智慧城市

小米智能制造研发总监 推进数字化 制造更智能

小编 2024-11-24 智慧城市 23 0

推进数字化 制造更智能

来源:人民网-人民日报

“将一块柔性OLED手机显示屏安装到金属边框里,组装精度可以达到多少?”这是小米集团北京亦庄智能工厂厂长周毅一直探索的问题。

2020年初,小米在北京亦庄投产了第一条自研智能制造“实验产线”;2022年12月,小米13手机发布,精度达0.09毫米,也就是1根头发丝的直径。“采用超级四窄边工艺,屏幕像一块‘无边泳池’,屏占比高达93.3%。”周毅说。

“为了做好装备与工艺,量产极致超窄边框,我们从硬件、视觉、智能化等方面入手,让制造精度再上新台阶。”小米智能制造部副总经理季旭介绍,在亦庄智能工厂,生产效率、产线切换效率均大幅提升,超九成智能装备由小米和其投资的公司自主研发。

党的二十大报告提出,加快发展数字经济,促进数字经济和实体经济深度融合,打造具有国际竞争力的数字产业集群。小米集团副总裁颜克胜说:“这让我们对利用数字技术提升制造水平充满信心。”

6个月只为0.5%的突破

走进小米亦庄智能工厂,厂房里没有开灯,也看不到埋头操作的产线工人,只有运输机器人往来穿梭。机器上的信号灯不停闪烁,以及一台台自动化SMT(表面贴装技术)贴片机发出清脆的嗒嗒声,提示着生产正在火热进行。

200多个高清摄像头、8000多个传感器实时收集着生产数据,工程师打开手中平板电脑的“数字孪生”界面,便可实时监看设备运转情况。

伴随着小米13手机量产提速,连日来,小米智能制造部硬件工程部资深总监田真超,就扮演起了那个手拿平板的工程师角色。不过,他的目光更多停留在屏幕组装工序的点胶工位上。

“超级四窄边是小米13手机的工艺‘巅峰’,而点胶又是难点中的难点。”田真超解释,要把屏幕精确组装到金属边框里,离不开胶水。“问题是每一个边框都存在微小的加工误差,由喷射阀以1秒钟1000次频率点出的胶线,既不能点偏,也不能点得过宽过窄,否则组装时要么外观有瑕疵,要么防水失效。”田真超说,目前业内点胶良率最高可以做到99%,“我们的目标是再提升0.5个百分点。”

为了这0.5个百分点的突破,田真超所在团队开始把目光投向人工智能。“AI视觉检测难题在亦庄智能工厂早已被攻克。”田真超说,以前,一条每小时生产300台手机的生产线,就要配备单班8名检测人员;如今,配备了亦庄智能工厂自研的装备自动检测系统之后,小米的代工厂惠州光弘已经完全实现了无人检测,而且,“漏检率做到零,误检率也做到行业最低。”

“‘AI视觉’技术能不能应用到点胶工位呢?”田真超说,答案是肯定的,但与屏幕自动检测不同,这次要针对边框胶路进行视觉引导。历时6个月,团队自研胶线视觉检测算法,实现了三维胶线路径全检,不仅消除了边框加工误差导致的点胶偏位,还通过机器学习提高引导效率40%,并将引导工位、点胶工位合二为一,点胶良率超过99.5%,并已申请2项发明专利。

再难也要闯过数字化这道关

在亦庄智能工厂手机组装线上,完成点胶工序的金属边框,被传送到装配工位。五轴机器人挥舞着手臂,从AGV运送的自动化料仓中抓取屏幕,精准装配到边框里……“简单的动作背后,蕴含了大量自主研发的科技。”周毅说。

“为减小高速组装过程中结构振动幅度,我们自研了振动抑制技术;为提高屏幕与边框自动对位的精度,自研了极致对位算法技术、多次拟合技术、移动平均值算法补偿技术……”周毅说,组屏工序最大的难题,是每一对随机搭配的边框和屏幕,都存在极小的尺寸工差,且各不相同。只有为所有部件建立“数字档案”,并通过人工智能算法,逐个制定最佳贴合方案,才能确保在1根头发丝的安全间隙内精确完成组屏动作,“这对工厂的数字化水平无疑是巨大考验。”

