技术革新与智能制造

技术革新与智能制造（精选8篇）

技术革新与智能制造 篇1

有线电视网络网格化服务智能调度系统是为了解决数字化整体转换之后所面临的用户服务以及相应的管理问题而提出的“一种理念、一个模式和一套系统”;系统的主要创新点是实现了有线电视网络维修维护的服务标准化、流程信息化、监控实时化和管理系统化。

一、系统构建的理念与模式

整个系统构建在“有线电视网络网格化服务”的理念和模式之上, 所谓网格化, 是根据有线电视的网络特性、业务特性、地理特性、用户特性等要素, 将服务区域划分成若干个网格, 以智能调度系统为中心对各网格实施区域、任务、资源及绩效的精细化管理。

二、系统的技术架构

系统的内部架构是基于.NET框架的B/S三层架构, 应用层的系统开发支持通用的.NET标准中间件产品, 其他功能可以在相应层次上集成相应的软件或定制开发。在系统的外部结构设计上, 通过移动GPRS数据专线通道实现业务信息的无线传输, 并与呼叫中心系统、用户管理系统、器材管理系统等系统对接, 实现了服务各环节与公司管理的有机结合。

三、系统的功能

整个系统共分为四个子系统:调度子系统、移动派返单子系统、监控子系统和网格管理子系统。调度子系统通过对预约、在线处理、任务分派、上门处理和返单五个服务环节的管控, 实现了服务过程的标准化;移动派返单子系统利用计算机及无线通信技术, 将任务单据电子化, 实现了网络维修维护服务全过程的信息化;监控子系统通过系统的自动统计功能, 实现对服务全过程的实时监控;网格管理子系统以网格为基本的服务单元, 通过系统对网格进行科学的管理, 实现了服务管理的系统化。

四、系统应用情况

(一) 系统稳定性。

该系统已投入使用1年6个月, 共有15名调度人员、200多名一线服务人员使用该系统, 累计完成953632个业务单据的在线运行, 系统运行情况稳定。

(二) 系统实效性。

实现了数字电视故障2小时内统一响应, 服务时限从之前的48小时提升至24小时, 并已具备进一步提升至12小时的能力。同时, 数字电视故障单据的及时处理成功率稳定在98%以上, 用户的满意度由之前的81.6%提升至目前的94.8%。

(三) 系统经济性。

实现了数字电视故障单据处理效率由之前的每单45分钟提至35分钟, 相当于每1000份工单可节省1名上门服务人员, 累计每年可为天威公司维修维护工作减少人力支出172万。

整个系统是有线电视网络维修维护服务的一项创新, 其价值并不仅在于能为运营商降低服务成本, 更重要的在于增加了公司的品牌价值, 增强了公司业务产品的竞争力, 促进了公司业务的销售, 对于公司经营产生了积极影响。

技术革新与智能制造 篇2

作者：王玉石

湖北文理学院机械与汽车工程学院工业工程1311班 学号2013123106

摘要：介绍了智能制造提出的背景、主要研究内容和目标,人工智能与IMT、IM的关系,IMS和CIMS,智能制造的物质基础及理论基础,智能制造系统的特征及框架结构,并简要介绍了智能加工中心IMC,智能制造技木的发展趋势，以及智能制造系统研究成果及存在问题。

