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专家点评

2019-12-26 15:10

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    主持人:下面看看在座专家对各位演讲嘉宾的介绍有没有什么问题,另外也请做一下点评。

    专家:我先问一个问题,邵总,在水泥行业里,你这个数据只是上游数据,有没有你参与控制?

    邵黎勋:有的,比较少,刚才我提到的我们机器视觉的案例里面用了投料口的控制,投料口我们要有一定的参与手段去把一些预控制方面停掉,去控制投料口前的物料输送过程,这个其实是一个闭环的过程,我们真正把机器视觉的算法,运算的一些数据或者一些结果,闭环应用到了自动化控制里面。

    专家:问一下海尔的石院长,咱们现在的5G除了大量的应用方式,比如设计之间的控制,比如机器人和机器的协同,控制在测试床里面,机器人和机器的协同是怎么样的?

    石恒:现在5GR15R16版本,对于低延时还有广连接这两个应用的点实际上还看不太出来,目前的应用主要是集中在大带宽上。这个测试床是一个长期的,实际上我们还是要及时跟踪这两个标准的最终的时间包括应用。

    从海尔自身的角度来讲,其实我们对于机器研究协同控制并不是太大的需求,对电子行业会有明确的诉求,我们现在没有特别的需求,我们也有测试计划。

    专家:蓝卓这边,机器学习怎么解决投料口的问题?

    邵黎勋:主要投料口有一些料是块状比较大,可能会把投料口给堵住,不是完全堵住,主要是对这个进行判断。

    专家:只是看一下。

    邵黎勋:投料口有堵塞以后要控制投料口这块的控制,需要去第三方参与控制。

    专家:跑偏是什么呢?

    邵黎勋:跑偏严重的话,料可能会出去,更严重的话皮带会撕裂。原来比较简单,就是人盯着看,看这个带,带上有一个紧急按钮,一旦跑偏就停。其实我们解决这个问题就是解决人不需要在现场这个问题,我们用机器视觉的方式去判断整个平台的跑偏的趋势,大概能做到提早3-5秒在发生安全事故以前能够让它停掉。

    专家:我觉得加电流其实最简单、最便宜。

    邵黎勋:这也是一种方式,但是可能会有些滞后。

    专家:怎么会有滞后呢?

    邵黎勋:因为一个是跑偏,一个是很多时候会做断料的检测,上面的料可能会有一些断料的问题。

    专家:5G是传输的技术,问题就是它只是解决了我们说的网络层的数据的传输问题,但是我的意思是你这个系统从设备跟设备之间,以及你的工业APPMEC之间,包括你的机器学习算法和这之间它怎么操作。

    邵黎勋:这是我们的规划可能是十年内置的协议。

    专家:不是标准协议。

    邵黎勋:是我们内置的算法和协议。

    专家:它的开发性怎么保证?

    邵黎勋:我们通过CPS平台本身的数据服务,类似于API的接口向外面开放,内部的运算机制包括一些算法还是在平台本身的。

    专家:那就是私有接口。

    邵黎勋:是的。

    专家:马女士,我看在你们5G+AR这样一个解决方案当中检测螺栓,是检测内部的还是检测表面的?

    马博佳:目前如果说通过图像拍摄的话只能检测表面的。

    专家:我很好奇一般的螺栓比较大,不是手表里面那么小的螺栓,目测就可以了,还用机器视觉5G+AR吗?

    马博佳:因为如果目测的话人员检测相对比较慢,通过机器拍摄的话,把每一个该拧螺栓的位置都在系统里有预存好的模型,提高它的检测效率。不但说这个螺栓大小,主要是我们要对它的螺栓拧的数量和完整性做检测。

    专家:就算是需要做检测,不用这么大带宽的5G,用4G可以吗?因为你用不到什么高清的摄像机、工业相机做这件事情,4G完全可以用。

    马博佳:4G网络可以做,但是在效率上,如果为了配合产线,5G网络能够实时对这个产线上装配的东西进行检测。要不然可能以往的情况下,我拍摄了照片,要过一分钟、两分钟之后才能把这个检测系统回传回来,如果用5G网络的话传输速率会更快。