“企业数智化转型分为自动化、数字化、智能化三个阶段,我们的体会是,数字化是目前制造业企业要闯的最大难关。”颜克胜解释,装备的数据采集、传输、存储、分析乃至数字孪生,只是数字化的一个方面,全面数字化涵盖质量管理理论中的五要素——人机料法环,“尤其是‘人’和‘法’(工艺)的数字化,绝对是巨大挑战。”

亦庄智能工厂SMT贴片产线负责人孙顶对“法”的数字化难度感触最深。“贴片产线过去需要24小时轮流值班,生产线发生异常时,工程师需要凭借个人经验去分析原因,甚至要不断通过人工试错排查问题。”孙顶说,实现“法”的数据化,要求工程师不仅要把材料性能、贴片压力、印刷参数、环境等因素全部梳理出来,还要把亲身遭遇到的各种异常状况以及处置经验沉淀并萃取出来,构建成知识库。

颜克胜回忆,小米把与手机相关的221个工艺全部做了结构化、数字化,“180多人,耗费了大半年时间。不管多难,企业都要闯过数字化这道关”。

小米要做“制造的制造”

连日大风,亦庄智能工厂西北50多公里外的小米昌平智能工厂建设工地,厂房内装工作依然在有条不紊地进行。“2023年年底,两条产线将正式开工。”小米智能制造部项目部总监吴锋辉介绍,这座智能工厂规划年产1000万台智能手机,产值约600亿元。

“作为小米智能制造布局的超大‘实验室’,亦庄智能工厂的效率比目前代工业内最先进的工厂还提升了25%,产能提升10倍的昌平智能工厂,更是瞄准中国制造的最高水准。”颜克胜说,他更期待那些在亦庄智能工厂自研并经过反复验证的新工艺、新材料、新装备,在昌平智能工厂大规模铺开后的表现。

近年来,以苹果为代表的代工模式,在3C制造业已然成为主流,小米为何要投入巨资建设智能工厂,并且核心装备九成以上自研呢?

“不只是业内人士有这样的疑问,几大代工企业甚至也曾对小米的举动心存疑虑——这是打算把我们都替代掉?”颜克胜告诉记者,小米这么做,本身有依托数字化、智能化提升产品工艺水平、提高效率、降低成本的需求,有在相机、AI视觉、算法、机械加工、电子、物联网、云计算甚至两足仿生机器人等专业领域的技术积累和团队支撑,还有每年1亿多台手机、几千万台电视以及几千万台小米生态链产品搭建的丰富应用场景。

反观国内主流3C代工企业,近年来,虽斥巨资购买了先进装备,自动化率也已达到相当高的水平,但加工能力依然无法快速满足手机用户对新兴工艺的消费需求。“智能化改造是唯一手段,但在数字化阶段,企业却遭遇了难题——装备品牌和种类繁多、接口和通信协议无法统一、数据采集不上来……”颜克胜补充,用户订单的不确定性,以及智能化本身的难度,都让代工企业很难下决心投入巨资。

“这就是小米5年前决定做智能工厂的初衷。”颜克胜说,小米创始人雷军曾表示,智能工厂承载了小米很大的梦想——做“制造的制造”,不是替代代工厂,而是帮助代工伙伴提升制造效率,帮助中国制造业提升智能化水平,“党的二十大报告提出促进数字经济和实体经济深度融合,更加坚定了小米做制造业背后智能解决方案和装备服务商的信心和决心。”

如今,小米已经投资了110家做智能装备的公司,拉动上下游产品及技术供应商100余家,初步形成了国产制造装备供给生态集群。去年7月,在科技部指导下,小米牵头成立了3C制造创新联合体。“我们的想法是,自己要先有‘金刚钻’,把小米智能工厂做成行业效率最佳,给代工企业立个标杆,逐步提升手机乃至整个小米生态链的效率,再给行业赋能。”颜克胜说。《 人民日报 》( 2023年01月17日 14 版)