关键词：智能制造，IMS,IMC,IMT。1.主要研究内容和目标

智能制造在国际上尚无公认的定义。目前比较通行的一种定义是, 智能制造技术是指在制造工业的各个环节,以一种高度柔性与高度集成的方式,通过计算机来模拟人类专家的制造智能活动。因此,智能制造的研究开发对象是整个机械制造企业, 其主要研究开发目标有二: ①整个制造工作的全面智能化,它在实际制造系统中首次提出了以机器智能取代人的部脑力劳动作为主要目标,，强调整个企业生产经营过程大范围的自组织能力;②信息和制造智能的集成与共享, 强调智能型的集成自动化。目前,IMT和IMS的研究方向已从最初的人工智能在制造领域中的应用(AiM)发展到今天IMS,研究课题涉及的范围由最初仅一个企业内的市场分析、产品设计、生产计划、制造加工、过程控制、信息管理、设备维护等技术型环节的自动化,发展到今天的面向世界范围内的整个制造环境的集成化与自组织能力,包括制造智能处理技术、自组织加工单元、自组织机器人、智能生产管理信息系统、多级竞争式控制网络、全球通讯与操作网等。2.人工智能与IMT，IMS 人工智能的研究一开始就未能摆脱制造机器生物的思想,即“机器智能化”。这种以“自主”系统为目标的研究路线,严重地阻碍了人工智能研究的进展。许多学者已意识到这一点, Feigenbaum、Newell、钱学森从计算机角度出发,提出了人与计算机相结合的智能系统概念。目前国外对多媒体及虚拟技术研究进行大量投资,以及日本第五代智能计算机研制计划的搁浅等事例, 就是智能系统研究目标有所改变的明证。人工智能技术在机械制造领域中的应用涉及市场分析、产品设计、生产规划、过程控制、质量管理、材料处理、设备维护等诸方面。结果是开发出了种类繁多的面向特定领域的独立的专家系统、基于知识的系统或智能辅助系统,形成一系列的“智能化孤岛”。随着研究与应用的深入,人们逐渐认识到, 未来的制造自动化应是高度集成化与智能化的人—机系统的有机融合, 制造自动化程度的进一步提高要依赖于整个制造系统的自组织能力。如何提高这些“孤岛”的应用范围和在实际制造环境中处理问题的能力, 成为人们的研究焦点。在80 年代末和90年代初,一种通过集成制造自动化、新一代人工智能、计算机等科学技术而发展起来的新型制造工程—— IMT和新——代制造系统—— IMS 便脱颖而出。人工智能在制造领域中的应用与 IMT 和IMS 的一个重要区别在于, IMS 和 IMT 首次以部分取代制造中人的脑力劳动为研究目标, 而不再仅起“辅助和支持”作用,在一定范围还需要能独立地适应周围环境, 开展工作。四IMS和CIMS发展的道路不是一帆风顺的。今天,CIMS的发展遇到了不可逾越的障碍,可能是刚开始时就对CIMS提出了过高的要求,也可能是CIMS本身就存在某种与生俱来的缺陷,今天的CIMS在国际上已不像几年前那样受到极大的关注与广泛地研究。从CIMS的发展来看,众多研究者把重点放在计算机集成上,从科学技术的现状看,要完成这样一个集成系统是很困难的。CIMS作为一种连接生产线中的单个自动化子系统的策略,是一种提高制造效率的技术。它的技术基础具有集中式结构的递阶信息网络。尽管在这个递阶体系中有多个执行层次,但主要控制设施仍然是中心计算机。CIMS存在的一个主要问题是用于异种环境必须互连时的复杂性。在CIMS概念下,手工操作要与高度自动化或半自动化操作集成起来是非常困难和昂贵的。在CIMS深入发展和推广应用的今天,人们已经逐渐认识到,要想让CIMS真正发挥效益和大面积推广应用,有两大问题需要解决:①人在系统中的作用和地位;②在不作很大投资对现有设施进行技术改造的情况下亦能应用CIMS。现有的CIMS概念是解决不了这两个难题的。今天,人力和自动化是一对技术矛盾,不能集成在一起,所能做的选择,或是昂贵的全自动化生产线,或是手工操作,而缺乏的是人力和制造设备之间的相容性,人机工程只是一个方面的考虑,更重要的相容性考虑要体现在竞争、技能和决策能力上。人在制造中的作用需要被重新定义和加以重视。

3．智能制造的物质基础及理论基础

3.1.智能制造系统的物质基础主要有：

(1)数控机床和加工中心美国于1952年研制成功第一台数控铣床,使机械制造业发生一次技术革命。数控机床和加工中心是柔性制造的核心单元技术。(2)计算机辅助设计与制造提高了产品的质量和缩短产品生产周期,改变了传统用手工绘图、依靠图纸组织整个生产过程的技木管理模式。

(3)工业控制技术、微电子技术与机械工业的结合———机器人开创了工业生产的新局面,使生产结构发生重大变化,使制造过程更富于柔性扩展了人类工作范围。

(4)制造系统为智能化开发了面向制造过程

中特定环节、特定问题的“智能化孤岛”,如专家系统、基干知识的系统和智能辅助系统等。

(5)智能制造系统和计算机集成制造系统用计算机一体化控制生产系统,使生产从概念、设计到制造联成一体,做到直接面向市场进行生产,可以从事大小规模并举的多样化的生产;近年来,制造技术有了长足的发展和进步,也带来了很多新问题。数控机床、自动物料系统、计算机控制系统、=机器人等在工业公司得到了广泛的应用,越来越多的公司使用了“计算机集成制造系统(CIMS)”、“柔性制造系统(FMS)”、“工厂自动化(FA)”、“多目标智能计算机辅助设计(M1CAD)”、“模块化制造与工厂(MXMF)、并行工程(CE)”、“智能控制系统(ICS)”以及“智能制造(IM)”、“智能制造技术(IMT)”和“智能制造系统(IMS)”等等新术语。先进的计算机技术、控制技术和制造技术向产品、工艺和系统的设计师和管理人员提出了新的挑战,传统的设计和管理方法不能再有效地解决现代制造系统提出的问题了。要解决这些问题、需要用现代的工具和方法,例如人工智能(AI)就为解决复杂的工业问题提出了一套最适宜的工具。3.2.智能制造技术的理论基础

