在ASPENCORE在深圳电子智能制造展（EIMS）同期举办的“深圳国际工业4.0技术与应用峰会”上，中国科学院深圳先进技术研究院副研究员、深圳市海外高水平引进人才杨之乐博士分享了“智能成型装备工业互联网的研发与应用实践”主题演讲。
杨之乐博士介绍说，模塑企业是典型的离散型工业，同时又是工业领域的基础性制造业。这类企业存在着设备系统型号不一各自为政、严重依靠人工的经验性管理、生产效率低的种种弊端。因此，不推行工厂内的人机物互联互通来加强信息化，自动化过程很难改变这种落后状态。只有打通设备（注塑机）控制系统的联网屏障才能真正实现工业互联网，而在物联网基础上采集大量有效数据来进行数据分析、建模、工艺优化和管控，最后实现注塑生产过程的人工智能应用来摆脱依靠人员的经验性管理，推行数字化现代管理。
中科院深圳先进技术研究院智能成型装备工业互联网方案的研发主要针对注塑成型工厂，打造注塑生产设备的工业互联网垂直生态。从注塑机底层控制和优化出发，开发依托工业互联网和5G技术的联网控制器设备和工业管理软件，打造垂直行业生态和云平台，创造新的综合服务模式和知识交互模式，建立行业实时大数据平台和知识库，使模塑企业从依赖人员的经验性管理走向充分利用大数据的科学管理的趋势随着信息化互联网技术及5G技术的应用全面发展。
杨博士介绍说，模塑工业在我国是一个非常大的行业，我国是占到了世界第一的消费量和产值。我们生活中大量的塑料制品、塑料元器件，都是由注塑机来加工成型。现在注塑工业面临以下几个问题：模塑行业中装备智能化、生产智能化、管理智能化和服务智能化程度低，缺少数字化、自动化、信息化和智能化的技术手段。
问题导向：面向模塑行业中装备智能化、生产智能化、管理智能化和服务智能化的迫切需求。
聚焦研发：聚焦智能成型装备与工业互联网云平台，开展关键工程技术问题协同创新研发。
应用示范：构建“智能装备-智能产线-智能车间-智能工厂-智能行业”五位一体的模塑智能制造核心技术体系与产业应用示范。
服务产业：提升模塑智能制造行业水平，促进制造业转型升级，服务广东从“制造大省”到“制造强省”的跨越发展，服务“中国制造2025”。
杨博士介绍说，其团队研究的第一个内容是模塑车间智能管控系统。它的基础是注塑机控制器，现在基于液压的注塑控制器主要产地是宁波和德国等欧洲厂商。大量的注塑机在工作到十几年以后生产进度会显著下降，它的工艺会受到注塑机部分部件退化的影响。“因为它原来的控制系统是开环的，很多的工艺参数受器件退化而导致生产工艺达不到要求。我们就做了一个闭环控制器，跟踪注塑机单个零部件的退化做补偿，开发了一套迭代学习的控制算法，这样就把很多老的退化的注塑机直接救活了。在这个场景下我们开发了一些相关的网络服务和智能化的手段。”杨博士说。
第二个研究内容是模塑产线的全周期生产优化调度，即对个性化和批量化的工单在单个工厂或跨工厂的场景里做工序的调度。“也就是说某个工厂有四五个注塑机，另一个工厂有10个注塑机，大家同时生成单一批次的不同工件，能够做到跨厂跨领域的调度和协同生产，用一些算法就可以把它很好地解决。”
杨博士继续说到，装备本身以及模塑本身的工艺会有一些故障，可以将人工智能/深度学习的方法和传统的统计学方法相结合，实现整个注塑机装备的故障诊断。
然后，该团队在注塑车间智能管控系统基础上，建立了模塑智能制造工业互联网云平台。“我们在华为云、阿里云等云里面做了一个注塑机的工业互联网云平台。这个云平台连接了所有安装的注塑机控制器，还有MES系统的生产数据。这个云平台不同于工业互联网场景的平台，它不是一个通用平台，而是一个垂直产业的平台。在这个云平台上，可以看到连接的每一台注塑机的实时生产数据，这是工业互联网最难做到的。不仅能看到生产的统计数据，还能看到平台机器的实时生产数据，这样从调度上，从了解机器本身的状态上都能够做到全场景。
“此外，我们还想借助这个云平台开发一些模块功能，实现单个注塑机和模具的技术服务平台。我们想设计一个定制化的模具，在这个平台上看到哪个注塑机和哪家注塑机的厂商有生产能力可以定制化服务。另外想生产一批注塑机产品，可以找到离生产最近的注塑机的厂，可以租用它的注塑机进行加工。另外可以在多注塑机之间进行配料交易，以及模具辅助设计。最终能够做到一个多种机器平台的可扩展的服务。
“基于这个场景我们也做了很多数据库，其中一个就是把生产过的模具以及加工工艺过程都做了模具大数据的分析和效果的采集。这非常重要，我们任何一个模具的生产都有最优的生产参数，很多注塑机实际的应用会把这个最优生产参数记录下来，后面以查表或者专家系统的形式实现参数的自动调整。这样能够保证生产同一个类型的模具工件可以使用类似的加工参数，实现最优的结果。”杨博士指出。
