对智能制造内涵系统思考
试阐述对智能制造内涵与特征的理解和认识
试阐述对智能制造内涵与特征的理
解和认识
智能制造是一种以信息技术和自动化技术为支撑的产业变革,旨在提升制造业的能效,提高企业的竞争力。
它涵盖了整个制造业链从设计、开发到生产、测试和服务,各个环节都融入了大量的智能化技术,使得工厂可以更加聪明、智能、可靠地运行。
智能制造的内涵和特征主要有四个方面:首先,基于网络的多样性技术,如物联网、大数据、计算机视觉、人工智能等,把所有的设备和系统连接起来,形成一个智能制造系统;其次,智能制造系统通过对原材料、半成品和成品的实时监测和追踪,实现质量控制和计划调度;第三,智能制造系统可以根据市场变化和客户需求实现实时制造,从而提升生产效率,提高产品质量;最后,智能制造系统可以实现自动化、智能化的精益生产,减少废品率,大幅提升企业的生产效率。
总之,智能制造是一种以信息技术和自动化技术为支撑的产业变革,它通过网络技术、智能技术、质量控制、实时制造等技术,使得制造业更加聪明、智能、可靠地运行,从而提升制造业的能效,提高企业的竞争力。
对智能制造的认识
对智能制造的认识在当今这个科技飞速发展的时代,智能制造已经成为制造业领域的热门话题。
它不仅仅是一种生产方式的变革,更是对传统制造业的一次深度重塑,引领着制造业走向一个全新的发展阶段。
智能制造是什么呢?简单来说,智能制造就是将先进的信息技术、自动化技术、人工智能技术等深度融合到制造业的各个环节中,实现生产过程的智能化、高效化和个性化。
它不再仅仅依赖于人工操作和传统的机器设备,而是通过数字化的设计、智能化的生产管理、自动化的生产流程以及实时的数据分析和决策,来提升生产效率、产品质量和企业竞争力。
智能制造的出现并非偶然,而是多种因素共同作用的结果。
首先,随着市场需求的日益多样化和个性化,消费者对于产品的品质、功能、外观等方面提出了更高的要求。
传统的大规模生产方式已经难以满足这些需求,必须转向更加灵活、高效的智能化生产模式。
其次,信息技术的快速发展为智能制造提供了强大的技术支撑。
云计算、大数据、物联网、人工智能等新兴技术的应用,使得生产过程中的数据能够被实时采集、分析和处理,从而实现对生产过程的精准控制和优化。
再者,全球制造业竞争的加剧也促使企业寻求转型升级,通过智能制造来降低成本、提高效率、创新产品,以在激烈的市场竞争中立于不败之地。
智能制造给制造业带来了诸多显著的变化和优势。
在生产效率方面,智能化的生产线能够实现高度自动化的生产,大大减少了人工干预,提高了生产速度和准确性。
比如,在汽车制造领域,自动化的焊接机器人和装配生产线能够在短时间内完成复杂的生产任务,生产效率比传统方式大幅提高。
在产品质量方面,智能制造通过精确的生产控制和严格的质量检测,能够有效降低产品的次品率,提高产品的一致性和稳定性。
同时,借助大数据分析,企业可以对产品质量进行实时监控和预测,及时发现并解决潜在的质量问题。
在个性化定制方面,智能制造能够根据客户的个性化需求,快速调整生产工艺和流程,生产出独一无二的产品。
这在服装、家具等行业已经得到了广泛的应用,满足了消费者对于个性化产品的追求。
智能制造课程心得体会(2篇)
第1篇在当今这个快速发展的时代,智能制造已成为我国制造业转型升级的关键。
为了紧跟时代步伐,提高自身综合素质,我有幸参加了智能制造课程的学习。
通过这段时间的学习,我对智能制造有了更深入的了解,以下是我对智能制造课程的一些心得体会。
一、智能制造的概念与特点智能制造是指通过应用先进的信息技术、自动化技术和人工智能技术,实现制造业的智能化、绿色化和可持续发展。
智能制造具有以下特点:1. 智能化:利用人工智能、大数据等技术,实现生产过程的智能化,提高生产效率和产品质量。
2. 绿色化:通过优化生产流程,减少资源消耗和环境污染,实现绿色制造。
3. 网络化:将生产设备、管理系统和供应链等通过网络连接,实现信息共享和协同制造。
4. 个性化:根据客户需求,实现定制化生产,提高客户满意度。