智能制造技术是采用一种全新的制造概念和实现模式。其核心特征强调整个制造系统的整体“智能化”或“自组织能力”与个体的“自主性”。“智能制造国际合作研究计划JIRPIMS”明确提出:“智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动,并将这种智能活动与智能机器有机融合,将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统“。基于这个观点,在智能制造的基础理论研究中,提出了智能制造系统及其环境的一种实现模式,这种模式给制造过程及系统的描述、建模和仿真研究赋予了全新的思想和内容,涉及制造过程和系统的计划、管理、组织及运行各个环节,体现在制造系统中制造智能知识的获取和运用,系统的智能调度等,亦即对制造系统内的物质流、信息流、功能决策能力和控制能力提出明确要求。作为智能制造技术基础,各种人工智能工具,及人工智能技术研究成果在制造业中的广泛应用,促进了智能制造技术的发展。而智能制造系统中,智能调度、智能信息处理与智能机器的有机融合而构成的复杂智能系统,主要体现在以智能加工中心为核心的智能加工系统的智能单元上。作为智能单元的神经中枢——智能数控系统,不仅需要对系统内部中各种不确定的因素如噪声测量、传动间隙、摩擦、外界干扰、系统内各种模型的非线性及非预见性事件实施智能控制,而且要对制造系统的各种命令请求做出智能反应。这种功能已远非传统的数控系统体系结构所能胜任,这是一个具有挑战性的新课题。对此有待研究解决的问题有很多,其中包括智能制造机理、智能制造信息、制造智能和制造中的计算几何等。总之,制造技术发展到今天,已经由一种技术发展成为包括系统论、信息论和控制论为核心的、贯穿在整个制造过程各个环节的一门新型的工程学科,即制造科学。制造系统集成与调度的关键是信息的传递与交换。从信息与控制的观点来看,智能制造系统是一个信息处理系统,由输入、处理、输出和反馈等部分组成。输入有物质(原料、设备、资金、人员)、能量与信息;输出有产品与服务;处理包括物料的处理与信息处理;反馈有产品品质回馈与顾客反馈。制造过程实质上是信息资源的采集、输入、加工处理和输出的过程,而最终形成的产品可视为信息的物质表现形式。4．结语

制造业是国家经济和综合国力的基础,被称为“立国之本”。而我国的制造工业与发达国家相比,差距很大,主要表现为自主开发能力和技术创新能力薄弱,核心技术、关键技术仍依赖进口。对此,我国已引起重视,在“九五”科技规划和15年科技发展规划中,将先进制造技术列为重点发展领域之一。进入21世纪,经济全球化的进程日益加快,制造业领域的竞争日益加剧,而竞争的核心是先进制造技术。在此环境下,我们只有抓住机遇,迎接挑战,利用先进制造技术改造传统产业,实现技术创新、机制创新、管理创新及人才创新,才能实现我国跻身世界制造强国的目标。

参考文献

技术革新与智能制造 篇3

在加工过程中存在着以下问题: (1) 在线测量的困难, 包括传感器的选择、设计、最优定位、数据冗余引起的信息混乱, 传感器失效引起的混乱等; (2) 过程模型的不确定性, 包括参数的不可知性、状态变化的不确定性、信息的模糊性、多维信息的偶合性等使得控制性差; (3) 过程的快速性, 使实时控制难以实现等; (4) 系统处理多级信息反馈时的不稳定性。

智能制造技术实质上是智能控制在制造中的运用, 从控制理论观点来看仅表示可能运用的控制方法, 并不说明方法的因果或隶属关系。如果考虑到知识描述和信息集成, 则内容更为丰富。自适应控制方法往往选择作为智能机床控制的基本方法, 它可以根据加工条件的改变而自动改变参数, 实现最优过程控制。但是由于在线测量仪器及测量信息的不完备性和不可靠性, 以及复杂过程的物理模型的建模不淮确性, 使得自适应控制方法的应用受到很大的限制。人工智能无疑是智能制造技术最强有力的理论基础和技术手段。目前, 专家系统在一些有限领域中得到了成功的运用, 它可以为IMS提供知识获取、知识表示和知识利用的基本手段。

大多数人工智能系统都采用“产生式”系统结构。产生式系统是由数据库、规则库和推理机组成, 它方便地描述了问题求解过程。多层次的问题求解过程对应IMS中的多级控制结构最低层的目标级, 即对应于机床及生产设备的控制级。较高级的产生式系统解决较低级产生式系统中的状态描述、操作改变以及规划或策略选择等问题, 间接影响目标问题的求解。

在加工过程控制级, 目前专家系统常常只用于一些简单的控制算法、状态辨识算法的监督和监控, 用以提高算法的可靠性、安全性或柔性。该专家系统用于加工过程控制的两种操作模式: (1) 控制模式选择型; (2) 自适应修正型。

机械系统的状态监控是智能制造系统的重要研究内容。对制造系统而言, 状态监控主要有刀具破损和磨损状态检测、工序过程监视、机床运行状态监视、机床状态监控、加工精度监控等内容, 下边对一些检测内容和方法加以简单介绍。

加工过程工件的监视项目有:工序监视 (是否为所要求的加工) 、工件监视 (是否是规定的加工件) 、工件安装位姿监视 (是否进入正确安装的位姿) 、尺寸与形状误差监视、表示粗糙度监视等。工序监视、工件监视和工件安装位姿监视多采用机器视觉或光视方法, 工序监视也有用噪声等监视法的。尺寸与形状监视法有直接与直接测量法两类, 长度尺寸测量是位移测量的一种, 位移测量可以采用各种位移传感器, 如变阻器式、差动变压器、电容式、涡流式、同步机、计量光栅、激光比长仪等, 这些传感器均可进行连续位移测量。现代数控机床上一般配有专用测量头, 也可进行长度测量。形位公差一般采用离线方式在专用仪器上进行。表面粗糙度一般多采用光学法测量为主, 光学法的优点是检测信号的获取可不直接接触被测表面, 易于快速检测, 识别能力强, 但现场干扰大, 多采用激光来测量。

