5G：从云端到机加车间

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如果当你想到5G时，脑海中唯一的概念是快如闪电的下载速度以及流媒体视频，那么你也许应该重新思考，或更深入的思考一下了。
 
与有线连接一样快速、可靠的无线功能颇富吸引力，但它的优点可不仅是灵活、方便。在德国亚琛一个广阔的研究与合作空间——欧洲5G工业园区，各种应用层出不穷，正在重新定义机器臂的角色，比如让这种动力满满的工业臂能够像它们的“协作”伙伴一样安全。而其他研发项目将5G应用于金属切削上，在工件和刀柄上安装传感器可对振动和刀尖磨损进行流程中自动校正。
 
该园区是瑞典电信巨头爱立信（Ericsson）和德国弗劳恩霍夫生产技术研究所(Fraunhofer IPT)共同创建的，也是一个5G试验场。不仅有广阔的户外网络，覆盖范围还扩展到了超过20,000平方英尺的室内空间，包括弗劳恩霍夫生产技术研究所自己的模拟数控机床车间。此覆盖被划分为多个网络区，但仅用于测试目的。可以想象，5G可以让车间里的每个机器人、机床在单个网络上安全地、可靠地、近乎实时地交换数据，而不会降低性能。
 
无论数控机床企业对5G的接受程度如何，这些早期应用都不可否认地展示了其在车间进行巨大变革的潜力。爱立信公司欧洲5G项目经理Andreas Thuelig表示：“对于单个应用案例，你或许可以找其他方法来实现同样的目的，但只要你观察整个车间的所有设备、所有任务、所有需求，就会发现其他方法不可能把所有这些都整合到一个网络中，并保证服务质量。”
 
01 进入工作区
 
数控加工中有个常见的任务是计算和输入偏移量：为了确定切削刃相对于其他工作区的位置，需要调整参数，以确保机床数控系统考虑了刀架长度、径向跳动和刀具磨损。即使可以自动执行此任务，也不可避免地会在应用新的偏移量检测和刀具磨损校正前，提前出现刀具磨损。但是弗劳恩霍夫研究所和爱立信公司的研究成果表明：事实并非必定如此。通过非公开的5G超高可靠低时延通信（URLLC）网络以及正确的软件，在刀柄安装的传感器能够令数控设备在主轴转动时做出反应。
 

图1：在弗劳恩霍夫生产技术研究所的模拟机械车间，5G使得使用无线声波发射（AE）传感器检测刀具的磨损情况成为可能。

 

具体来说，研究人员使用了支持5G的声波发射（AE）传感器来测量（因材料变形而产生的）声波的频率，这些声波从切削区域通过支架向上辐射。对数据流持续分析，能清楚地看到读数的峰值，那就是刀具断裂的时刻。之后，数据会再返回数控设备。研究人员指出，此功能在检测小型钻头和铣削工具的使用情况时特别有用。
 
AE传感器甚至可以追踪刀具磨损情况，并在刀具断裂前纠正工艺参数。然而，不断将特定切削工具的当前状况与声波发射光谱中的特定“指标”进行对比，据说是一项困难的任务——可能适于机器学习——因为“指标”是针对不同应用，非常特定的。切削刃的几何形状、工件材料和工艺参数都会影响传感器的读数。弗劳恩霍夫研究所的Niels Konig在电子邮件中表示：“到目前为止，我们已经在一个简单的钻孔过程中使用了该技术，但我们目前专注于传感器的开发，还没有进行大量的试验和数据收集。它将被列入下一步的任务中。”
 
无论进一步研究结果如何，5G AE传感器在数控加工中的应用不会仅用于监测刀具的断裂和磨损。研究人员称，材料接触检测是控制主轴碰撞的另一种选择。声波发射（AE）传感器也能根据切削条件的变化检测工件材料的不均匀性。另一种潜在的应用是“间隙控制”：通过减慢刀具的速度来弥补实际切削条件与工艺规划假设的理想条件之间的任何“差距”。
能源和航空航天工业涡轮机的整体叶盘的制造耗时良久且容易返工，所以对于它来说，近实时振动补偿是个理想选择。（图片来源：爱立信公司）
 
