复合材料4.0：数字助手与边缘计算赋能下一代智能工厂

Plataine Composites 4.0软件中的工具追踪功能，助力制造商优化工具使用、维护与资本支出。来源 | Plataine.

Ben-Bassat表示，基于工具使用情况（工件、工艺、质量），Plataine软件可分析个体差异。“假设两套工具：一套9次循环需维护，另一套10次。我们分析差异根因。维护不足风险质量，过度维护降低产能。工具投资巨大，单套可达数十万至百万美元。制造商既想避免新购，必要时又须确保最高效。”

另一痛点是工具丢失。“如工人拆模时遗忘工具，”Ben-Bassat举例。“现需人工寻回投产，既损失人工工时，又损失工具铺层产能。我方软件下，管理层收到工具#10在拆模区滞留3天预警，可即时响应处理。”

铺层工具外，Plataine扩展至热电偶、钻头、钻嘴、耗材追踪。“这些都是复合材料生产极大复杂图景的切面。材料、工具、设备——一切关联。我们愿监控尽可能多因子，不只识别问题，更给出并落地解决方案。”

智能数字助手

“我们视软件为数字助手，持续分析生产数据，实时向操作员和管理层推送预警与智能建议，”Renault Sport Racing（英国Enstone）生产主管Ian Pearce说。雷诺F1车队底盘与变速箱大量用复合材料，2018年引入Plataine软件管理复合材料生产。软件管控材料，基于超期追踪与残料利用指导员工选用预浸料卷，并显示其物理位置——无论在冷冻库还是产线。

Pearson所述预测需理解当前生产状态与历史，Ben-Bassat解释。“关键在于材料、机器、零件上的传感器数据采集，知晓谁在何时何地做什么。识别模式，预测机器#7瓶颈，或察觉机器#7潜在异常。”

Ben-Bassat阐述系统智能：“如Amazon购物推荐‘同类买家还买了’，其算法采集点击历史等海量参数构建历史库。我们同样利用材料、机器、工具、零件上所有传感器的历史大数据池，且实时感知当下。再用AI——本质为分析算法——挖掘全量数据，识别模式、预测问题。”

但仅识别不够，Ben-Bassat说。“软件还给建议。这是下一个前沿：预测积压、产能过载、工具维护，以便更优分配材料、下线拖慢产能的工具、或延长维护周期最大化产出。海量决策待优化。”

Plataine软件利用材料、机器、工具、零件数据识别复合生产模式、预测潜在问题。来源 | Plataine.

“软件学习特定零件典型工艺流，”Ben-Bassat续说。“如：冷冻库、ATL、热压罐、加工、最终质检（QA）。突然某零件从步骤5跳到7，或倒退步骤，暗示质量问题。软件识别模式，预警漏步等异常。这关联生产指标，越早识别预测越早干预，保障生产顺行。”

“许多仪表盘需人盯数据决策——即低自动化、无AI，”Ben-Bassat说。“我方软件独特之处在于预测问题并给修复方案。如软件发现机器#8零件易失败，因实运行60°C非62°C，且周一操作员疲劳。此类质量问题实为多变量函数。软件能识别、诊断、预后、开方。”

利用全量传感器数据，Plataine软件本质构建互联数字主线网。“特定零件、特定材料、特定员工、特定工艺设备工具耗材、特定环境条件，”Ben-Bassat说。“我们集成Google、Amazon等多元软件工具及自研工具，实时分析全维数据，识别模式趋势、质量瓶颈、改进机遇。机器学习下系统给出建议——关键不止预警，更在瓶颈形成前尽早修复。”

Plataine Edge

Plataine最新软件Plataine Edge通过边缘计算降低延迟、提升产线系统性能，进一步强化瓶颈识别与预发解决能力。边缘计算让物联网（IoT）设备数据在生成端侧处理，而非经长链路上云回传。非消除云算力，而是将其下沉至产线。缩短数据生成-处理-反馈链路，降低延迟。最小化延迟对Composites 4.0产线实时运行至关重要。

与Airbus、Google等合作伙伴生态

“合作伙伴网络是战略核心，单打独斗不可能，”Ben-Bassat说。2016年Plataine与复合技术中心（CTC，德国Stade，Airbus子公司）合作。“CTC合作正向Airbus全域延伸。”同时与谢菲尔德大学先进制造研究中心（AMRC，英国Sheffield）合作，推动英欧制造业创新竞争力，不限航天，延伸汽车等。