机床的可靠运行是加工系统稳定、实现高生产率的前提。机床的动态精度直接影响加工精度。

(1) 驱动系统的监控。采用高分辨率的检测传感方法与装置监视机床运动位移, 并以位移误差作为反馈控制信号经伺服驱动系统进行反馈补偿, 减小或消除位移误差。

(2) 主轴轴承与主轴回转部件监视与控制。主轴回转误差对工件圆度和孔系同轴度影响很大。主轴轴承与主轴轴系的监视方法有:轴承寿命监视—振动法、声发射法、扭矩法等;圆度监视与控制——静压空气支承/涡流传感器或激光扫瞄, 电感或电容传感器及码盘/微型计算机控制下的伺服机构;热变形监控—应变片/温度补偿系统;同轴度监视—激光同步扫描孔系中的各孔, 利用微机求解同抽度。高精度空气支承主铀的监控系统分辨率可达纳米级, 主轴回转误差控制在0.05m以内。

(3) 机床状态监视。机床工况监视的检测传感参数包括:主轴或进给电动机的电流、电压、功率、力/扭矩、转速、振动、温度、接触或接近、切削液流量等。通过这些参数集中的元素传感可实现功率过载监视、切削力监视、颤振监视、刀具一工件或机床运动部件与其他部件碰撞监视、切削液控制等, 并可在此基础上实现自适应控制。另一种分法, 是把颤振监视、碰撞监视、切削力/扭矩监视归入切削过程监视。

(4) 精度监视与控制。加工误差可以由加工机床误差 (几何误差、位移误差与伺服进给系统误差) 、刀具误差 (切削刃磨损、刀具调整误差、刀具弹性与热变形误差) 、工件/夹具误差 (定位与装夹误差、工件/夹具弹性与热变形误差、工件材质不均匀性) 组成。此外, 在精度监视中还要考虑环境条件、系统运行工况和检测系统等项误差。对于机床自身的几何误差 (又称原始误差) 、静态力变形 (如自重和稳态切削力等引起的) 和动态误差 (运动不平稳性、热与动态力的影响) , 一般采用误差的硬软件补偿法进行补偿, 实现误差控制。加工误差的监控采用实时过程监测与反馈修正法和循环中检测法。实时过程监测法在加工过程中对试件或工件的尺寸、形状与位置误差直接进行实时监测, 根据监测结果由计算机系统求出误差值, 进行反馈修正。循环检测法包括工序前与工序后检测, 即在线或在机对刀具磨损、工夹具与工件位置进行检测, 保证工件坐标原点精度和加工余量的合理分配 (工序前测量) 和在加工工序完成后离线测定加工精度指标, 反馈给NC系统进行修正, 防止继续出现废次品或不合格的精度项目。

摘要：制造技术包括人类对制造过程的行为认识, 以及对解决制造问题各种方法的认识等。而随着科学技术的进步, 制造技术也与时俱进的发生着变化, 智能制造系统就是其表现之一。本文主要论述智能制造技术机械系统及其重要研究内容机械系统的状态监控。

技术革新与智能制造 篇4

于2014年5月29日在北京召开。论坛中, 清华大学教授、中国工程院院士柳百成教授作了《中国制造业的现状及展望》的报告, 佐治亚理工学院教授、2012-2013年度美国总统办公室科技政策部先进制造助理主任Thomas Kurfess作了《美国制造业的政策与技术发展目标》的报告, 沈阳新松机器人自动化股份有限公司总裁曲道奎博士作了《机器人驱动中国制造模式变革》的报告, 圣母大学教授、2012-2013美国商务部先进制造国家项目办公室副主任Steven Schmidt作了《物联网及制造业的未来》的报告, 中航工业北京航空制造工程研究所副总工程师巩水利作了《中国增材制造技术及其对制造业的影响》的报告, 美国国家国防制造与加工中心总裁兼总经理、美国国家增材制造创新研究所创始人Ralph Resnick作了《美国国家增材制造创新研究所———助力增材制造创新》的报告。报告人围绕“新工业革命与智能制造”主题, 探讨新兴技术与商业模式, 分享产品创新理念与心得, 预测智能制造业发展趋势, 并与参会者积极互动。

技术革新与智能制造 篇5

随着工业4.0的影响,《中国制造2025》的出台,推动制造业的升级发展成为政府和行业的共识,制造企业对物流的关注度上升到新的阶段,物流优化升级需求不断增加。在此背景下,《物流技术与应用》杂志于3月17-18日在沈阳召开“2016中国制造业供应链与物流技术研讨会”。制造业企业、供应链物流企业以及物流技术装备企业代表汇聚一堂,共话智能制造与智慧物流,探讨在新的时代背景下制造企业的供应链与物流升级优化之道。大会从观点碰撞到实践应用,带给与会者思考和启发,得到了高度赞赏和肯定。

继“中国服装行业供应链与物流技术研讨会”、“中国快速消费品供应链与物流高峰会”、“中国物流装备产业发展大会”之后,“中国制造业供应链与物流技术研讨会”将成为《物流技术与应用》杂志倾力打造的又一精品会议,并将持续举办。

中国作为制造业大国,制造企业的经营管理和技术水平较之以往显著提高,但其物流发展却相对滞后。可喜的是,随着工业4.0的影响,《中国制造2025》的出台,推动制造业的升级发展已经成为政府和行业的共识,而物流作为贯穿产品整个生命周期的重要活动,其优化升级需求不断增加,制造企业对物流的关注度上升到新的阶段。