二、智能制造的关键技术1. 人工智能技术:包括机器学习、深度学习、自然语言处理等,用于提高生产过程的智能化水平。
2. 机器人技术:包括工业机器人、服务机器人等,用于完成重复性、危险或高精度的工作。
3. 大数据技术:通过对海量数据的分析,挖掘潜在价值,为生产决策提供依据。
4. 云计算技术:通过云计算平台,实现资源共享和协同制造。
5. 物联网技术:将各种设备、产品通过网络连接,实现实时监控和智能调度。
三、智能制造的实施路径1. 改造传统生产线:对现有生产线进行智能化改造,提高生产效率和产品质量。
2. 建设智能工厂:通过引入智能制造技术和设备,实现生产过程的自动化、智能化。
3. 搭建工业互联网平台:通过工业互联网平台,实现企业内部和外部的信息共享和协同制造。
4. 培养智能制造人才:加强智能制造人才的培养,提高企业整体竞争力。
四、智能制造的挑战与机遇1. 挑战:(1)技术难题:智能制造涉及众多前沿技术,技术难度较大。
(2)资金投入:智能制造项目需要较大的资金投入,对企业资金链造成压力。
(3)人才培养:智能制造人才稀缺,企业难以招聘到合适的员工。
智能制造的内涵和基本要求
智能制造的内涵和基本要求《嘿,智能制造的那些事儿》咱今儿就来聊聊智能制造吧,这可不是什么高深莫测、遥不可及的东西。
智能制造啊,简单来说,就像是给传统制造业注入了一股神奇的力量,让它变得超级厉害!要说智能制造的内涵,那就是用各种高科技手段让生产变得更聪明、更高效、更灵活!以前,工人得在生产线上辛苦地干各种活儿,现在呢,机器人、自动化设备纷纷出马,效率那叫一个高啊!这就像是以前手工包饺子,累得腰酸背痛还慢,现在换上了包饺子神器,一会儿功夫就出来一大堆。
那智能制造的基本要求是啥呢?首先得有先进的技术支持吧!就好比你想成为大侠,总得有把锋利的剑。
这技术包括那些厉害的传感器啦、智能控制系统啦、大数据分析啦等等。
有了这些,才能精准地感知、分析和决策。
然后呢,还得有创新的思维。
不能老是守着老一套不放,得敢于尝试新花样。
就像一个厨子,不能老是做那几道菜,得时不时发明点新菜品,才能吸引更多食客嘛。
再就是得注重人才啦!有了高科技设备,还得有人会用啊。
招来的人不能只会按按钮,还得懂得怎么让这些设备发挥出最大的威力。
想象一下,你有一辆超级跑车,结果司机不会开,那不就浪费了嘛。
对企业来说,智能制造可太重要了。
它能降低成本,提高质量,还能快速响应市场需求。
就好比你去参加跑步比赛,智能制造就是那双能让你跑得更快、更稳的跑鞋。
对我们普通人来说,智能制造也带来了好处。
产品质量更好了,我们用起来更放心;东西更便宜了,我们能省不少钱呢。
智能制造其实并不遥远,它就在我们身边。
说不定你新买的手机、家里的智能家电,都是智能制造的产物。
所以啊,让我们一起张开双臂,欢迎智能制造这个厉害的小伙伴,让它为我们的生活增添更多的精彩吧!别再觉得它高高在上,它也是很接地气的呢!。
关于智能制造的几点思考
关于智能制造的几点思考1避免智能制造认知上的三个误区1)无人化=智能制造?智能制造是新一代信息通信技术与先进制造技术的深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节。
它是人、信息系统和物理系统的协同,离不开人的参与,因此智能制造不是以无人化为目的的。
2)自动化+软件=智能制造?自动化是机器设备、系统或过程在没有人或较少人的直接参与下,按照人的要求,经过自动检测、信息处理、分析判断、操纵控制,实现预期目标的过程。
只是单纯地实现自动化,升级管理软件,并不能实现智能制造。
除了自动化和工业软件系统的集成,智能制造还需要融合先进制造技术与先进管理理念,并运用大数据进行分析,才能实现生产过程的快速有效的运行管理。
3)互联网+大数据=智能制造?互联网是网络与网络的连接,而大数据来源于人和物的活动,仅仅有互联网和大数据,缺乏物理的实物设备和生产过程,并不能产生任何实物结果。
2数字化工厂需打通纵向集成和横向集成数字化工厂是数字模型、方法和工具的综合网络,通过连续的没有中断的数据管理集成在一起。
