业发展的宝贵动力,为科技型中小企业提供更普惠、更安全、更绿色的产品和服务。

规模企业。

,为中小企业在技术创新、日常运营、职业技能培训、资本对接、跨境海外扩张等方面提供全方位支持。

截至目前,阿里云创新中心已为中小企业提供了2亿双创云资源,服务超过1万名创业者和50万家小微企业,孵化了众多高成长创新企业。

研究数据显示,顶级公司估值超过1亿,每年估值增速超过35%。

学泰科技:工业自动化也可以零代码!基于云的答案中国智能制造升级

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