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SMT柔性生產線數據分析與利用領域的專利啟示

智能制造新趨勢窺探

在電子裝配行業,為提高SMT(表面貼裝)柔性生產線的生產效率,降低生產成本,希望尋找全球范圍內的專利數據:基于生產線中產生的各類數據(產品數據、設備數據、工藝數據、質檢數據、生產信息數據、物料數據、售后服務數據等)進行數據收集、篩選、分析和挖掘的相關專利。 本報告以制造行業為基礎,針對生產線優化、生產線仿真及生產線專家系統方面的專利進行了初步檢索分析,并根據任務涉及的問題,經過解讀、篩選,提煉出部分高相關度的專利,提示該領域的研發人員進一步研究關注。同時,此次極客任務的分析結果對于智能制造行業相關細分領域的技術研發人員也有一定參考價值。

生產線優化技術

通過檢索發現生產線優化技術從1997年就開始出現相關專利的申請,20年發展過程中,整體專利申請呈現上升態勢,特別是從2010年開始申請量明顯增長(如圖1所示)。而公開數量更是在2016年出現激增,公開數量是2015年的兩倍(圖2)。

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圖1: 生產線優化技術專利申請趨勢(1997~2016)

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圖2:生產線優化技術專利公開趨勢(1997~2016)

 觀察主要申請人排名發現(圖3),國內多家高校都在該領域取得了大量研究成果并申請了相關專利,其中浙江大學申請量排名第一。從國外申請者來看,被認為在智能制造行業具有世界領導地位的西門子公司與中石化、國家電網及首鋼等國內企業專利布局力度相當。瑞士ABB公司作為電力和自動化技術領域世界級知名廠商,擁有包括電力自動化系統、測量設備和傳感器,實時控制和優化系統,機器人軟硬件和仿真系統等多種產品線。在生產線優化技術領域近年來不斷加大研發投入,專利布局力度上也明顯占優,其部分相關專利值得進一步重點解讀和跟蹤研究。

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圖3: 生產線優化技術專利申請人排名情況

生產線仿真技術

在生產線仿真技術領域中,專利整體數量與生產線優化技術相當,專利申請量及公開量同樣呈現出逐年上升的趨勢,專利申請量在2013年達到今年來的峰值(圖4),而公開數量于2015年和2016年進入高峰期(圖5)。

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圖4:生產線仿真技術專利申請趨勢(1997~2016)

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圖5:生產線仿真技術專利公開趨勢(1997~2016)

通過聚類分析發現,在生產線仿真技術上,系統類專利布局數量最多,其次是組件及控制器,且申請主體主要為國外公司,如日本的三洋、日立,韓國的三星等,值得特別關注的是Adgistics,這是一家提供數字資產管理軟件服務解決方案的公司,在模擬仿真主題上有關鍵專利布局。從國內來看,武漢大學在模擬仿真技術上具有一定優勢(圖6)。

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圖6: 生產線仿真技術聚類分析圖

生產線數據專家系統

所謂專家系統是一種模擬人類專家解決領域問題的計算機程序系統。專家系統是人工智能中最重要的也是最活躍的一個應用領域,它實現了人工智能從理論研究走向實際應用、從一般推理策略探討轉向運用專門知識的重大突破。在制造業領域,利用專家系統實現生產線各種數據的分析和利用成為最新的智能制造領域關注熱點。

從生產線數據專家系統的專利檢索上亦有收獲和新的發現,如圖7及圖8所示,該領域專利申請量20年來在穩定增長,而2016年公開量激增。

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圖7:生產線數據專家系統專利申請趨勢(1997~2016)

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圖8:生產線數據專家系統專利公開趨勢(1997~2016)

在這個領域中,中國呈現出明顯的劣勢,幾乎很難發現國內企業在此領域的專利申請(僅發現國家電網在2015年申請的CN201510632952.X專利),而日本公司如NEC、日立、東芝等有大量專利申請,IBM、Kellogg Browin & Root(KBR)亦在此領域發力(圖9)。

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圖9:生產線數據專家系統專利申請人TOP 10

高相關度重點專利

從以上關鍵詞檢索到的結果中進行反復比對與篩選后,分析得到一些高相關度的重點專利。針對電子裝配,特別是SMT領域,利用數據分析和數據挖掘技術優化生產線,從而提高生產效率或生產質量的相關專利相對較少,檢索到的部分專利中,更關注貼片機一個生產環節的性能優化。從申請時間看,主要集中在2014年以后,且數量較少,相比專利,該技術領域的論文則相對多些,說明該類技術在成熟度或者創新程度上看還處于萌芽發展階段。