它是以产品全生命周期的相关数据为基础,在计算机虚拟环境中,对整个生产过程进行仿真、评估和优化,并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式,是现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物。
要实现数字化的工厂,必须打通纵向集成和横向集成。
纵向集成在于企业内部各个层级之间的信息连接,从下而上依次是生产设备、感知和控制,SCADA数据采集与监视,MES生产运作管理和ERP管理系统,其中第二层SCADA和第三层MES系统是数字化工厂的核心系统。
而横向集成指的是整个供应链上下游,全产品生命周期的集成。
3工业4.0与精益生产的关系精益生产自上世纪以来经过几十年的发展,已经被大多数制造业公司所认可和推广,但随着全球化生产,能源低效率,产品多样化定制化问题的产生,精益生产管理在面对更加复杂的系统时,需要工业4.0的先进制造技术和信息通信技术的深度融合才能发挥更好的作用。
智能制造课程心得体会总结(2篇)
第1篇一、前言随着我国经济社会的快速发展,制造业已成为国民经济的重要支柱。
智能制造作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物,已成为我国制造业转型升级的重要方向。
为了紧跟时代步伐,提升自身综合素质,我有幸参加了智能制造课程的学习。
以下是我对智能制造课程的心得体会总结。
二、课程内容概述智能制造课程主要涵盖了智能制造概述、智能制造关键技术、智能制造系统、智能制造应用等方面。
通过学习,我对智能制造有了全面、深入的了解。
1. 智能制造概述智能制造是制造业发展的新阶段,以信息技术、人工智能、物联网、大数据等新一代信息技术为核心,通过自动化、智能化、网络化、绿色化等手段,实现制造业的转型升级。
智能制造旨在提高制造业的效率、降低成本、提升产品质量,满足消费者个性化需求。
2. 智能制造关键技术智能制造的关键技术包括:自动化技术、机器人技术、物联网技术、大数据技术、云计算技术、人工智能技术等。
这些技术相互融合,共同推动智能制造的发展。
3. 智能制造系统智能制造系统包括生产执行系统(MES)、企业资源计划(ERP)、供应链管理系统(SCM)、客户关系管理系统(CRM)等。
这些系统通过信息化手段实现企业内部及供应链的协同,提高生产效率。
4. 智能制造应用智能制造已在多个领域得到广泛应用,如航空航天、汽车制造、电子电器、食品饮料等。
通过智能制造,企业实现了生产过程的自动化、智能化,提高了产品质量和竞争力。
三、心得体会1. 深刻认识到智能制造的重要性通过学习智能制造课程,我深刻认识到智能制造是制造业发展的必然趋势。
在全球化竞争日益激烈的背景下,我国制造业必须加快转型升级,提高核心竞争力。
智能制造是实现这一目标的关键途径。
2. 了解智能制造关键技术在学习过程中,我对智能制造的关键技术有了较为全面的认识。
这些技术不仅提高了生产效率,还降低了生产成本,为制造业的可持续发展提供了有力保障。
3. 掌握智能制造系统应用智能制造系统是企业实现信息化、智能化的重要手段。
浅谈智能制造系统特征解析与意义
浅谈智能制造系统特征解析与意义1.概述智能制造既是一种设计理念又是一种生产流程,它在产品设计初期就根据用户所提出的多样化需求,进行设计或者再设计产品,并对产品从原材料到入厂再到成品的全流程进行重要的节点进行监控,从而掌握与产品相关的全部重要信息,与此同时,在产品的销售与售后环节中,针对产品的不同特性以及用户体验的反馈等信息来与用户进行交互。
智能制造的主要特征概括起来有以下三点:(1)资源配置的高度智能化。
(2)生产过程的高度智能化。
(3)产品的高度智能化2.资源配置的高度智能化智能制造以智能工厂为载体,智能制造的过程包括面向智能加工与装配设计、智能服务与管理等多个环节,而其中智能工厂中的全部活动基本上可以从产品生产制造、设计以及供应链三个层面来描述。
