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李炳积博士(Dr. Benjamin Li)

智能制造咨询及系统开发


工作及技术背景

常年深入车间和工厂的世界智能制造专家(德国工程+美国软件双博士);在欧美发表过30余篇行业技术应用论文,领导过十几个大型国际化项目,在互联网/工业自动化/物联网/智能制造领域有着 二十几年经历。已经精通冶金行业六十年来花巨资开发的三级自动化智能系统,并能将其抽取出来用于新兴行业,并在江苏、广东、山东和四川等地与相关厂家合作。 在1988年得到当时国家教委的选拔公派,作为赴德攻读博士的九人之一,就读于德国富莱堡矿冶工业大学(TU Bergakademie Freiberg,该校为世界最古老大学之一,发现过3个化学元素)。在德期间全权主导完成了由德国政府机构DFG投资了一百万马克的项目,这项成果在当时世界上最大的技术供货商德马克(现西马克)和世界第三大技术供货商意大利达涅利得到应用,开创了世界范围的有限元模拟技术在复杂断面型材制造的工业应用的先河,于1995年获得博士学位,并著书一本(ISBN3-86012-029-8,德文版),名字在校网站上登了8年。

毕业时得到了世界前几大公司的工作邀请,最后在1.5万美元奖金前提下赴美国摩根任职高级工程师,主管模型开发。进一步开发了一百多套智能制造模型。开发了一整套有关材料加工过程及产品开发的经验模型,包括三大系列:

  • 产品形状及设备运行参数:材料在各种加工过程中形状变化;设备设计及生产规程设定,加工过程速度计算,轧辊弹曲、温度、凸度及弯辊力计算;机架变形计算及设备材质选取等;张力对材料变形的影响等

  • 加工过程力能参数预报:各材料硬度模型,轧辊形状、加工区形状、加工区参数、加工力能及转矩等;材料加工所需的电机及传动系统选择等

  • 材料加工工艺过程的温度变化,微观组织变化及相变,以及产品性能变化等

相关模型是在德国15年的一系列实验研究数据之上,增加了摩根5年实验数据,以及摩根一百多年来在世界各地收集的大量的现场数据。 在摩根4年后模型开发空前成熟,于1999年带着模型,到工厂第一线开发智能制造软件,结合现场实际做进一步开发。

为避免德国同行在工程基础模型上比美国强但在软件构架设计方面比美国弱的问题,在当软件工程师/软件顾问之余完成了30门课程,主要是硕博士课程和微软证书课程(此前攻博期间已在计算机上建模5年)。所完成的除当时微软所有编程证书课程外,主要是为软件工程师所开的硕博士研究生级别的课程。证书课程包括微软视窗和微软网路应用软件开发,以及微软数据库开发等。微软证书课程通常是美国软件工程师为取得高级软件工程师、或高级软件工程师为取得软件构架师所修的课程。作为计算机博士的理论研究领域为SOA基于服务的构架,企业版Windows的研究开发,以及互联网界面和面对对象编程在百万行级大型工程软件的应用,以及此后的智能自学和不间断升级等。实现了"德国工程、美国软件和中国市场"相结合的理念。

这些智能制造模型,即使回溯到在美国摩根的开发阶段,甚至在德国的阶段,都已经是世界一流的模型了,因为那是世界最强的几大技术公司争相使用的。

于2002年在美国创建Metal Pass LLC(金通有限公司),主要着眼点在于借助于微观模型和计算机高速发展的成果。作为美国金通CEO先是完成了美国俄勒冈公司的新一代二级系统的开发,开创了包含微观产品模型、智能自学和不间断升级特性的新一代二级系统,填补了世界技术空白,开创了有限元人工智能模型在复杂成型应用先河的德国DFG项目,将微观组织模型和智能自学等结合到自动化模型系统的智能系统开发,智能制造过程中结合了工艺、产品和设备的高精度模型,通过软件系统在在线自动化中的应用,从而对生产过程的综合优化。

在2008-2013年间,李博士在美国发表了三十余篇新一代二级系统相关的技术应用论文。至今已有五套二级系统在中国和美国运行!此套技术水准,在30年前即实现了全计算机无人控制(由前人开发,再加上近25年来的高质量开发!

