復(fù)合材料制造商仍在學(xué)習(xí)如何充分利用他們現(xiàn)在掌握的尖端能力和計(jì)算能力。人工智能（AI）和數(shù)字線(xiàn)程是解鎖工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)潛力的關(guān)鍵。

復(fù)合材料制造環(huán)境的動(dòng)態(tài)特性使人為錯(cuò)誤時(shí)有發(fā)生。這是由于生產(chǎn)過(guò)程中存在大量變量以及有限的時(shí)間來(lái)吸收信息并做出最佳決策。此外，使用復(fù)合材料材料會(huì)帶來(lái)一些獨(dú)特的挑戰(zhàn)，例如預(yù)浸料原材料的時(shí)效性、工具維護(hù)的重要性以及嚴(yán)格的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。

對(duì)于復(fù)合材料制造商來(lái)說(shuō)，為了滿(mǎn)足客戶(hù)日益增長(zhǎng)的需求，他們必須引入高度復(fù)雜的跟蹤、追溯和審核功能。正是這一點(diǎn)推動(dòng)了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及。

IIoT確保工廠(chǎng)內(nèi)的所有部件、組件、流程、機(jī)器、工具和人員始終都保持聯(lián)系，并且他們的數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)收集和存儲(chǔ)的。當(dāng)收集到的工廠(chǎng)范圍內(nèi)，這些信息提供了完整的數(shù)字可追溯性：從原材料到最終產(chǎn)品的數(shù)字線(xiàn)程。但是，僅僅存儲(chǔ)信息是不夠的。為了充分發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)，數(shù)字線(xiàn)索中包含的數(shù)據(jù)必須不斷進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，以便向運(yùn)營(yíng)人員提供有用的見(jiàn)解、警報(bào)和建議。但要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，AI軟件的支持是必不可少的。

一旦工廠(chǎng)實(shí)行數(shù)字化和自動(dòng)化，實(shí)時(shí)警報(bào)就能確保在質(zhì)量問(wèn)題發(fā)生之前快速響應(yīng)。當(dāng)人工智能軟件應(yīng)用于數(shù)字線(xiàn)程時(shí)，復(fù)合制造商對(duì)其生產(chǎn)過(guò)程有充分的控制，確保即使發(fā)生意外事件，他們也能迅速做出反應(yīng)，對(duì)生產(chǎn)進(jìn)度、成本和質(zhì)量產(chǎn)生最小的影響。

一旦從給定的原材料創(chuàng)建了一個(gè)工具包，它就會(huì)自動(dòng)繼承父材料的屬性；并且一旦用傳感器進(jìn)行標(biāo)記，它就會(huì)自動(dòng)進(jìn)行跟蹤。所有這些資產(chǎn)（如材料、新工具包、成品部件、工具和機(jī)器）均可集中并自動(dòng)跟蹤，并與自動(dòng)跟蹤一起，進(jìn)一步與固定在每種設(shè)備上的傳感器使用者進(jìn)行交互，從而消除人為錯(cuò)誤可能產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)。

使用這種技術(shù)，當(dāng)制造設(shè)備即將達(dá)到閾值時(shí)，可以讓生產(chǎn)場(chǎng)地的工作人員和管理人員依靠系統(tǒng)的發(fā)出的警報(bào)，并進(jìn)一步獲得優(yōu)化的行動(dòng)建議和制造決策。

除了提高質(zhì)量和創(chuàng)建數(shù)字線(xiàn)程之外，實(shí)時(shí)跟蹤對(duì)于卓越生產(chǎn)也變得至關(guān)重要。對(duì)生產(chǎn)車(chē)間內(nèi)外的關(guān)鍵工廠(chǎng)資產(chǎn)進(jìn)行持續(xù)跟蹤，是使用IIoT來(lái)有效改善工廠(chǎng)運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵部分。