由于智能制造主要是制造技术、信息网络技术以及人工智能技术三者的深度融合的产物,对智能工厂而言,其核心要求之一就是要实现信息流、物资流和管理流的统一,故智能制造通过对资源配置的高度智能化,也就是说可以在智能工厂中实现其三个层面资源共享、高效便捷服务等功能,以到达缩短研发设计周期、提高生产效率等效果。
3.生产过程的高度智能化3.1.解析智能制造以关键制造环节的智能化为核心,其目的就是要为制造系统建立一个完整地生产与信息的回路,使得制造过程具有自我学习、组织、诊断、决策等智能化行为和能力,从而可以达到对制造过程中可能遇到的一些问题和情况进行自我分析、自我判断以及自我处理等功能。
其表现特点主要如以下五化:(1)生产现场无人化。
(2)生产数据可视化。
(3)生产设备网络化。
(4)生产文档无纸化。
(5)生产过程透明化。
3.2.特点3.2.1.生产现场无人化在离散制造企业生产现场,数控加工中心、智能机器人和三坐标测量仪及其他所有柔性化制造单元进行自动化排产调度,工件、物料、刀具进行自动化装卸调度,可以达到无人值守的全自动化生产模式,真正实现“无人”智能生产。
3.2.2.生产数据可视化信息技术渗透到了离散制造企业产业链的各个环节,通过大数据技术,对产品的生产过程建立虚拟模型,仿真并优化生产流程,当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时,这种透明度将有助于制造企业改进其生产流程。
智能制造中的系统思维与创新
智能制造中的系统思维与创新在当今时代,制造业正经历着前所未有的变革,智能制造已成为推动产业升级和经济发展的重要力量。
智能制造并非简单地将先进技术应用于生产过程,而是需要一种系统思维和创新能力的深度融合,以实现生产效率的提升、产品质量的优化以及企业竞争力的增强。
系统思维在智能制造中起着基础性的作用。
它要求我们将制造过程视为一个复杂的系统,而不是孤立的各个部分的简单组合。
这个系统涵盖了从原材料采购、生产流程设计、设备运行维护,到产品销售和售后服务的整个价值链。
以汽车生产为例,一辆汽车的制造涉及到成千上万的零部件,以及众多的生产环节和工艺。
如果没有系统思维,仅仅关注某个零部件的生产效率或者某道工序的优化,可能会导致整个生产系统的失衡,影响最终产品的质量和交付时间。
在智能制造中,系统思维要求我们全面考虑各个要素之间的相互关系。
例如,生产设备的性能不仅取决于设备本身的技术参数,还与操作人员的技能水平、设备的维护保养策略以及生产任务的安排密切相关。
只有综合考虑这些因素,才能充分发挥设备的效能,提高生产效率。
同时,系统思维还需要我们关注系统与外部环境的交互作用。
市场需求的变化、原材料价格的波动、政策法规的调整等外部因素都会对制造系统产生影响。
只有及时感知并适应这些变化,企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
创新是智能制造发展的核心驱动力。
随着信息技术的飞速发展,诸如人工智能、大数据、物联网等新兴技术不断涌现,为智能制造的创新提供了无限可能。
然而,创新并不仅仅是技术的应用,更重要的是思维方式和商业模式的创新。
在技术创新方面,我们可以看到智能制造中出现了许多令人瞩目的成果。
例如,通过引入工业机器人和自动化生产线,大大提高了生产的精度和效率,减少了人工操作带来的误差和不确定性。
利用大数据分析和预测技术,可以对设备故障进行提前预警,实现预防性维护,降低设备停机时间和维修成本。
此外,增材制造(3D 打印)技术的发展为个性化定制生产提供了有力支持,使得企业能够满足消费者日益多样化的需求。
智能制造的内涵及其系统架构探究