此间还兼任韩国浦项、中国天诺(涂布生产线)等技术顾问。2011年申报人获选山西百人计划,并兼职太原科技大学特聘教授,引领该校由传统制造业走向锂电池等新兴制造业。 其后李博士作为拥有欧美30年智能制造数据建模和开发经验的智能制造专家,携世界领先的300万源代码和数据模型以及在德国和美国25年开发的已经应用于美、中、韩等国的智能制造系统技术,回国创业。

目前李博士已经完成了一百多个模型开发项目;工厂的现场项目,李博士及其团队已经开发完成里近2百个!李博士技术咨询的客户遍布几大洲,比如美国加拿大跨国公司俄勒冈公司,美国的特斯拉公司、纽柯公司、前AS&W公司等,德国的DFG(项目)、韩国的浦项公司,中国的南钢、天诺、沙钢、太钢、宝钢、比亚迪、TCL、广业、深圳质量院、华大基因、威孚、卡尔丹顿和宝沃汽车等等。这些不包括曾全职任职的美国摩根和凯斯凯特等公司。

二级系统开发和智能产线建设咨询

 多级计算机控制系统包括一级系统(基础自动化,基于PLC)、二级系统(过程模型与工艺优化)和三级系统(订单/产品/计划的优化,等同于MES);其中新一代工艺/模型系统,拥有微观/纳米级产品模型、智能自学和不间断升级等,填补了世界技术空白。之前25年开发的智能制造技术,正是工业4.0的核心。 李博士领导的金通将自己工业互联网的优势和三级自动化的优势合并而成自己的工业4.0的优势。

二级系统是基于模型的工艺优化系统,为一级系统提供即时优化的设置参数,是三级自动化的智能核心;三级系统是生产计划、产品设计与质量管理的自动化系统。三级系统根据订单,设计出产品制造所需的原料、工艺路线和所需的参数,并编排生产计划,发给二级系统用作工艺设计优化的依据;同时三级系统跟踪产品及原料在各个工段的质量。 稍后应中国南钢之邀完成了该公司的新一代二级系统的升级。任职轧钢厂软件工程师期间,李博士组织开发了3套基于Windows的二级系统,在将微软Windows改写成企业版以优化自动化控制时,从微软升级其Windows的程序中领悟到了其中的微妙!用此技术,二级系统就不用每5-10年重装一次而每套浪费数百万美元!

此产品与国内外同类产品相比,它是制造业演化了几十年的成熟技术,极为庞杂麻烦,横跨约七个专业,牵涉到百万行C/C++源程序,即使西方的二级系统专家通常也难有足够能力将二级系统从传统制造业转向新兴行业(比如锂电池业)。目前各家技术都是把一、二和三级系统绑在同一级,不如我们三级自动化的深入细致。特别是此产品弥补了中国目前在恶补数据这一块(推进MES和两化融合)时忽视的一个重要问题,就是在MES和自动化之间需要一个制造优化与指导系统,产品因而可替代诸多人工。

李博士在智能产线的咨询中发现,中国很多企业建了自动化相关软硬件和MES及ERP,就自称建了智能产线,遇到回报期太长、不投入就担心出局的痛点,解决的途径是开发智能系统(二级系统)。二级系统在成熟行业被认为是设备软件,不可缺少;但是在新兴行业比如锂电池行业,除了金通智能系统之外,尚未见到类似系统。市场上即使有人声称在开发模型,也只是将一级/二级/三级系统绑定到一起的,相当于三十年前金通三级自动化系统前身的技术水平。 目前多数厂家一级系统和三级系统(MES)都有,独缺二级系统。模型加自动化(从功能而言,此即二级系统)是各家未来的追求。

另外二级系统(基于模型的优化系统)在装备制造业被称为设备软件,德国人称之为设备的化妆品,增加设备投资的约1%则可使设备出口价格提高约100%,李博士在装备制造业的升级具有先进丰富的顶层设计和数据建模经验。金通的新一代二级系统具有的智能自学,去除了自学过程中的一系列弱点(比如耦合),也是其他公司所没有的。自学就是模型在运行过程中对比事先的预报参数和实时的测量参数,进而对模型的自我优化。各家二级系统在自学机制上都有一系列缺陷,原因是,二级系统主要由自动化和软件工程师开发,这些人不懂很深奥的材料学和生产工艺学,而材料学和工艺学专家根本不了解大型自动化软件在逻辑上和编程上处理模型的微妙性。世界上几乎找不到第二个能同时跨越7个专业、能处理大型在线软件(100-300万行C/C++程序)且有运气在几大要害环节都工作多年的人!李博士几乎是个幸运的特例! 李博士具有工厂工业4.0智能制造系统所需要的专业的构架设计和优化能力,认为构建平台+行业应用+专业的数据采集三者相辅相成的模式是中国智能制造真正落地的有效途径。并且正在与比亚迪进行锂电池智能制造系统的开发(比亚迪锂电池极片制造的分切缺陷预警系统和刀豁口在线软测量系统开发)。 比亚迪专家称,很多厂家在寻找模型加自动化的供货商,但是他们只知道李博士在此领域开发。

比亚迪及锂电池智能制造

随着新兴行业的出现,李博士发现很多新兴制造工段与传统制造业对应工段很相似,比如锂电池电芯材料的五个制造工段浆料搅拌、涂敷、烘烤、辊压和分切,在钢铁业都有完全对应的工段炼钢配料、涂敷、再加热、轧制和分切。锂电池制造行业在90年代才起步, 李博士自进入中国锂电池制造行业后,发现很多工厂的技术基础仍然很弱,多数工厂甚至连一级系统(基础自动化)都没有。为了与中国的技术现状接口,决定先开发基于缺陷预报模型的金通质量包,以及稍后随着金通质量包的应用,厂家对研发工具有需求时所需的金通技术库。