復(fù)合材料部件制造商已經(jīng)認(rèn)識(shí)到手動(dòng)過(guò)程容易出現(xiàn)人為錯(cuò)誤，這意味著操作人員對(duì)生產(chǎn)車(chē)間事件的理解通常局限于他們事后能夠看到和聽(tīng)到的內(nèi)容。此外，缺乏情景信息可能會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)延誤，從而影響整個(gè)生產(chǎn)層面，往往導(dǎo)致成本增加和效率降低，增加產(chǎn)生劣質(zhì)產(chǎn)品的可能性或錯(cuò)過(guò)交貨期限。

因此，許多復(fù)合材料制造商在發(fā)現(xiàn)這一問(wèn)題后已經(jīng)消除或改進(jìn)了許多手動(dòng)過(guò)程。但是，獲得完整的可追溯性會(huì)生成大量的數(shù)據(jù)，這就需要高效的數(shù)據(jù)管理和智能分析。

當(dāng)傳感器網(wǎng)絡(luò)在工廠(chǎng)內(nèi)廣泛部署時(shí)，它能夠提供前所未有的細(xì)節(jié)跟蹤。隨著時(shí)間的推移，這些數(shù)據(jù)提供了完整的可追溯性——數(shù)字線(xiàn)程涵蓋、映射了產(chǎn)品的生命周期，從原材料，到制造過(guò)程，再到MRO（維護(hù)、修復(fù)和操作）。管理這些數(shù)據(jù)帶來(lái)了挑戰(zhàn)，當(dāng)在生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)廣泛采用IIoT解決方案時(shí)，所收集的數(shù)據(jù)通常是難以想象的大。

在現(xiàn)場(chǎng)存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)可能會(huì)很快導(dǎo)致容量問(wèn)題，從而導(dǎo)致對(duì)重大基礎(chǔ)設(shè)施的投資需求。對(duì)于大多數(shù)制造商來(lái)說(shuō)，高成本和持續(xù)維護(hù)所需規(guī)格的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)是不可能的。然而，云存儲(chǔ)空間是無(wú)限的，當(dāng)工廠(chǎng)需要更多的空間時(shí)，系統(tǒng)就可以立即擴(kuò)展。

考慮到目前在復(fù)合材料工廠(chǎng)中全天候收集的大量數(shù)據(jù)，將其存儲(chǔ)在現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)器中是非常少見(jiàn)的，盡管是可以這樣選擇的。相反，制造商們選擇將其安全地存儲(chǔ)在云端。云存儲(chǔ)的一個(gè)關(guān)鍵好處是安全性，而像“Microsoft Azure”和“Amazon Web Services”這樣的公司不僅僅是保護(hù)客戶(hù)數(shù)據(jù)的專(zhuān)家。與流行的假設(shè)相反，云計(jì)算也是低成本的。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)施必須是安全的，它們必須成本低廉，必須能為大規(guī)模和日益增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)集提供容量；并且最重要的是，它們必須提供必要的巨大計(jì)算能力、以有效和高效的方式分析大量的數(shù)據(jù)。

基于AI的軟件應(yīng)用可以充分發(fā)揮IIoT的潛力。一個(gè)以人工智能為基礎(chǔ)的軟件可作為工廠(chǎng)人員的“數(shù)字助手”，提供從洞察中獲得的警報(bào)和建議，并允許管理人員和操作人員享受IIoT的全部好處。一個(gè)以人工智能為導(dǎo)向的數(shù)字助理可以實(shí)時(shí)“查看”、監(jiān)控和“理解”數(shù)百或數(shù)千個(gè)變量，利用這些信息為人類(lèi)操作員提供建議，甚至可以代表他們完全自主行事以?xún)?yōu)化生產(chǎn)。這代表了工廠(chǎng)運(yùn)行方式的徹底改變，自動(dòng)化和優(yōu)化整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程并使工廠(chǎng)變得“聰明”。

現(xiàn)在，IIoT與云計(jì)算和人工智能算法相結(jié)合，為制造經(jīng)理提供了一個(gè)真正的數(shù)字助理，可以消除容易出錯(cuò)和效率低下的人工流程。這些數(shù)字助理可以通過(guò)移動(dòng)設(shè)備隨時(shí)與工廠(chǎng)車(chē)間的工作人員進(jìn)行交流，從而為每個(gè)員工提供超越自身人員能力并在需要時(shí)超越整個(gè)業(yè)務(wù)的情境意識(shí)。這種情境意識(shí)可應(yīng)用于提高復(fù)合制造設(shè)施任何階段和多個(gè)場(chǎng)所的生產(chǎn)率。