一、智能制造的内涵一概念关于智能制造的研究大致经历了三个阶段:起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用;智能制造概念正式提出;发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出 ; 成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造Smart Manufacturing”..世纪80年代:概念的提出..1998年;美国赖特Paul Kenneth Wright 、伯恩David Alan Bourne正式出版了智能制造研究领域的首本专着制造智能Smart Manufacturing;就智能制造的内涵与前景进行了系统描述;将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模;以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”..在此基础上;英国技术大学Williams教授对上述定义作了更为广泛的补充;认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”..麦格劳 - 希尔科技词典将智能制造界定为;采用自适应环境和工艺要求的生产技术;最大限度的减少监督和操作;制造物品的活动..——20世纪90年代:概念的发展..20世纪90年代;在智能制造概念提出不久后;智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视;围绕智能制造技术IMT与智能制造系统IMS开展国际合作研究..1991年;日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出:“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”..——21世纪以来:概念的深化..21世纪以来;随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用;智能制造被赋予了新的内涵;即新一代信息技术条件下的智能制造Smart Manufacturing..2010年9月;美国在华盛顿举办的“21世纪智能制造的研讨会”指出;智能制造是对先进智能系统的强化应用;使得新产品的迅速制造;产品需求的动态响应以及对工业生产和供应链网络的实时优化成为可能..德国正式推出工业4.0战略;虽没明确提出智能制造概念;但包含了智能制造的内涵;即将企业的机器、存储系统和生产设施融入到虚拟网络—实体物理系统CPS..在制造系统中;这些虚拟网络—实体物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施;能够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制..综上所述;智能制造是将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与先进自动化技术、传感技术、控制技术、数字制造技术结合;实现工厂和企业内部、企业之间和产品全生命周期的实时管理和优化的新型制造系统..二特征智能制造的特征在于实时感知、优化决策、动态执行等三个方面:一是数据的实时感知..智能制造需要大量的数据支持;通过利用高效、标准的方法实时进行信息采集、自动识别;并将信息传输到分析决策系统;二是优化决策..通过面向产品全生命周期的海量异构信息的挖掘提炼、计算分析、推理预测;形成优化制造过程的决策指令..三是动态执行..根据决策指令;通过执行系统控制制造过程的状态;实现稳定、安全的运行和动态调整..三构成1、智能产品装备智能产品是发展智能制造的基础与前提;由物理部件、智能部件和联接部件构成..智能部件由传感器、微处理器、数据存储装置、控制装置和软件以及内置操作和用户界面等构成;联接部件由接口、有线或无线联接协议等构成;物理部件由机械和电子零件构成..智能部件能加强物理部件的功能和价值;而联接部件进一步强化智能部件的功能和价值;使信息可以在产品、运行系统、制造商和用户之间联通;并让部分价值和功能脱离物理产品本身存在..