弗劳恩霍夫研究所的另一个项目是将5G传感器直接安装到工件上。在此情况下，研究人员使用加速度计监测五轴铣削加工涡轮叶盘过程中的振颤（加工振动的一种自引导形式）。目的是更快地为需要花费超过20个小时加工工件的工艺提供最佳参数，这种工艺的成本占整体叶盘生产成本的一半。5G显示出了将平均叶盘返工率从25%降低到15%的潜力。“没有办法从机器或控制系统中获得这些数据，”Thuelig说，“必须在工件上安装传感器。”
 
02 连接节点
 
5G传感器的应用是不局限于AE传感器和加速度计的，比如三自由度切削力传感器有助于防止刀具偏转；位置传感器可以防止工件夹紧误差；而热传感器有助于防止机器零件过热；应变传感器可以对可能导致纺锤体变形的力发出警报。安装在机床和其他设备上的传感器可以促进状态监测和预测性维护。在机器臂上增装传感器可带来新能力，通过利用基于云或边缘的人工智能来监测周围的环境变化并做出反应。
 
所有这些应用程序的底层基础设施基本上与上一代技术相同（事实上，5G的设计本就是与4G或LTE共存的）。在爱立信公司的无线点系统中，数据从车间的传感器流向顶层的无线（点），然后（通过光纤电缆）流向基站和更广阔的车间网络。

图2：采用合适的传感器硬件，5G连接和本地云就能可靠地处理安装在工件、机床内部和整个车间的传感器获得的大量数据。

 

安在刀柄上的AE传感器获取的数据会返回工作站，然后在Marposs监测解决方案的Genior模块（GEM）监测系统中进行边缘处理。该系统通过现场总线直接与机床连接，还与单独的PC机相接。PC机会提供跟踪过程和存储数据，供人机界面（HMI）作后续分析。然而，弗劳恩霍夫研究所收集的文档表明，采用基于一个非公开的工厂云的虚拟版GEM监控系统（也就是说，只有软件组件）来扩展系统会更容易，这个系统是用硬件“网关”与机床直接连接的。
 
其他云应用程序可以专门用于从设备健康指标到AGV车队的导航信息的任何内容。从这个宏观尺度看，5G不仅有助于生产自动化，在生产物流方面也很有用。例如，Theulig指出：许多5G传感器能够在同一网络可靠地交换数据，不会降低性能，就能为制造商创建一个真正的数字孪生并授权车间管理者和管理系统进行管理，帮助他们思考：“哪台机器有可能因备件问题而不得不冒停工的危险？哪个装配站有可能因加工能力比不过其他装配站从而面对被淘汰的风险？在几小时、几天或几周后有可能会出现什么状况？”
 
03 车间准备好了吗
 
Thuelig说，将5G应用于实时加工过程监控可能遇到的障碍，部分与硬件有关。弗劳恩霍夫研究所的AE传感器和加速度计是为研究所的研究而配置的。每个传感器依次连接到一个配备了5G调制解调器的路由器上，同时他们也在开发研究多传感器平台。这种平台将整合加速计、陀螺仪、麦克风、温湿度传感器以及所有必要的电子设备，形成一个单一的紧凑设备。这便是爱立信设备制造合作伙伴正在努力解决的小型化挑战。
 

可靠、近乎即时的数据交换，令增强现实和虚拟现实技术在更多制造商处产生更实用的效果。（图片来源：爱立信）

 

与此同时，5G标准还在继续向前发展着。2020年早些时候，一项最新标准出条，规定了URLLC网络的关键功能。同样也在推进的还有支持公共5G网络所需的密集电缆基础设施网络，它们可用于与其他企业和业务部门的协调工作。其他还在探索的应用，包括使用电脑眼镜或耳机，辅以增强现实技术，来促进训练效果。这些连接在一起的设备还可以用于诊断设备内部安装的传感器组件，或令加工现场外的设施参观（甚至像“现场巡视”那样更复杂的任务）变得更为实用。可移动的机器手臂甚至可以自行将机床工具从一台机器移动到另一台机器。
 
事实上，机床制造商已经在此领域开展研发了。例如，牧野在2019年的EMO上展示了iAssist，就是一款顶部带有无线协作机器人的AGV，可以根据需要在模拟加工单元的预设和加工设备之间自动移动机床工具和工件。这些应用并不一定需要5G——事实上，这个演示曾在2017 EMO展会上亮相。但是，5G无可匹敌的速度、灵活性和可靠性，将使这一技术和其他新应用更快地落地，不再局限于展会和实验室。
 
本文来源：荣格金属加工
 
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