正是在此背景下,《物流技术与应用》杂志以“智能制造与智慧物流”为主题,于3月17-18日在沈阳召开了“2016中国制造业供应链与物流技术研讨会”。本届大会由沈阳新松机器人自动化股份有限公司协办,得到了业界的积极响应。来自华为、卡西欧、上汽、益佰制药、SEW、方太等制造业代表企业,安吉、中世国际等供应链物流企业,以及昆船、今天国际、普天等物流技术装备企业的百余位代表汇聚一堂,探讨在新的时代背景下制造企业的物流升级优化之道。

共话智能制造与智慧物流

本届大会精心设置“解密智能工厂”与“聚焦智慧物流”两大版块,通过主题演讲及互动讨论,探讨智能工厂的建设与智慧物流的实施。

本届大会主持人、《物流技术与应用》杂志执行主编江宏在致辞中表示,《中国制造2025》明确将.“智能制造”作为中国制造业的发展方向,实现智能制造是一项长期任务,现阶段要做好制造业数字化普及和智能化试点示范工作。而智能制造离不开智慧物流的支撑。在当前经济增速放缓的情况下,制造企业面临越来越大的成本上升压力,特别是身处“互联网+”时代,中国制造业亟待从技术、管理、商业模式等多个方面进行调整,其中包括供应链优化和物流自动化、信息化、智能化改造提升。

沈阳新松机器人股份有限公司物流与仓储自动化事业部总经理王家宝先生紧随其后致辞。新松公司作为国内机器人第一股,长期致力于包括各类型机器人、以及自动化物流系统和AGV系统在内的数字化智能高端装备的研发制造,目前正在向数字化智能工厂整体解决方案提供商迈进。

沈阳市浑南高新技术产业开发区寿波处长以《提升智能装备产业水平,带动地区经济快速发展》为题的演讲,介绍了当地鼓励高端制造业发展的产业政策,体现出政府部门对制造业转型升级给予的支持,给企业带来更多的信心。

随后,新松机器人高端装备与3D打印技术事业部总经理助理张军宝、中国仓储协会副会长王继祥、法布劳格物流咨询(北京)有限公司总经理张芸、新松智能移动机器人事业部副总经理王玉鹏、山东现代物流供应链管理研究发展中心主任段沛佑、全面库存管理咨询独立顾问程晓华、北京机械工业自动化研究所物流中心副主任吴双,分别以《数字化车间,制造业的未来》、《CPS时代智慧制造与智慧物流变革》、《转型升级中的制造业物流优化》、《移动机器人在智能制造与智能物流中的应用》、《“互联网+”工业物流发展模式探讨》、《制造业库存控制技术与策略》、《现代物流在传统制造业的创新发展与应用》为题进行了全面的讲解,就如何打造数字化工厂,智能制造与智慧物流的发展方向,物流管理在生产制造过程中的重要性,以及如何优化物流促进制造业的转型升级并实现提高效率、降低成本等多方面内容进行了深入的分析。

除了主题演讲,大会还围绕智能工厂和智慧物流设置了两大主题互动论坛,吸引了台上台下嘉宾的热烈互动,将大会气氛一次次推向高潮。

为了推广先进技术、促进创新应用、引导行业发展,大会举办了“2016中国制造业供应链与物流技术研讨会荣誉评选颁奖仪式”。此外,大会还组织参观了世界首个以机器人生产机器人的数字化生产车间——新松“智慧工厂”,近距离了解中国式“智能工厂”的建设。

智能制造离我们有多远?

《中国制造2015》指明了“智能制造”发展方向,国家明确要求整合财政专项资金重点支持关键领域发展,大量的资金和资源正在向智能制造领域加速汇集。那么,中国式智能工厂究竟什么样,智能制造离我们有多远?这一话题成为本届大会关注的焦点之一。

据王继祥副会长介绍,智能制造是一种在CPS(信息物理系统)基础上由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统,在制造过程中能进行分析、推理、判断、构思和决策等智能活动。智能制造把制造自动化的概念扩展到柔性化、智能化和高度集成化。《中国制造2025》的技术主线就是在“两化”融合的基础上,推动云计算、大数据、物联网等新一代信息技术在制造业中的应用,推进制造过程智能化。智能制造是从资源驱动变为信息驱动,随着新一代信息技术的发展,工厂车间内越来越多功能强大的智能设备将以无线方式实现与互联网或设备之间的互联,由此衍生出物联网、服务互联网,实现信息驱动下的产品制造,体现出智能制造的价值——科学地编排生产工序,提高生产效率,实现个性化定制生产,节省能源消耗等。

张芸指出,从本质上讲,工业4.0包括将虚拟网络一实体物理系统技术一体化应用于制造业和物流行业,以及在工业生产过程中使用物联网和服务技术。这将对制造业的价值创造、商业模式、下游服务和工作组织产生影响。信息物理系统(CPS)强调物理过程与信息间的反馈,以信息物理生产系统CPPS为模型构建智慧工厂或者数字化工厂。