智能产品具有监测、控制、优化和自主等四个方面的功能..监测是指通过传感器和外部数据源;智能产品能对产品的状态、运行和外部环境进行全面监测;在数据的帮助下;一旦环境和运行状态发生变化;产品就会向用户或相关方发出警告..控制是指可以通过产品内置或产品云中的命令和算法进行远程控制..算法可以让产品对条件和环境的特定变化做出反应;优化是指对实时数据或历史记录进行分析;植入算法;从而大幅提高产品的产出比、利用率和生产效率;自主是指将检测;控制和优化功能融合到一起;产品就能实现前所未有的自动化程度..2、智能生产智能生产是指以智能制造系统为核心;以智能工厂为载体;通过在工厂和企业内部、企业之间以及产品全生命周期形成以数据互联互通为特征的制造网络;实现生产过程的实时管理和优化..智能生产涵盖产品、工艺设计、工厂规划的数字设计与仿真;底层智能装备、制造单元、自动化生产线;制造执行系统;物流自动化与管理等企业管理系统等..3、智能服务通过采集设备运行数据;并上传至企业数据中心企业云;系统软件对设备实时在线监测、控制;并经过数据分析提早进行设备维护..例如维斯塔斯通过在风机的机舱、轮毂、叶片、塔筒及地面控制箱内;安装传感器、存储器、处理器以及SCADA系统;实现对风机运行的实时监控..还通过在风力发电涡轮中内置微型控制器;可以在每一次旋转中控制扇叶的角度;从而最大限度捕捉风能;还可以控制每一台涡轮;在能效最大化的同时;减少对邻近涡轮的影响..维斯塔斯通过对实时数据进行处理预测风机部件可能产生的故障;以减少可能的风机不稳定现象;并使用不同的工具优化这些数据;达到风机性能的最优化..四作用发展智能制造的核心是提高企业生产效率;拓展企业价值增值空间;主要表现在以下几个方面:一是缩短产品的研制周期..通过智能制造;产品从研发到上市、从下订单到配送时间可以得以缩短..通过远程监控和预测性维护为机器和工厂减少高昂的停机时间;生产中断时间也得以不断减少..二是提高生产的灵活性..通过采用数字化、互联和虚拟工艺规划;智能制造开启了大规模批量定制生产乃至个性化小批量生产的大门..三是创造新价值..通过发展智能制造;企业将实现从传统的“以产品为中心”向“以集成服务为中心”转变;将重心放在解决方案和系统层面上;利用服务在整个产品生命周期中实现新价值..二、国外智能制造系统架构自美国20世纪80年代提出智能制造的概念后;一直受到众多国家的重视和关注;纷纷将智能制造列为国家级计划并着力发展..目前;在全球范围内具有广泛影响的是德国“工业4.0”战略和美国工业互联网战略..一德国2013年4月;德国在汉诺威工业博览会上正式推出了“工业4.0”战略;其核心是通过信息物理系统CPS实现人、设备与产品的实时连通、相互识别和有效交流;构建一个高度灵活的个性化和数字化的智能制造模式..在这种模式下;生产由集中向分散转变;规模效应不再是工业生产的关键因素;产品由趋同向个性的转变;未来产品都将完全按照个人意愿进行生产;极端情况下将成为自动化、个性化的单件制造;用户由部分参与向全程参与转变;用户不仅出现在生产流程的两端;而且广泛、实时参与生产和价值创造的全过程..德国工业4.0战略提出了三个方面的特征:一是价值网络的横向集成;即通过应用CPS;加强企业之间在研究、开发与应用的协同推进;以及在可持续发展、商业保密、标准化、员工培训等方面的合作;二是全价值链的纵向集成;即在企业内部通过采用CPS;实现从产品设计、研发、计划、工艺到生产、服务的全价值链的数字化;三是端对端系统工程;即在工厂生产层面;通过应用CPS;根据个性化需求定制特殊的IT结构模块;确保传感器、控制器采集的数据与ERP管理系统进行有机集成;打造智能工厂..2013年12月;德国电气电子和信息技术协会发表了德国“工业4.0”标准化路线图;其目标是制定出一套单一的共同标准;形成一个标准化的、具有开放性特点的标准参考体系;最终达到通过价值网络实现不同公司间的网络连接和集成..