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    應用材料公司:SmartFactory®助力制造商提升生產過程的質量和可靠性

    ——“自動化巨頭擁抱工業互聯網時代”系列采訪六
    2021-08-12
    作者:韋肖葳
    來源:電子技術應用

    【編者按】

    “十四五”時期,是工業互聯網結合5G、大數據、人工智能等新一代信息技術,加速推進制造業轉型升級的關鍵階段。工業互聯網正在重塑制造業生態,使之呈現一種萬象更新的氣派。這一次,《電子技術應用》雜志社以 “自動化巨頭擁抱工業互聯網時代” 為主題,邀請到全球六家自動化巨頭:ABB、艾默生、施耐德電氣、西門子、羅克韋爾自動化、費斯托,以及全球兩家電子制造龍頭公司:應用材料公司、環旭電子,針對企業在工業互聯網時代的轉型問題邀請嘉賓發表觀點,共話智能制造新篇章。


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    工業互聯網時代,工業自動化程度的提升對產業轉型升級、工業結構調整以及企業競爭力提升都具有重要的意義。在應用材料公司自動化產品部營銷總監David Hanny看來,企業的自動化水平很大程度上取決于制造業的環境和亟待解決的挑戰。


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    應用材料公司自動化產品部營銷總監 David Hanny | 圖 源:應用材料公司

     

    當下,半導體行業日新月異,提高工廠生產效率已成為刻不容緩的任務。作為全球半導體行業自動化軟件、服務和設備的領軍企業,應用材料公司開發的 Applied SmartFactory?是制造業中全面的自動化軟件解決方案。Applied SmartFactory?解決方案通過提高制造流程的效率并大幅減少手動操作,旨在與工廠中的集成系統無縫協作,以改善運營狀況,提高產量和利潤。? ?

     

    【配圖1】APG-Landing-Next-Gen.jpg

    圖 源:應用材料公司


    應用材料公司提供多元化的SmartFactory產品,在市場中處于領先地位。其集成能力包括過程質量、工廠生產率、生產執行以及貫穿供應鏈的計劃和調度?!拔覀兺ㄟ^全面的制造執行系統(MES)、全自動物料處理系統(AMHS)控制、實時調度和短間隔調度、規格一致性(SPC)、設備維護策略和故障監測以及實時配方調整和耐用品管理實現工廠的全自動?!?David Hanny在接受專訪時如是回答。

     

    傳統設備公司通常專注于產品的研發和推出,然而在應用材料公司,“服務”與產品同等重要。一直以來,應用材料公司不只以“滿足客戶需求”為標準,更多的還會考慮如何“幫助客戶創新”?!笆聦嵶C明,應用材料公司可以在90天內將非常復雜、資產密集型的工廠實現全自動狀態。我們的技術支持團隊將全天候為工廠發生的問題提供解決方案。業務連續性對我們的SmartFactory客戶至關重要,因此我們為客戶提供自動化路線圖、升級和補丁服務,以保持生產平穩運行?!?David Hanny說道。

     

    同時,多元化的SmartFactory產品組合使應用材料公司能夠為客戶提供全方位的一站式服務。David Hanny表示,應用材料公司有一個龐大的部署專家團隊,在他看來,單一供應商責任制對公司客戶來說更具成本效益,既能夠加快成功部署的速度,又可以隨時為他們提供服務以適應其制造流程的發展。另外值得一提的是,應用材料公司提供的EngineeredWorks?解決方案是公司預先構建的自動化邏輯,可以為客戶快速部署成熟的業務規則。

     

    傳統制造業邁向智能制造的大前提,就是數據的采集和傳輸?!爸圃焐炭偸窍M斓貍鬏敂祿??!盌avid Hanny說,“這其中包括5G高效的數據傳輸,還包括對存儲更多數據、更快處理數據以及收集工廠行為分析的需求?!彪S著其它先進技術日趨成熟,如云、大數據、更快速的處理器(GPU等)和消息總線技術,5G技術的應用成為市場主流。David Hanny告訴我們,應用材料公司致力于將這些技術集成到公司的SmartFactory產品組合中,為離散式制造企業和流程式制造企業提供解決方案。


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    圖 源:應用材料公司

     

    工業互聯網想要穩固發展,安全風險問題不容小覷。在David Hanny看來,當客戶進行數據遷移時,安全性是一個巨大的挑戰。要克服的第一個障礙就是弄清收益會在何時或者以何種方式大于風險,這就要求各公司制定風險緩解策略。應用材料公司一直與客戶保持密切合作,以了解這些使用實例?!拔覀儗目蛻魧祿D移到異地的風險顧慮出發,有針對性地制定和管理安全路線圖?!彼v道。

     

    最后,當談及工業互聯網目前面臨的挑戰時,David Hanny表示工業4.0不是目標,而是一個關鍵的賦能因素?!俺墒斓淖詣踊悄芊浅V匾?,先進技術在提高生產速度的同時還創造了一個學習的環境(例如機器學習、深度學習等),這反過來又允許概率智能的結果變得可預測,并可以將這些結果應用到人工智能領域。運用賦能技術需要安全可信度和強大的系統數據完整性。但我們認為,目前來講最大的挑戰在于客戶對于其制造工廠擁抱變革的意愿?!彼f。



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