有观点认为,尽管智能制造的概念非常火爆,但是目前包括提出工业4.0的德国在内,全球并未真正建成具有工业4.0特征的智能工厂。张军宝认为,我们离智能工厂还有一定的距离,目前大多数工厂最多只是实现了生产线的智能化,进入数字化车间的发展阶段。数字化车间,从广义上来讲,指以制造产品和提供服务的企业为核心,由核心企业以及一切相关联的成员(包括核心制造企业、供应商、软件系统服务商、合作伙伴、协作厂家、客户、分销商等)构成的、使一切信息数字化的动态组织方式;狭义的数字化车间是指,以制造资源(Resource)、生产操作(Operation)和产品(Product)为核心,将数字化的产品设计数据,在现有实际制造系统的虚拟现实环境中,对生产过程进行计算机仿真优化的虚拟制造方式。据此张军宝认为,现阶段中国更多落地的是数字化工厂及数字化车间。

上海汽车进出口有限公司物流规划经理赵子龙也基本认同这一观点,他指出,智能化有别于信息化、电子化,它不仅仅是自动化,还应该具备自主分析、判断、执行等能力。从目前中国制造业的发展情况以及政策支持力度来看,我们有希望迎头赶上国外的发展脚步,但是需要相当长的一段时间。而具有丰富物流咨询经验的张芸给了这段时间一个具体的数值——十年。她甚至认为,十年后智能工厂将过剩。

智慧物流碰撞火花

毫无疑问,实现智能制造肯定离不开智慧物流,围绕这一话题,与会嘉宾从多个角度进行了探讨。

王继祥副会长指出,随着物联网、云计算、大数据技术的应用,随着互联网的广泛覆盖,现代物流将进入物流互联网时代(物流4.0时代),也就是智慧物流时代。智慧物流更重视将物联网、互联网、智能制造、电子商务整合起来,通过以精细、动态、科学的管理,实现物流的自动化、可视化、可控化、智能化、网络化。智慧物流利用集成智能化技术,使物流系统能模仿人的智能,具有思维、感知、学习、推理判断和自行解决物流中某些问题的能力。智慧物流正推动着四大物流模式创新,即协同物流、实时物流、单元化物流和程控化物流。

移动机器人(AGV)作为智能工厂内物料运输及产品装配等环节的重要设备,其技术发展和应用趋势颇受关注。王玉鹏在会上不仅详细介绍了AGV的技术发展及典型案例,同时还详细分析了AGV在最新领域的应用前景,特别指出电商、码头及智能停车场将是AGV未来的重点应用领域。

张芸分析称,工厂内的自动识别、全程定位等技术,即智慧物流,实际上是供应链互动的概念,如果供应链不能有效联动,那么智能物流就非常难以实现。

对于如何进一步让智慧物流落地,来自制造业及物流设备商代表均发表了自己的看法。吴双建议,制造业企业在对现有物流系统进行升级改造时,不要好高骛远,而应做好总体规划、逐步分阶段推进,在满足当前市场需求的同时有一点前瞻性。此外,重视物流技术,包括如何获取、传递、处理、应用信息,并进行循环,实现物流的智能化。

贵州益佰制药股份有限公司物流总监吴巍也进一步表达了数据对于智慧物流的重要性。他认为,数据是智慧化供应链的核心,采集有用数据后要进行分析,此外还要有管控信息的人才以及使得每一个环节都能有效协调、控制的合理流程,只有这样,数据才能真正发挥作用并真正实现物流智慧化。

解析供应链与物流优化之道

物流对制造企业的重要性毋庸置疑。仅从产品生产时间来分析,只有30%～40%的时间用在生产上,60%～70%的时间花费在原材料运输、拆包装、质检、存储、分拣、上线运输、成品包装、暂存、分拨、成品配送、安装、测试、配件供应、回流、信息交换等非生产的物流活动中。制造业在转型过程中,物流能力的提升,不仅可以改善企业快速反应能力,增强产品的交付能力,而且可以有效降低物流成本,因此,近年来制造企业越来越重视优化物流与供应链管理。多位与会嘉宾从物流系统规划建设、全面库存管理及物流模式变革等方面进行了经验分享。

张芸建议,制造企业实施物流优化时应该遵循四个步骤:数据分析-概念方案规划-技术细节设计-项目实施。她认为,物流体系建设和优化需要分步实施并且长期坚持,即“长期坚持+点面结合”,并以量体裁衣的物流方案先行作为基础,以定制化的信息系统作为支撑,以持续改善提升标准化固化为方向,使企业逐级实现整体统筹物流规划到信息、的实时交互,并最终实现逐点改善、标准化以及物流体系的持续优化。

吴双分析认为,由于制造业企业存在物流活动分散、物流规划设计格局不清晰以及物流扩建及流程优化难等问题,导致企业物流成本增加,物流运作效率低下并影响企业运营和进一步发展。为此,制造业应该优化管理库存,发展集智能化、一体化、层次化、柔性化及社会化为一体的智能物流。

物流优化可以给制造企业带来哪些效益?吴双通过分享多个案例道出了这一问题的答案。例如,美克美家通过实施智能物流项目,将传统仓储物流的边界突破并延伸至生产物流,物流信息也随之延伸至生产车间、加工单元以及上下游供应商,从而贯穿整个供应链,不仅有效地对整个生产仓储过程进行精准管理,提高企业的执行效率和生产率,还可以实时掌握库存,合理保持和控制企业库存,降低成本,最终改善公司的综合效益水平。