    专家:这根本不用5G网络,我个人觉得这完全不需要用到5G去处理。

    马博佳:还有一个问题就是产业化现场比较复杂,有线的方式并不适合它每个产线,所以它在某些特定产线上我们只能用无线的方式,5G网络能够替代以前4G网络的传输问题。

    专家:我代表网络组对这几个项目一方面是点评,另外是跟各位专家交流一下。

    第一是蓝卓的项目,我觉得关注的行业很好,水泥行业我也是去过,工作环境对工人的身心健康都是比较大的伤害,如果有很先进的技术减轻工人的工作强度是很有意义的尝试。但是就会有这样的一个问题,因为我们在这个测试床里面所做的事情,比如说对投料口的监测,它在整个流程行业的可复制性其实是比较多的,它在水泥行业或者相关的一些行业可能复制性会比较有代表性,但是在整个垂直行业是比较弱的。我们没有必要一个测试床在整个大行业都会有很好的推广,对于行业的描述可以更加准确一些,在细分领域也是完全值得测试床来推广的。您提到了有一个操作系统,这个系统有一些在MEC部署,有一些在云部署,在技术架构里面我没有看到很清楚的区分,什么东西适合在边缘部署,什么东西适合在云端部署,我觉得可以在今后部署的时候更加有针对性一点,这对行业来说有比较好的代表性的提示。

    第二个项目是移动和玉柴的项目,我觉得其实对于视觉检测的这一部分,我的意见跟刚才的专家是一致的,这个事情可能有点杀鸡用牛刀的意思,我们用5G并不是解决这个问题的最好的或者唯一的方式,跟AR的结合我觉得很好,因为5G基站,尤其制造业企业面临很大的人员的培训的问题,很好的、很优秀的年轻的工人、工程师不太愿意做制造业的工作,这个问题是有问到的。在这个过程中我们跟AR结合,尝试对它的培训有没有提升,我觉得是很有意义的。

    但是从整个项目的描述里面,我感觉比较强调5G通道,什么东西都是5G强调平台,但是对边缘侧的东西,我感觉不是特别明确,有哪些东西部署在边缘侧,确实都放在云端处理都没有问题,以后对于边缘侧和刚才蓝卓的测试床是一样的,可以考虑在边缘侧怎么样去深挖深测有一个更好的方向。

    第三是海尔的石院长介绍的这个测试床,我觉得最大的问题是您说到算法上,这个问题对于制造业企业是非常关注的,我们也了解多很多制作业企业,他们对于第三方给他们部署网络是比较持怀疑的态度,他会怀疑我的数据是不是被谁拿到了怎么样的,安全性,运营商打广告肯定不会有别人拿到你的数据,但是究竟怎么样保证别人拿不到你的数据,我觉得你提的方案里面在MEC的这一侧将数据导到本地的系统上,算法是云端部署,真的很有价值。目前的情况实施方案有两三种思路,这个我们后续要继续研究,看看怎么样做继续的提升,这可能确实是阶段性的问题。

    最后是联通专家介绍的白盒,从我作为网络研究人员来说我对于云的技术是非常感兴趣的,对于整个技术的创新性是非常认可的有一个问题是与其他三位描述完全不同的思路,你是从技术角度出发,我们现在有什么样的新技术,其他三位更多从实际需求出发,就导致一个问题,我确实没有听清楚用了白盒这样的开源开放的技术究竟解决了什么问题,您最后说解决了某个地区集中供热不足的问题。但是如何用白盒这样开源、开放的技术解决集中供热的问题并没有表述很清楚,这是今后可以挖掘和提升的地方。

    谢谢。

    专家:我简单总结一下,我感觉李博士刚才说得很好,首先我个人觉得从创新意义上来说还是很大的,不管你们的场景可能不太适合,但是现在5G对于工业互联网慢慢在结合;第二可能就是刚才说的在过程中不一定说非常大而全,流程行业那么多,如果我们真正聚焦一个细分行业把它做好,一个场景把它做好,我觉得这个也是非常值得的;第三是因为这还是探索,未来有很多的借鉴意义。

    主持人:感谢专家的提问和点评,第一组就到这,请各位入座,感谢各位专家。

    我们下面进入第二部分的测试床项目的宣讲,这部分的项目包括工业互联网平台、工业APP和信息物理系统。

    请智能云科信息科技有限公司副总经理张晓,给我们介绍“机床云制造平台”。

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