這就提出了在數(shù)字工廠(chǎng)中如何最好地實(shí)施IIoT技術(shù)的問(wèn)題。經(jīng)常使用的三個(gè)實(shí)施過(guò)程的例子是優(yōu)化材料選擇、工具維護(hù)和質(zhì)量控制。

用于選擇冷凍儲(chǔ)存的碳纖維原料的方法對(duì)效率有重要影響。在所考慮的許多參數(shù)中，有原材料暴露時(shí)間（ETL）和卷材長(zhǎng)度。然而，工廠(chǎng)員工很少有時(shí)間或能力去研究所有變量，有時(shí)候，關(guān)鍵信息通常無(wú)法獲得，因此不予考慮?？梢岳斫獾氖?，工廠(chǎng)人員傾向于抓住他們所發(fā)現(xiàn)的最近的原材料卷，他們?cè)噲D盡量減少在冰柜里的時(shí)間，并希望快速開(kāi)始工作以提高生產(chǎn)率。這種手動(dòng)和隨機(jī)材料選擇過(guò)程對(duì)浪費(fèi)和成本有很大影響。

用于選擇時(shí)間敏感材料的IIoT / AI解決方案可能非常有效。它監(jiān)控配備有RFID或BLE標(biāo)簽的每一卷原材料。兼容的閱讀器放置在生產(chǎn)車(chē)間周?chē)?，隨著它們進(jìn)入制造工廠(chǎng)，卷材長(zhǎng)度可以存儲(chǔ)在安全的非現(xiàn)場(chǎng)云中。當(dāng)一個(gè)由AI供電的數(shù)字助理可以訪(fǎng)問(wèn)所有這些信息時(shí)，它會(huì)立即進(jìn)行分析，并使用它來(lái)選擇最佳長(zhǎng)度的材料卷并使用最短的暴露時(shí)間（ETL）。

負(fù)責(zé)從冰柜里取出卷材的工作人員可以配備手持式移動(dòng)設(shè)備，以便數(shù)字助理可以與他們“溝通”，并每次指導(dǎo)他們進(jìn)行最佳的卷材選擇。這一過(guò)程需要考慮更多的信息，人類(lèi)的頭腦信息還做不到進(jìn)行如此全面的處理和分析，這個(gè)過(guò)程能夠消除人為操作帶來(lái)的錯(cuò)誤。

IIoT允許工具維護(hù)管理流程，該流程依賴(lài)于收費(fèi)標(biāo)簽和傳感器、自動(dòng)監(jiān)控、跟蹤和記錄工具的使用情況，同時(shí)安排維護(hù)工作。數(shù)字助理又向前邁進(jìn)了一步。它了解每種工具的預(yù)防性維護(hù)要求，并通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控工具的高壓釜工作周期，優(yōu)化工具利用率，從而優(yōu)化未來(lái)的生產(chǎn)計(jì)劃。

從“基于時(shí)間的維護(hù)”轉(zhuǎn)向“基于工作周期的維護(hù)”對(duì)于提高運(yùn)營(yíng)效率至關(guān)重要，避免在不需要的時(shí)候提前安排。

有了數(shù)字助理，當(dāng)工具需要接受預(yù)定的預(yù)防性維護(hù)時(shí)，工作人員會(huì)及時(shí)得到警報(bào)，以便他們能夠相應(yīng)地重新安排生產(chǎn)計(jì)劃，排除延誤和瓶頸。數(shù)字助理還更新其他系統(tǒng)來(lái)保存需要相同工具的工作指令，避免工廠(chǎng)車(chē)間的發(fā)生擁擠。