推进数字化 制造更智能

来源:人民网-人民日报

“将一块柔性OLED手机显示屏安装到金属边框里,组装精度可以达到多少?”这是小米集团北京亦庄智能工厂厂长周毅一直探索的问题。

2020年初,小米在北京亦庄投产了第一条自研智能制造“实验产线”;2022年12月,小米13手机发布,精度达0.09毫米,也就是1根头发丝的直径。“采用超级四窄边工艺,屏幕像一块‘无边泳池’,屏占比高达93.3%。”周毅说。

“为了做好装备与工艺,量产极致超窄边框,我们从硬件、视觉、智能化等方面入手,让制造精度再上新台阶。”小米智能制造部副总经理季旭介绍,在亦庄智能工厂,生产效率、产线切换效率均大幅提升,超九成智能装备由小米和其投资的公司自主研发。

党的二十大报告提出,加快发展数字经济,促进数字经济和实体经济深度融合,打造具有国际竞争力的数字产业集群。小米集团副总裁颜克胜说:“这让我们对利用数字技术提升制造水平充满信心。”

6个月只为0.5%的突破

走进小米亦庄智能工厂,厂房里没有开灯,也看不到埋头操作的产线工人,只有运输机器人往来穿梭。机器上的信号灯不停闪烁,以及一台台自动化SMT(表面贴装技术)贴片机发出清脆的嗒嗒声,提示着生产正在火热进行。

200多个高清摄像头、8000多个传感器实时收集着生产数据,工程师打开手中平板电脑的“数字孪生”界面,便可实时监看设备运转情况。

伴随着小米13手机量产提速,连日来,小米智能制造部硬件工程部资深总监田真超,就扮演起了那个手拿平板的工程师角色。不过,他的目光更多停留在屏幕组装工序的点胶工位上。

“超级四窄边是小米13手机的工艺‘巅峰’,而点胶又是难点中的难点。”田真超解释,要把屏幕精确组装到金属边框里,离不开胶水。“问题是每一个边框都存在微小的加工误差,由喷射阀以1秒钟1000次频率点出的胶线,既不能点偏,也不能点得过宽过窄,否则组装时要么外观有瑕疵,要么防水失效。”田真超说,目前业内点胶良率最高可以做到99%,“我们的目标是再提升0.5个百分点。”

为了这0.5个百分点的突破,田真超所在团队开始把目光投向人工智能。“AI视觉检测难题在亦庄智能工厂早已被攻克。”田真超说,以前,一条每小时生产300台手机的生产线,就要配备单班8名检测人员;如今,配备了亦庄智能工厂自研的装备自动检测系统之后,小米的代工厂惠州光弘已经完全实现了无人检测,而且,“漏检率做到零,误检率也做到行业最低。”

“‘AI视觉’技术能不能应用到点胶工位呢?”田真超说,答案是肯定的,但与屏幕自动检测不同,这次要针对边框胶路进行视觉引导。历时6个月,团队自研胶线视觉检测算法,实现了三维胶线路径全检,不仅消除了边框加工误差导致的点胶偏位,还通过机器学习提高引导效率40%,并将引导工位、点胶工位合二为一,点胶良率超过99.5%,并已申请2项发明专利。

再难也要闯过数字化这道关

在亦庄智能工厂手机组装线上,完成点胶工序的金属边框,被传送到装配工位。五轴机器人挥舞着手臂,从AGV运送的自动化料仓中抓取屏幕,精准装配到边框里……“简单的动作背后,蕴含了大量自主研发的科技。”周毅说。

“为减小高速组装过程中结构振动幅度,我们自研了振动抑制技术;为提高屏幕与边框自动对位的精度,自研了极致对位算法技术、多次拟合技术、移动平均值算法补偿技术……”周毅说,组屏工序最大的难题,是每一对随机搭配的边框和屏幕,都存在极小的尺寸工差,且各不相同。只有为所有部件建立“数字档案”,并通过人工智能算法,逐个制定最佳贴合方案,才能确保在1根头发丝的安全间隙内精确完成组屏动作,“这对工厂的数字化水平无疑是巨大考验。”