德国“工业4.0”提出的标准参考体系是一个通用模型;适用于所有合作伙伴公司的产品和服务;提供了“工业4.0”相关的技术系统的构建、开发、集成和运行的框架;意图是将不同业务模型的企业采用的不同作业方法统一为共同的作业方法..二美国1、工业互联网“工业互联网”的概念最早由通用电气于2012年提出;与工业4.0的基本理念相似;倡导将人、数据和机器连接起来;形成开放而全球化的工业网络;其内涵已经超越制造过程以及制造业本身;跨越产品生命周期的整个价值链..工业互联网和“工业4.0”相比;更加注重软件、网络和大数据;目标是促进物理系统和数字系统的融合;实现通信、控制和计算的融合;营造一个信息物理系统的环境..工业互联网系统由智能设备、智能系统和智能决策三大核心要素构成;数据流、硬件、软件和智能的交互..由智能设备和网络收集的数据存储之后;利用大数据分析工具进行数据分析和可视化;由此产生的“智能信息”可以由决策者必要时进行实时判断处理;成为大范围工业系统中工业资产优化战略决策过程的一部分..——智能设备:将信息技术嵌入装备中;使装备成为可智能互联产品..为工业机器提供数字化仪表是工业互联网革命的第一步;使机器和机器交互更加智能化;这得益于以下三个要素:一是部署成本:仪器仪表的成本已大幅下降;从而有可能以一个比过去更经济的方式装备和监测工业机器..二是微处理器芯片的计算能力:微处理器芯片持续发展已经达到了一个转折点;即使得机器拥有数字智能成为可能..三是高级分析:“大数据”软件工具和分析技术的进展为了解由智能设备产生的大规模数据提供了手段..——智能系统:将设备互联形成的一个系统..智能系统包括各种传统的网络系统;但广义的定义包括了部署在机组和网络中并广泛结合的机器仪表和软件..随着越来越多的机器和设备加入工业互联网;可以实现跨越整个机组和网络的机器仪表的协同效应..智能系统的构建整合了广泛部署智能设备的优点..当越来越多的机器连接在一个系统中;久而久之;结果将是系统不断扩大并能自主学习;而且越来越智能化..——智能决策:大数据和互联网基础上实时判断处理..当从智能设备和系统收集到了足够的信息来促进数据驱动型学习的时候;智能决策就发生了;从而使一个小机组网络层的操作功能从运营商传输到数字安全系统..2014年3月;美国通用电气、IBM、思科、英特尔和AT&T五家行业龙头企业联手组建了工业互联网联盟IIC;其目的是通过制定通用标准;打破技术壁垒;使各个厂商设备之间可以实现数据共享;利用互联网激活传统工业过程;更好地促进物理世界和数字世界的融合..工业互联网联盟已经已经开始起草工业互联网通用参考架构;该参考架构将定义工业物联网的功能区域、技术以及标准;用于指导相关标准的制定;帮助硬件和软件开发商创建与物联网完全兼容的产品;最终目的是实现传感器、网络、计算机、云计算系统、大型企业、车辆和数以百计其他类型的实体得以全面整合;推动整个工业产业链的效率全面提升..2、智能制造2011年6月24日美国智能制造领导联盟Smart Manufacturing Leadership Coalition;SMLC发表了实施21世纪智能制造报告..报告认为智能制造是先进智能系统强化应用、新产品制造快速、产品需求动态响应、以及工业生产和供应链网络实时优化的制造..智能制造的核心技术是网络化传感器、数据互操作性、多尺度动态建模与仿真、智能自动化、以及可扩展的多层次的网络安全..该报告给出了智能制造企业框架..智能制造企业将融合所有方面的制造;从工厂运营到供应链;并且使得对固定资产、过程和资源的虚拟追踪横跨整个产品的生命周期..最终结果;将是在一个柔性的、敏捷的、创新的制造环境中;优化性能和效率;并且使业务与制造过程有效串联在一起..图1 美国智能制造企业框架三、对我国智能制造系统架构的设想借鉴德国、美国智能制造的发展经验;我国的智能制造系统架构;应该是一个通用的制造体系模型;其作用是为智能制造的技术系统提供构建、开发、集成和运行的框架;其目标是指导以产品全生命周期管理形成价值链主线的企业;实现研发、生产、服务的智能化;通过企业间的互联和集成建立智能化的制造业价值网络;形成具有高度灵活性和持续演进优化特征的智能制造体系..