20多年专注于库存管理的程晓华,则从库存角度解读了制造业供应链管理问题,指出全面库存管理的重要性。他认为,企业计划购买的原材料、生产出的产品以及已交付的产品都是库存,库存水平直接反应了企业供应链的能力和流程状况。特别是在智能化时代,个性化制造及需求会越来越多,预测也会越来越难做,因此库存管理对于企业发展的意义不言而喻。他建议,企业应该从流程设计、组织架构搭建以及组织能力提升等方面着力,最终实现整个供应链管理绩效的提升。

段沛佑则对驱动制造业创新发展的“互联网+”工业物流模式进行了全面解读,包括:基于行业协同集中采购、面向客户订单敏捷供应链、面向成本控制的精益物流管理、“互联网+”面向大规模定制化、面向供应链一体化、面向产品生命周期、面向物联网的智能集成,以及基于金融资本的供应链融资八个物流管理模式,并对海尔、红领集团等先进的物流模式进行了分析。

制造业物流升级任重道远

与会嘉宾普遍认为,中国要从制造业大国转型升级为制造业强国还有许多事要做,但其中最难的是物流。值得欣慰的是,物流在制造业企业中的地位正不断提高,企业领导人对物流也越来越重视。一方面,是基于物流本身的重要性。另一方面,则是基于企业自身业务模式的变化及成本压力反映在整个供应链与物流上的问题日益突出。吴巍分析到,去年医药行业出现库存积压现象,药品无法入库,生产通道堵塞,种种问题开始暴露。来自成本的压力则促使整个供应链结构发生巨大变化,鼓励制药企业直接走向终端,向药店配送。这些都对物流提出了更高的要求。

正是这些趋势和变化,制造业企业对物流升级优化的需求愈发迫切。与此同时,物流技术及设备提供商也更加关注制造企业的物流系统项目,不断延伸服务,如在工厂规划阶段便参与进去,以更合理地规划建设生产物流系统,为高效顺畅的生产提供更好的支撑。张军宝表示,其实目前很多制造企业在设计产品、设计包装、考虑生产布局时,并没有让物流咨询企业与系统集成商参与进去,因而物流规划往往不够合理,影响了生产今后企业应尽量避免类似问题。

技术革新与智能制造 篇6

在工业技术与信息技术深度融合的大背景下,智能化、数字化、物联网、大数据、互联互通成为工程机械行业智能化发展新标准。来自贝加莱(中国)销售总监方郑、贝加莱产品经理胡迪劢、POWERLINK中国用户组织推广经理宋华振为与会者分享了贝加莱在工程机械智能化发展方面的经验。

智能化控制

在工程机械行业,衡量智能化的条件有5点:一是运行效率、能源效率、工艺效率等成本效率的提升;二是工艺优化、故障诊断、路径规划的实现;三是通信、路径、时间顺序等的协同;四是高带宽网络实现数据传输;五是节能减排降耗。基于这5点,方郑向大家分析了工程机械行业智能制造新趋势。他认为,智能机械的开发不仅要从工艺的研发入手,还要针对软件服务、能耗监测、开放互联集成、IT/OT集成等方面进行开发。贝加莱提供了一个集成化的开发平台。“传统的工程机械控制系统都是基于单片机或者一些专用型控制器来开发的,这使得其缺乏通用平台的能力,而在智能时代则强调“集成”能力,并且这个集成是开放性的。”

基于此,方郑详细解析了智能吊装/防摇控制、吊车的安全控制、挖掘机控制、沥青摊铺控制及旋挖钻等机械系统的功能设计,并对工程机械的全生命周期增值服务提出独到见解。他说:对于工程机械的制造商而言,通过云平台的数据集成可以延伸其全生命周期服务能力,而赢取竞争力。”

移动自动化

移动自动化平台是贝加莱提出的创新自动化解决方案,其应用方向在自主化流程作业、智能建筑、智能农业等领域,具有全球化和定制化的优势。由于工程机械行业作业环境恶劣,对自动化产品的要求更高。胡迪劢为行业推荐了一款高防护等级的移动控制系统——X90。该产品被誉为贝加莱装甲兵,采用铝压铸外壳,具备2个性能版本的CPU和多功能I/O,专为恶劣工况而生,具有高防护、支持多种标准,多通讯接口支持等优势,可广泛应用于机械的安全远程维护。再加上贝加莱提出的具有挑战性的网络架构,可以为工程机械行业提供更多应用的可能性。互联新生态

大数据的应用已不再陌生,数据的收集与分析对于制造商的研发起到了优化作用。同时,基于IoT、大数据可以为机械制造商提供现场应用的反馈,进而对产品进行多方面的改善,如产品的结构设计优化、控制工艺与参数的升级、常见故障与改进、能耗优化等。通过这些技术服务,制造商在改善产品设计同时,也可以降低自身的维护成本,并可以不断实现质量迭代。

技术革新与智能制造 篇7

20146月20日, 由台湾贸易中心、财团法人中卫发展中心主办, 财团法人精密机械研究发展中心协办、金属加工杂志社承办的“台湾机床智能制造整合技术研讨会”在北京中国国际展览中心 (新馆) 如期举办。台湾贸易中心萧惠君顾问、财团法人中卫发展中心张启人处长、台湾区机床暨零组件工业同业公会黄建中秘书长、机械工业信息研究院副总工程师兼金属加工杂志社社长栗延文先生、财团法人中卫发展中心游志华经理、精密机械研究发展中心智慧整合开发部姚克昌经理, 以及来自全国各地、各行业的90多位行业专家、用户企业代表和媒体代表共同出席研讨会。来自台湾地区厂商的技术专家与大家共同分享其智能化制造的相关应用技术。