比亚迪用一个极难建模的极片分切毛刺预报模型对本公司模型水平进行严格考察,要求模型命中率85%。本公司达到了98%命中率;在比亚迪对此结果难以置信而又测取的一批数据,金通模型命中率更高!为此比亚迪随即邀请金通为其开发锂电池制造诸工段的六套二级系统和一套三级系统!特斯拉也在积极推进与李博士的合作,借此应用和开发此智能系统。锂电池制造过程模型与自动化的结合(即二级系统),是锂电池智能制造的核心技术!

动力锂电池是目前新能源汽车的技术瓶颈。极片制造是锂电池制造环节中技术含量最高的环节之一。 李博士的观点是主体上利用锂电池极片制造主要工段(浆料准备、涂覆、轧制、烘烤和分切)与传统行业对应工段(配料、涂覆、轧制、再加热和分切)的类似性,优化开发过去20年在美国开发智能制造系统期间开发、修正及收集的三百万行源程序,并加入在过去五年已经开发完成的一百多套锂电池制造模型,从而形成锂电池智能制造开发平台。锂电池制造工厂或者锂电池设备供货商利用此开发平台,只需要加进特定工厂的生产实际,比如工艺、设备和产品,就可以定制出适合该厂的智能制造系统 ,可称为智能制造优化指导系统(Smart Manufacturing Optimization & Supervision System, 或SMOSS)。该智能制造系统基于MES的数据及逻辑,特别是基于自己大量的工艺逻辑、工艺模型、次品模型和设备故障机理等,解决MES与基础自动化目前联系较弱的问题,为基础自动化提供所有即时的和最优化的参数,从而实现生产线最优化的无人操作。 此技术是基于制造业已经应用了几十年的多级自动化(或称多级计算机控制)技术构架,而且李博士已经开发了五套此类系统在诸国运行。技术团队在锂电池极片生产领域的相关工程技术开发也已经进行了很多年。 李博士结合在德国5年和美国20多年的研发成果,致力于高端制造和高端装备的多级计算机控制系统、金通质量包和金通技术库(统称金通智能系统)的研究开发。 金通质量包是基于产品缺陷及工艺问题模型的多级闭环控制;金通技术库包括系统诊断、模型优化和研发平台。相关技术是几十年来在欧美通过参与和综合世界数强公司的研究而开发成功,已在美国和中国等五套生产线的各个阶段运行十余年。

经过五年的锂电池工艺及模型的开发,特别是在此基础上将金通领先的三级自动化系统与锂电池制造工艺的接口,金通公司已经成功进入诸如比亚迪等锂电池主要生产企业。 公司智能制造项目的推进策略为从解决现场的质量缺陷开始。为此,李博士携公司技术团队在锂电池电芯生产中已经开发出了描述各类质量缺陷和工艺参数问题的100余套模型,并据此优先开发解决每一个主要缺陷问题的软件包。这些软件包共同组建成金通质量包(Quality Suite)。解决每一个质量缺陷的小软件包都可以独立出售,也可以组合出售。比如我们为比亚迪开发的毛刺预报与指导系统,就很受欢迎。此后客户方有兴趣将几十个质量问题都逐一解决。此质量包和用于研发的技术库,也是我们的多级计算机控制系统在中国市场上的简化,所需要的技术基础远低于多级计算机控制。在质量包方面已经有缺陷模型及缺陷闭环控制,已经为比亚迪开发完成一套毛刺预警系统,可以预报和规避极片分切毛刺。

将锂电池智能制造技术开发公司放在中国,可以极好地接近主要市场。 具体说来,先利用已经有的源程序和在锂电池极片制造领域已经开发完成的一百多套模型,以及锂电池极片制造的几个工段与李博士开发过智能系统的对应工段的一致性,开发完成锂电池极片制造优化与指导系统,即二级系统。在其后的另一个时间段内逐渐形成整条锂电池极片生产线的智能制造开发平台,

锂电池极片制造完成后,一方面继续进行将极片生产成电芯和电池组等工段。这部分生产线较长,可以通过机器人进行操作。为此可以开发出基于二级系统的各家机器人的共享开发平台,以弥平各家机器人的具体开发要求,并且通过二级系统的子程序甚至应用界面以降低编程的技术难度。

锂电池智能制造过程中所形成的技术,可以应用于绝大多数制造业企业,特别是新兴制造业企业,比如近期深圳质量月就安排了李博士做了基于人工智能缺陷预警的质量优化的专场讲座。

李博士及金通团队主要产品开发

 

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