標題

公開號

申請號

申請人

METHOD FOR SIMULATING PRODUCT TIME IN SMT PROCESS

KR1020160023332A

KR1020140109585

SAMSUNG TECHWIN CO LTD

PCB板組裝工藝中多機流水生產線貼片機負荷均衡優化方法

CN105590143A

CN201510962454.1

蘭州理工大學

但如果將檢索范圍從電子裝配行業擴展到整個制造行業,針對廣義的生產線優化問題,能夠檢索到相對較多的專利。從申請人分布看,日本公司和研究機構在該領域申請專利較多。從技術角度看,針對生產線產能優化問題,檢索到的重點專利主要從以下幾個方面布局:

1. 從優化生產布局的角度出發,利用生產線仿真技術,優化調度整個生產鏈的各個工序,從而提高生產效率,減少用工人數

標題

公開號

申請號

申請人

生產線仿真模型構筑方法以及生產線仿真模型構筑裝置

CN103150604B

CN201210514348.3

株式會社日立制作所

一種基于集成仿真的自動化生產線優化設計方法

CN106022523A

CN201610342541.1

廣東工業大學

一種生產線的快速定制設計服務平臺

CN106021733A

CN201610342985.5

廣東工業大學

一種自動化生產線的設計與運行聯合優化方法

CN105787229A

CN201610342540.7

廣東工業大學

裝配線多目標建模方法、粒子群算法及優化調度方法

CN105160433A

CN105160433A

河海大學

從專利申請人看,國內的廣東工業大學在生產線仿真技術領域有較多相關專利,側重于產線布局。

2. 從優化生產工藝的角度出發,利用生產線仿真技術,建立工藝仿真模型,尋找生產率瓶頸工藝,優化工藝參數,從而提高生產效率及產品質量

標題

公開號

申請號

申請人

METHOD FOR SIMULATING PRODUCT TIME IN SMT PROCESS

KR1020160023332A

KR1020140109585

SAMSUNG TECHWIN CO LTD

PRODUCTION SIMULATION DEVICE AND PRODUCTION SIMULATION METHOD

WO2013157507A1

WOJP13061143

HITACHI LTD

PRODUCTION LINE SIMULATION DEVICE

WO2015068257A1

WOJP13080234

TOSHIBA MITSUBISHI ELECTRIC INDUSTRIAL SYSTEMS CORPORATION

通過工藝模型優化生產線,在該技術方向的專利相對較新,暫時沒有檢索到國內公司或研究所在該領域的相關專利。從一個側面也反映出在工藝數字化方面,國內基礎較弱。

3. 通過優化生產調度策略,優化生產計劃,從而提高生產率

標題

公開號

申請號

申請人

生產計劃的決定方法

及決定裝置

CN104137665B

CN201280070071.8

富士機械制造株式會社

生產線仿真模型構筑方法以及生產線仿真模型構筑裝置

CN103150604B

CN201210514348.3

株式會社日立制作所

The production schedule of the decision support system

JP6041765B2

JP2013151965

株式會社神戸製鋼所

4. 利用機器學習技術,建立生產線專家系統,分析識別產線生產模式,建立產線產量的趨勢,分析影響產量降低的潛在因素,為提高生產率提供數據支撐和解決方案

標題

公開號

申請號

申請人

Production pattern-recognition artificial neural net (ANN) with event-response expert system (ES)--yieldshieldTM

US20030028353A1

US09923215

GVENTER BRIAN

PATTERN-RECOGNITION ARTIFICIAL NEURAL WITH EXPERT SYSTEM

WO03015004A3

WOUS02018279

NOKIA CORPORATION

5.提高仿真模型的精度:通過數據分析,虛實比對數據,結合機器學習方法,不斷迭代,提高仿真精度

標題

公開號

申請號

申請人

生產線模擬裝置

CN105706010A

CN201380080785.1

東芝三菱電機產業系統株式會社

6. 利用能源管理技術,降低生產線能耗,優化配置產量與能耗間的平衡,以達到最佳的經濟效益

標題

公開號

申請號

申請人

SIMULATION BASED CLOUD SERVICE FOR INDUSTRIAL ENERGY MANAGEMENT

WO2016176163A1

WOUS16029282

SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT

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