“企业数智化转型分为自动化、数字化、智能化三个阶段,我们的体会是,数字化是目前制造业企业要闯的最大难关。”颜克胜解释,装备的数据采集、传输、存储、分析乃至数字孪生,只是数字化的一个方面,全面数字化涵盖质量管理理论中的五要素——人机料法环,“尤其是‘人’和‘法’(工艺)的数字化,绝对是巨大挑战。”

亦庄智能工厂SMT贴片产线负责人孙顶对“法”的数字化难度感触最深。“贴片产线过去需要24小时轮流值班,生产线发生异常时,工程师需要凭借个人经验去分析原因,甚至要不断通过人工试错排查问题。”孙顶说,实现“法”的数据化,要求工程师不仅要把材料性能、贴片压力、印刷参数、环境等因素全部梳理出来,还要把亲身遭遇到的各种异常状况以及处置经验沉淀并萃取出来,构建成知识库。

颜克胜回忆,小米把与手机相关的221个工艺全部做了结构化、数字化,“180多人,耗费了大半年时间。不管多难,企业都要闯过数字化这道关”。

小米要做“制造的制造”

连日大风,亦庄智能工厂西北50多公里外的小米昌平智能工厂建设工地,厂房内装工作依然在有条不紊地进行。“2023年年底,两条产线将正式开工。”小米智能制造部项目部总监吴锋辉介绍,这座智能工厂规划年产1000万台智能手机,产值约600亿元。

“作为小米智能制造布局的超大‘实验室’,亦庄智能工厂的效率比目前代工业内最先进的工厂还提升了25%,产能提升10倍的昌平智能工厂,更是瞄准中国制造的最高水准。”颜克胜说,他更期待那些在亦庄智能工厂自研并经过反复验证的新工艺、新材料、新装备,在昌平智能工厂大规模铺开后的表现。

近年来,以苹果为代表的代工模式,在3C制造业已然成为主流,小米为何要投入巨资建设智能工厂,并且核心装备九成以上自研呢?

“不只是业内人士有这样的疑问,几大代工企业甚至也曾对小米的举动心存疑虑——这是打算把我们都替代掉?”颜克胜告诉记者,小米这么做,本身有依托数字化、智能化提升产品工艺水平、提高效率、降低成本的需求,有在相机、AI视觉、算法、机械加工、电子、物联网、云计算甚至两足仿生机器人等专业领域的技术积累和团队支撑,还有每年1亿多台手机、几千万台电视以及几千万台小米生态链产品搭建的丰富应用场景。

反观国内主流3C代工企业,近年来,虽斥巨资购买了先进装备,自动化率也已达到相当高的水平,但加工能力依然无法快速满足手机用户对新兴工艺的消费需求。“智能化改造是唯一手段,但在数字化阶段,企业却遭遇了难题——装备品牌和种类繁多、接口和通信协议无法统一、数据采集不上来……”颜克胜补充,用户订单的不确定性,以及智能化本身的难度,都让代工企业很难下决心投入巨资。

“这就是小米5年前决定做智能工厂的初衷。”颜克胜说,小米创始人雷军曾表示,智能工厂承载了小米很大的梦想——做“制造的制造”,不是替代代工厂,而是帮助代工伙伴提升制造效率,帮助中国制造业提升智能化水平,“党的二十大报告提出促进数字经济和实体经济深度融合,更加坚定了小米做制造业背后智能解决方案和装备服务商的信心和决心。”

如今,小米已经投资了110家做智能装备的公司,拉动上下游产品及技术供应商100余家,初步形成了国产制造装备供给生态集群。去年7月,在科技部指导下,小米牵头成立了3C制造创新联合体。“我们的想法是,自己要先有‘金刚钻’,把小米智能工厂做成行业效率最佳,给代工企业立个标杆,逐步提升手机乃至整个小米生态链的效率,再给行业赋能。”颜克胜说。《 人民日报 》( 2023年01月17日 01 版)

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