在航空航天等高度管制的行業(yè)，制造商發(fā)現(xiàn)有必要在任何給定的時(shí)間提供審計(jì)報(bào)告。精確的工具維護(hù)記錄允許數(shù)字助理立即生成報(bào)告，確認(rèn)制造商遵守了所有必要的規(guī)章和程序。

當(dāng)一個(gè)人工智能的數(shù)字助理在復(fù)合組件設(shè)施中負(fù)責(zé)質(zhì)量控制時(shí)，結(jié)果是非常令人印象深刻的。例如，如果發(fā)現(xiàn)由于冷凍設(shè)備故障而導(dǎo)致一批原材料有缺陷，并且該過(guò)程是手動(dòng)處理的，工廠(chǎng)只好暫停生產(chǎn)，并查閱所有相關(guān)紙質(zhì)資料，以識(shí)別和回收所有受影響的原材料單位、WIP、組件和成品部件。剩余的暴露時(shí)間需要人工重新計(jì)算，并且需要單獨(dú)檢查工具包以確定其是否適合繼續(xù)使用。

這個(gè)過(guò)程可能需要很多工時(shí)，因此，由于之前的曝露時(shí)間造成的浪費(fèi)肯定會(huì)很高。此外，因?yàn)樵诮鉀Q問(wèn)題所需的幾天內(nèi)生產(chǎn)能力的下降，工廠(chǎng)的成本最終可能會(huì)非常巨大。數(shù)字線(xiàn)程意味著所有材料、套件和零件都從原材料階段開(kāi)始，通過(guò)在生產(chǎn)車(chē)間進(jìn)行制造以及在現(xiàn)場(chǎng)的部署。

使用數(shù)字助手時(shí)，如果檢測(cè)到冷凍機(jī)故障可能會(huì)損壞原材料或工具包，系統(tǒng)會(huì)立即對(duì)所有受影響的物料、曝露時(shí)間自動(dòng)重新計(jì)算，并且會(huì)通知工作人員所有材料和工具包的狀態(tài)。

根據(jù)它們的狀況，材料和工具包可以丟棄，或者送去質(zhì)檢。標(biāo)記為過(guò)期的那些標(biāo)記為緊急處理。這意味著以前花費(fèi)數(shù)小時(shí)的任務(wù)現(xiàn)在只需要幾分鐘時(shí)間，并且會(huì)自動(dòng)完成。它確保沒(méi)有出現(xiàn)故障的部件離開(kāi)工廠(chǎng)，并且由于質(zhì)量問(wèn)題導(dǎo)致的生產(chǎn)延誤被立即檢測(cè)到，并且可以被最小化且被快速控制。數(shù)字助理還能夠100％確定所有受影響的套件和零件已被識(shí)別和定位。此外，軟件警報(bào)會(huì)即時(shí)提示已經(jīng)離開(kāi)工廠(chǎng)運(yùn)送給客戶(hù)的零件。這些要么停在路線(xiàn)上，要么會(huì)立即通知客戶(hù)，從而最大限度地減少為制造商帶來(lái)的不便和聲譽(yù)損失。

利用數(shù)字線(xiàn)程信息，提供雙向零件可追溯性——從材料到產(chǎn)品，從產(chǎn)品返回到材料——如果發(fā)生意外情況，制造商將能夠完全控制生產(chǎn)過(guò)程，使他們能夠以最少的中斷時(shí)間進(jìn)行快速反應(yīng)。從而保障他們的生產(chǎn)進(jìn)度和工單按時(shí)完成，確保產(chǎn)品質(zhì)量。

強(qiáng)大的傳感器、安全的連接技術(shù)以及功能強(qiáng)大、可擴(kuò)展的云計(jì)算功能現(xiàn)在已廣泛普及，且價(jià)格合理，對(duì)人工智能的需求顯而易見(jiàn)。隨著原始設(shè)備制造商的質(zhì)量和成本需求變得更加繁重、產(chǎn)量也在不斷增加，復(fù)合材料制造過(guò)程變得越來(lái)越復(fù)雜。有必要通過(guò)智能軟件來(lái)增加工廠(chǎng)人員的能力，使他們能夠在任何特定時(shí)間做出最佳決策。

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