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【CISMA2019专家谈】闻力生:服装制造的智能化要点

           CISMA2019期间,2019国际缝制机械技术与应用高峰论坛胜利召开。论坛邀请的相关专家发表的真知灼见和对未来智慧缝制实施推进的思考和建议,对行业的技术发展具有深远的指导意义,现特整理分享。

    【CISMA2019专家谈】闻力生 

    东华大学     教授

    服装制造的智能化要点

           一、我国服装企业转型于智能制造现状

            1)2016年5月8日成立中国服装智能制造技术创新战略联盟
           ——服装企业+设备企业+软件企业 

           2)制订我国服装企业实现智能制造分阶段任务
           第一阶段:用1—3年时间实现服装自动化制造;
           第二阶段:用2—3年时间实现部分智能自动化制造;
           第三阶段:用3—5年时间实现服装智能制造工厂;

           3)以“三衣两裤”自动化智能化制造示范企业为抓手

           4)服装企业实践新一代IM的路线的关键技术
           三个阶段:自动化➡数字化(网络化)➡智能化
           5)目前示范服装企业实践情况
           主要技术是自动化数字化网络化,主要是为个性定制柔性生产。
           ①工信部的七个示范企业(南山、红领、迪尚、爱帝、报喜鸟、柒牌、九牧王+联盟内服企15);三衣两裤;
           ②集成:ERP(SCM,CRM)+MES【3D-CAT+3/2D-CAD+CAM+FMS(吊挂柔性缝制) +CAPP+FPS(柔性整烫整理)+WMS】;
           ③按订单配置进行混线生产的方式,通过在产品或工装上安装传感器,对每一件产品的生产过程进行跟踪,在一条生产线上实现“单件流”的按单生产;
           ④技术核心都是把MES作为数字化工厂的骨干系统,来支持流水生产线的集中式控制与调度。实现了MES向上与ERP的连接,向下与设备PLC的打通,可以自动导入生产定单,可以在现场采集数据并进行分析,进行设备故障的预测、产品质量的检测或是设备能源的分析等等;

           6)对目前服装制造的个人看法
           (1)个性化定制是有限条件的约束型定制,无法做到超柔性的非约束型定制;
           (2)做到数据自动流动的第二代IM,没有做到企业业务全程智能化,实现第三代IM; 
           (3)虽然自动化程度提高,生产效率提高,但“机器换人”未解决,尤其是缝制车间; 
           (4) 缝制工段使用吊挂和缝纫机组成的固定刚性流水线,不 是真正意义上的自学习、自适应、动态的智能模块式缝制流水线;

           二、 服装制造要在自动化数字化网络化基础上迈向智能化

           1)智能化的核心技术是人工智能(AI)技术

    AI技术对企业各项业务重大影响度(美Gartner公司2019年提供)


           2)什么是人工智能AI(Artificial Intelligence)

           定义:

           人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学;


           AI研究目的:
           促使智能机器会听(语音识别、机器翻译等);
           促使智能机器会看(机器视觉、图像识别、文字识别等);
           促使智能机器会说(语音合成、人机对话等);
           促使智能机器会思考(人机对弈、决策及定理证明等);
           促使智能机器会学习(机器学习、深度学习、知识表示等);
           促使智能机器会行动(机器人、自动驾驶汽车等);

           三、服装制造的智能化要点

           1) 所有缝制设备要成为AI的载体,使缝制设备具有机器感知、机器学习、机器思维、机器行为的功能;

            机器感知—AI领域中的机器视觉、图像识别、语音识别技术—应用于缝制产品的质量检测、缝制设备语音控制与交互、缝制设备通过声纹自主监控与维护、作业精准定位等;


           机器思维-- AI领域中的知识工程与专家系统、知识发现与数据挖掘—应用于车间智能数据决策系统(例如车间生产因素识别、设备监控专家决策系统、服装缝制知识自动化系统、服装制造智能分析与决策系统等);

            机器行为-- AI领域中的各种设备的智能运动控制、自主无人系统、人机混合智能—应用于车间工位及缝制流水线的智能设备(智能缝制及智能机器人无人机);

           机器学习-- AI领域中的机器学习、深度学习(人工神经网络)、监督学习技术—应用缝制参数的优化、车间可视化管理监察、缝制生产技能自学习等;

           机器学习的外延AI:


           ①深度学习(人工神经网络方法升级版--深度神经网络   DNN)是一种高级的机器学习算法
           ②深度学习(DL)的支撑技术
           ③统计学是AI走向实用的理论基础:
     
           2) 要把服装产品制造模式改为模块式制造,这样有利于实现智能化


           模块化生产制造系统是21世纪主要制造模式
            ①产品模块化; 
            ②产品生产过程模块化; 
            ③产品供应模块化; 

            举例:衬衫产品模块化
            ——前后身模块(其中口袋门襟下摆为可定制);
           ——领子模块(其中领尖上下领宽窄为可定制);
           ——袖子模块(其中克夫可定制);
           ——组装模块;
           ——整烫包装模块;

           3) 以“人+智能缝制+智能机器人(含AGV)”构建模块式加工工位及固定的模块式缝制加工流水线;

    带视觉的Softwear公司 自动缝纫机器人(0.5mm,1000帧/秒)

    载有AI机器视觉的机器人协同缝制系统

    2019年川田推出的模块式自动模板机工作站(机器人+三台自动模板机)


            4) 在固定的模块式缝制加工流水线实践基础上逐步实践自学习、自决策、自适应、自执行、动态的模块式缝制加工流水线,实现真正意义上的智能工厂和智能生产;

           第二次工业革命工业2.0,其标志性是电气化技术和福特汽车的加工流水线生产。时至今日,这种流水线生产方式被各个行业所借鉴。但是,这种生产方式也有很多缺陷,对生产的产品的配置能力(数量、类型等等)有不少限制,并且整条生产线的容错能力低,很容易产生限制整条产线的瓶颈;


           工业4.0的分布式控制恰好可以解决流水线生产方式问题。德国奥迪汽车为例,在其2030智能工厂规划蓝图中,提出了“模块化生产(Modular Production)”的概念。在这个工厂中,传统的生产流水线已经不复存在,变成了智能模块式自适应动态加工流水线。 

           AI将打破现今服装加工固定的、刚性的生产流水线,实现模块式、超柔性的、自适应的动态生产流水线;

           刚性的生产流水线⬇

    ⬆自适应的动态生产流水线   (SAP-OIF3.0+AGV)


    实践未来服装制造!


           二代IM基础上服装制造的进一步智能化
           一要企业在转升创新过程中,千万不要跌入“创新陷阱”,不被旧技术扼制,尽快进入新技术轨道;

           二要企业以“人+智能机器人+智能机器”组成模块化加工工位和固定加工流水线;

          三要在固定加工流水线基础上打造扁平分布的、非固定式的、可自适应动态重构的工位及产线, 实现真正的智能化制造!
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