天澤智云攜手富士康打造無憂刀具 助力第二屆工業大數據創新競賽圓滿閉幕

1月13日，第二屆“中國工業大數據創新競賽”決賽答辯會議在中國信息通信研究院舉行，本次會議由工業和信息化部指導，中國信息通信研究院聯合工業互聯網產業聯盟、華為、富士康、積微物聯共同主辦。天澤智云基于與富士康合作開展的“無憂刀具”項目，為比賽提供技術、賽題設計、方案評審等支持。

“無憂刀具”背景簡介及概況

銑削加工過程中，刀具磨耗程度是影響模具成品質量的關鍵因素，據相關統計表明，由于刀具失效引起數控機床停機的時間總數占故障停機時間的20%-30%。[1-2]

以往，刀具的磨損、破損、斷刀等問題是通過人為憑經驗等傳統方法對刀具壽命進行預測，在實際應用中存在兩大痛點：

設備發生故障時間無法預測，尤其是主軸等核心部件。這些關鍵部件采購周期長（3個月~半年以上），成本高（主軸價格15~30萬RMB），一旦發生故障停機時間長，造成極大損失。

生產加工過程刀具磨損狀態不透明。刀具磨損是一個動態變化的過程，受刀具材料、切削參數及切削液等多種因素影響，很難通過產品質量檢查來監測其磨損情況。[3]因此刀具在實際應用中，可能提前更換導致成本上升，或已經損壞卻仍在使用，影響產品質量甚至嚴重時對加工設備造成損害。

為解決以上問題，富士康與攜手天澤智云，打造“無憂刀具”項目，對多源數據進行融合同步，結合智能的分析算法進行特征提取，主軸健康預診，刀具健康度評估、剩余壽命預測以及壽命終止警報，為CNC機床提供刀具壽命預測及主軸在線監測與預警系統。

經評估，該系統可降低60%的意外停機，減少50%監控機臺狀態所需的勞動力，質量缺陷率從6‰降至3‰，節約16%的成本。

富士康基于該系統搭建的精密工具智能制造工廠，獲得工信部“2018智能制造試點示范項目”，也于1月10日入選世界經濟論壇未來制造燈塔工廠，成為代表新一輪工業革命轉折點的16家工廠之一。

富士康（位于中國深圳的工廠）：又被稱為“關燈工廠”，這家專門生產智能手機等電氣設備組件的工廠采用全自動化制造流程，配備機器學習和人工智能型設備自動優化系統、智能自我維護系統和智能生產實時狀態監控系統。 富士康注重優先引入第四次工業革命技術，令生產效率提高30%，庫存周期降低15%。

——世界經濟論壇

真實場景結合落地經驗 天澤智云助力工業大數據人才培養

第二屆工業大數據創新競賽自2018年11月啟動以來，吸引了來自海內外近3000名參賽選手，較去年增長近一倍。其中70%以上來自于高校學生，尤其是清華大學，華中科技大學，上海交大等，涉及計算機、自動化控制、機械工程、統計、動力工程等多個專業領域。

大賽共設立“刀具壽命預測”和“鋼卷倉儲吞吐量趨勢預測”兩道賽題，數據來源于真實的工業環境。其中，“刀具壽命預測”有700支隊伍參賽，“鋼卷倉儲吞吐量趨勢預測”有329支隊伍參加。

答辯現場

業內人士指出，工業大數據創新競賽是產學共同攜手培養人才的典型代表，為該領域的相關研究人員和創業者們提供了一個成果轉移轉化的交流平臺。相比首屆競賽，本屆企業參賽選手比例下降，而高校等學術研究相對發展更為迅速，但工業大數據的快速發展需要依靠產業與學術界共同作用。因此，專家呼吁并鼓勵更多的人才進入工業場景，為催化工業大數據應用生態的形成注入更多動力。

決賽當天，兩個賽題專家組分別由美國智能維護系統（IMS）中心主任、富士康工業互聯網副董事長李杰教授和清華大學軟件學院院長王建民擔任組長，聽取了決賽隊伍的方案介紹，并從賽題理解、算法選擇、模型驗證和方案創新性等方面對決賽隊伍進行打分和點評，決出最終獲獎名次，頒獎儀式將在2019年工業互聯網峰會上進行。天澤智云首席數據科學家晉文靜博士作為“刀具壽命預測”賽題組專家評審出席會議。

天澤智云首席數據科學家 晉文靜博士（中）

“參賽選手答辯思路清晰，很多選手對工業背景做了詳細的調研，將工業領域知識與算法相結合，展現了非常強的工業數據分析及場景化能力。”晉文靜博士表示，“天澤智云一直致力于推動工業智能領域的產學結合，積極地與合作伙伴、高校、專家學者攜手，共同構建工業大數據應用新生態，為中國工業的發展輸送專業的技術人才。”

比賽過程中，參賽選手們引用了國內外非常多相關案例和方法論作為參考，比如其中一支進入決賽的團隊就引用了晉文靜博士發表的論文中的方法論作為指導。此次工業大數據競賽為學術的前沿性探索與智能制造實踐的結合提供了對接的平臺，讓人才看到了中國制造業蓬勃發展的動力，也為制造產業引入了更多的技術人才和智慧，為我國相關產業發展儲備和積蓄力量。

Reference：

[1] Tlusty J.A Critical Review of sensors for Unmanned Machining. Annual of the CIRP. 1983, 32

[2] Tonsboff H.K. Developments and Trends in Monitoring and Control of Machining Processes.Annual of the CIRP. 1988, 37(2)

[3] 張柏霖.高速切削技術與應用[M].北京：機械工業出版社，2001.7