“我们还与跨行业领军者合作，如Steelcase。我们助其复合应用，反向洞察他行趋势赋能复合材料。通过与Airborne、TE Wire and Cable等复合技术公司合作（智能热电偶），学习如何获取分析数据。何时撤下/更换热电偶？”

2019年斯威本大学宣布联合Plataine、Fill（奥地利Ried im Innkreis）、Quickstep（澳洲Bankstown机场）、Arena2036（德国Stuttgart）建设澳洲首个复合材料生产工业4.0测试实验室。澳政府资助，目标高速率、柔性、可学习的复合制造。“此合作虽重要，却是全球高速率复合制造推进的众多节点之一。”

Plataine联手Google Glass为复合材料、工具、工艺管理数字助手提供可穿戴界面。来源 | Plataine.

Google Glass数字助手界面

Plataine与Google合作多在幕后，但Google Glass部分直面用户。“Google Glass是操作员佩戴的用户界面，含耳机麦克风，本质相当平板/手机，形态不同，”Ben-Bassat解释。“使用Google自然语言处理，甚至更强——懂任意语言、抗环境噪音。操作员用任何语言对Glass麦克风提问，Google翻译形式化传给Plataine软件，软件回复。”举例：

技术员：“下个工单？”
PLATAINE via GOOGLE GLASS：“下个工单#102。”
技术员：“用哪套工具？”
PLATAINE via GOOGLE GLASS：“Joe，用工具#5，在14A货架。”

“我们结合制造认知与Google广泛专长，提供复合材料、工具、工艺管理数字助手，”Ben-Bassat说。“软件与Google Glass平台让操作员/技术员高效作业、减错、加速学习曲线攀升。”

软件实施、互联供应链与网络安全

Ben-Bassat称首要是给商业方案。“实施从识别客户痛点开始：要解决什么、达成什么？常为产能/良率或质量/返工。我们实地考察做流程分析。”后者为多层级尽职调查，从管理到一线，描绘全景。

“再评估Plataine能否助力及如何助力，分步推进，”Ben-Bassat说。“建议从单条产线起步，逐步推广。这也为变革管理和用户认同争取时间。同步收集反馈，识别培训需求。”

OEM推互联供应链如何应对？“这给Composites 4.0落地增添挑战，”Ben-Bassat回应。“OEM想连接所有供应商以强管控降成本，但全链条如何管数据安全？无全球标准。目前OEM给合规清单，合格准入。Plataine投入大量精力合规，‘若不能展示合规，软件卖不出去。’”

“我们汲取本地专长，”他补充。以色列网络安全全球领先。“我们有优秀工具（如渗透测试软件）挖掘弱点。Plataine大力投入此领域，势在必行。”

增材制造与回收？

“增材制造（A.M.）行业整体正从原型转向批量生产，”Ben-Bassat说。制造商须追踪来料谱系、金属/复合粉末及热塑性废料循环次数，如“百台设备并行循环，航天部件尤其要求全程追溯。极复杂、大挑战。”过程与部件重复性也是挑战：“一部件经5次混料10次回收，另一部件6次混料9次回收，两者一致吗？非仅材料数据，更涉海量机器数据关联QA与生产环境。我们信Plataine能更好预测生产与部件性能，在AM与回收中扮演支撑角色。我们不只拥有软件基建，更有知识库。助力客户提升复合材料AM与回收能力，利好行业柔性、生产力与可持续性。”

Composites 4.0何去何从？

“这是积极意义的高强度期，”Ben-Bassat说。“行业动力创造生产解决方案需求。我们拓展产线版图，聚焦优化各制造商复合生产。”他认同许多企业不知如何做。“我觉得部分企业难理解工业4.0对产能、吞吐率的颠覆性重塑。商业影响深远，真正决定谁领跑、谁出局。”

“自动化不可逆，”他补充。“软件极少替代人，反而让团队更强。释放操作员、技术员、管理层攻克新问题、新开发——预判客户下一需求、追求将根本改写复合材料竞争力与可持续性算式的方案。我们追求的不只是理念，更是实实在在的商业价值主张。”