据介绍，模塑大数据分为两大类：
一类是生产管理和机台运行的大数据（包括机台状态：生产、待机、调机、试模、换料等12种。工单信息：模具编号、色料编号、生产计划、生产数量、出入库、稼动率等13项）。
第二类是设备控制参数和工艺参数（包括实时状态：模具位置、顶针位置、螺杆位置、系统压力、各段温度、油温、模温、模拟量，各阶段动作、警报提示等60种实时数据。工艺信息：设定值采集，如温度设定、注射切换时间、注射速度压力、开合模压力、熔胶速度压力、中子速度压力、冷却时间等多项设定值。监控参数：如周期时间、温度精度、开模终点、射出终点、熔胶时间、开合模时间、空闲时间等24项）。
两类大数据的应用范围和价值不同，第一类生产管理和机台运行大数据，用于本企业生产管理和生产监督，以及成本核算、绩效考核的参考价值，这类数据仍然人为因素参与较多，对于公有云平台作用不大，只用于本企业生产管理。第二类设备控制参数和工艺参数的大数据是基于物料化学原理和设备物理原理的标准化数据组合和变化产生的效果，标准化程度高，人为因素影响小，这类大数据可通过相关回归分析来找出生产缺陷原因和工艺优化的技术参数组合，对于今后公有云平台建立技术服务平台有很高的价值。同时，对企业实行工艺管理和工艺优化也有很高的使用价值。目前，基础管理较好的注塑企业都提出采集设备运行和工艺参数大数据反向控制的需求，因企业发展到这个水平，对于大数据应用效果是显而易见的。
注塑智能制造的五个智能化包括：
1.装备智能化
注塑机（二维迭代控制器系统），模具（模内传感器、模温压力传感器、热流道控制系统），配料系统（智能化选配），周边配件（机械手、机器人、品质分选器）等装备的智能化。
2.生产方式智能化
无人（少人）车间，把离散设备互联互通组成连贯生产线，包括模塑设备控制参数和工艺控制参数的采集，分析、建模集成、工艺优化、工艺反向管控，这是智能注塑的最关键部分。
3.产品智能化
产品标识二维码（RFID）或条形码、产品可追溯性、智能排单、全程控制的数字查询文件。
4.管理智能化
运用管控系统（MES系统）进行去中间环节，高中层信息共享、授权各级管理权限和流程化管理快速反应和生产故障及时排除，成本核算，绩效考核的及时性准确性提升，争取做到单机核算，单人当天绩效考核。
5.服务智能化
可将公司生产管控云平台与上下游供应链对接、实现信息共享、更直接链接客户需求和管理服务。进一步可探讨产品供应链条的区块链工厂生产模式。
中科院深圳先进技术研究院和新加坡群达集团模塑智能事业部于2019年共同组建成立了一家孵化公司——中科晟达。“这家公司专门把我们注塑机（包括底层的控制器和上层的MES系统）做成一个通用化的软件和服务平台，专门支持现在几千家注塑机的使用厂商做工业互联网的行业改造。我们开发了一套专门针对注塑系统的MES系统，它也是一个SaaS的服务系统。在工厂把注塑机用工业互联网的场景连起来以后，在MES系统上就可以通过手机云服务的形式去实时观测自己注塑机的一些生产场景。”杨博士介绍说。
“在这个系统里开发了一些功能，包括可以对接各种各样的ERP平台（包括SAP的ERP平台），我本人也在上面开发一些算法，包括注塑模具故障检测的算法，还有一些未来新的算法。这样可以更大幅度地做一些扩展服务，提高整个行业的智能化水平。
“未来还会开发人工智能模块——会开发注塑行业的数字孪生系统，让每个注塑机使用厂家都可以看到自己的注塑机在3D场景下实时加工的生产情况。”杨博士补充说。
5G技术具有带宽大、容量大、传输快、信息传递准确率高的许多优点，可解决工业物联网中的核心技术应用。在模塑工厂内主要解决设备互联网的无线替代有线的便利，设备中海量技术参数的快捷传输及方向控制，大数据的实时传输和大量储存，以及数字孪生的虚拟工厂（VR）远程管控等诸多的技术保障。因此，5G工业模组可在区域5G基站条件下，通过注塑机控制器和采集器安装工业模组来实现注塑智能化工厂的理想场景。
以下是注塑机高性能控制系统及其云平台的核心生产参数。“在更换我们的注塑机控制器以后，可以实现比新控制器更好的加工精度和性能。”杨博士表示，“我们相关的技术指标能够达到国际领先水平，也评了很多奖，2019年获评国家科技进步二等奖。”
最后再看一些典型应用情况以及两个样板工厂。
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