论坛由《金属加工》杂志执行主编梅峰主持, 张启人处长致辞。台湾区机床暨零组件工业同业公会黄建中秘书长说明了机床及零组件之创新技术;设备制造行业庆鸿机电股份有限公司王陈鹏协理、乔崴进科技股份有限公司陈松江总经理以及零组件行业台达电子工业股份有限公司李光友经理, 分别从不同的角度就“智能化制造”在各个不同专业领域之应用作不同方向的诠释。论坛在推广台湾地区既有智能化增值技术的同时, 与国际性的厂商进行技术方面的良性互动, 进而逐渐累积形成“智能工厂”的概念, 使得厂商从单纯的制造业转型成为“服务型”的创新产业。

“智能化制造”的目标, 概括地说就是将人工智能融入于所有的加工环节当中, 系统可以自动监控生产制造的过程, 更甚者能够自动调整产品线加工过程或做优化的处理动作;详细地说指的是一个透过人与机器所共同组成的系统, 系统在制造过程中协助“人”进行分析、推理、判断和决策, 取代了“人”在原本系统中所占有的部分劳力与脑力。

本次技术研讨的内容概括为几个方向:第一, 制程控管可视化;第二, 全方位系统监控;第三, 制造绿色化。

“制程控管可视化”是指管控者可以全盘掌握制程的现况, 并将相关资讯呈现于管控者眼前, 举例来说像是机床生产的开动率或是机床警报的资讯履历都能够让管控者实时地做出相对应的处理。“全方位系统监控”的部分着重在于系统和传感器之间的链接, 在设备上安装传感器, 将搜集到的数据加以分析处理后做出相对应的决策, 也就是所谓的机床感知功能。实际案例像是温升热补偿功能, 避免机床在长时间加工后产生的热变形造成精度误差。另外, 像是颤振回避功能, 由加工时的振动或音频自动判断颤振发生并排除此现象的不良影响。最后是“制造绿色化”的部分, 可透过ICT (Information and Communication Technology) 的增值应用做供应链的管理, 有效地将废弃物回收甚至再利用, 或者可透过特殊的回路设计, 使得输出和回生的能源可以充分再利用, 达到节能的效果, 不仅节省成本, 也具绿色化之环保概念。

乔崴进科技股份有限公司陈松江总经理分享了“龙门型机械生产信息整合技术及应用”, 并展示了其发展蓝图:人机接口设计技术 (2013~2014) ;几何公差在线量测 (2014) :便利的在线量测功能, 为客户的加工质量把关, 增加制造技术的信心;生产效能云端服务 (2014) :快速回报准确的生产质量, 协助客户提升生产的效率与时程预估, 并且可以整合客户生产管理之需求;温升热补偿建模技术 (2014) :克服制造环境的适应性, 在温度变化的加工环境中也能够保障产品的加工质量;3D虚拟 (模拟) 加工技术 (2015) ;Chartter Pro颤振抑制技术 (2015) 。对机械设备使用者而言, 龙门型机械生产信息整合技术及应用能协助其提供给客户相对于过去更实时完整的生产信息。

庆鸿机电股份有限公司王陈鹏协理分享了“线性马达技术运用于线切割放电加工机之成果”。线型马达是直接给予直线运动的驱动装置, 庆鸿自行成功开发线性马达驱动系统, 并将其成功应用于庆鸿系列产品上, 其优势明显, 具体表现为无接触、无摩擦、无振动和无背隙;高速位移速度;高定位精度;高长效使用寿命。

台达电子工业股份有限公司李光友经理分享了“台达CNC系统应用于高速攻牙机”以及DELTA高速刚性攻牙最佳解决方案:NC311+ (A2-N+ECMC) + (S+ECMS) 。其中, ASDA-S+ECMS高速永磁主轴马达具有高响应、低同动误差、展现高性能的攻牙特性。台达CNC数控系统应用在高速攻牙机时, 可以节省超过50%的能源。

技术革新与智能制造 篇8

日照海大科技公司结合制造业特点, 与职业技术学院已研发成功“智慧家庭服务用机器人”, 在此基础上, 该公司又与山东大学、南京埃斯盾公司联合研发“基于自主机器人的冲压、半轴、焊接自动化生产线”, 拟用于五征集团的生产线。针对汽车零部件冲压、半轴、焊接生产线应用需求, 研发了负载能力为80kg, 130kg和200kg机器人。

活点信息技术公司“基于物联网的智慧生产综合应用平台项目”填补了物联网在生产流程智能控制、安全检测跟踪等工业生产方面空白, 该项目产品和技术均处于国内甚至是国际领先水平。项目借助该公司的物联网技术和产品构建智慧生产服务平台, 用以兼容不同类型不同协议的感控设备, 通过灵活的联动机制, 实现不同控制单元不同生产工序的联动响应, 打造流程制造领域大型生产控制系统, 完成多生产线实时运行状况的集中管理与远程监控、产品的在线服务、生产状态监控、远程故障诊断和维护, 建设高度数字化、网络化和智能化的工业生产车间。