一基本架构智能制造系统是供应链中的各个企业通过由网络和云应用为基础构建的制造网络实现相互链接所构成的..企业智能制造系统的构成是由企业计算与数据中心、企业管控与支撑系统、为实现产品全生命周期管理集成的各类工具共同构成;智能制造系统具有可持续优化的特征..智能制造系统可分为五层;第一层是生产基础自动化系统;第二层是生产执行系统;第三层是产品全生命周期管理系统;第四层是企业管控与支撑系统;第五层是企业计算与数据中心私有云..图2 智能制造系统架构二具体构成1、生产基础自动化系统层主要包括生产现场设备及其控制系统..其中生产现场设备主要包括传感器、智能仪表、PLC、机器人、机床、检测设备、物流设备等..控制系统主要包括适用于流程制造的过程控制系统;适用于离散制造的单元控制系统和适用于运动控制的数据采集与监控系统..2、制造执行系统层制造执行系统包括不同的子系统功能模块计算机软件模块;典型的子系统有制造数据管理系统、计划排程管理系统、生产调度管理系统、库存管理系统、质量管理系统、人力资源管理系统、设备管理系统、工具工装管理系统、采购管理系统、成本管理系统、项目看板管理系统、生产过程控制系统、底层数据集成分析系统、上层数据集成分解系统等..3、产品全生命周期管理系统层产品全生命周期管理系统层;横向上可以主要分为研发设计、生产和服务三个环节..研发设计环节功能主要包括产品设计、工艺仿真、生产仿真;仿真和现场应用能够对产品设计进行反馈;促进设计提升;在研发设计环节产生的数字化产品原型是生产环节的输入要素之一..生产环节涵盖了上述的生产基础自动化系统层和制造执行系统层包括的内容..服务环节通过网络实现的功能主要有实时监测、远程诊断和远程维护;应用大数据对监测数据进行分析;形成和服务有关的决策;指导诊断和维护工作;新的服务记录将被采集到数据系统..4、企业管控与支撑系统层企业管控与支撑系统包括不同的子系统功能模块;典型的子系统有:战略管理、投资管理、财务管理、人力资源管理、资产管理、物资管理、销售管理、健康安全与环保管理等..5、企业计算与数据中心层主要包括网络、数据中心设备、数据存储和管理系统、应用软件;为企业实现智能制造提供计算资源、数据服务以及具体的应用功能;能够提供可视化的应用界面..如为识别用户需求建设的面向用户的电子商务平台、为建立产品研发设计平台、制造执行系统运行平台、服务平台等都需要以企业计算与数据中心为基础;可以实现各类型的应用软件实现交互和有序工作;各子系统实现全系统信息共享..。
对智能制造的认识和理解
对智能制造的认识和理解
智能制造是指将先进的信息技术与制造业相结合,利用人工智能、大数据、云计算、物联网等技术手段,实现制造过程的智能化、自动化和高效化。
它通过将传感器、设备、系统等互联互通,并通过数据的采集、分析和应用,实现对生产过程的实时监控、优化和智能决策,从而提升生产效率、产品质量和灵活性。
智能制造具有以下几个特点和优势:
自动化和智能化:智能制造利用先进的自动化技术和人工智能算法,实现生产过程的自动化和智能化,减少人力投入和操作错误。
数据驱动决策:智能制造通过数据的采集、分析和应用,实现对生产过程的实时监控和预测,从而做出更准确的决策,提高生产效率和质量。
灵活性和定制化:智能制造可以根据客户需求快速调整生产流程和产品设计,实现个性化定制,适应市场需求的快速变化。
资源优化和节能减排:智能制造通过优化生产过程和资源利用,降低能源消耗和物料浪费,实现可持续发展和环境保护。
智能制造对于制造业的发展具有重要意义,可以提升企业的竞争力和创新能力,推动工业转型升级。
它不仅可以提高生产效率和产品质量,还可以实现资源的高效利用和成本的降低。
此外,智能制造还有助于促进产业的数字化转型和智能化发展,推动经济的可持续增长。
对智能制造内涵的系统思考
对智能制造内涵的系统思考当前,智能制造成为业界关注的热点。
2015年,工信部批准了46个智能制造试点示范项目和94个智能制造专项,发布了国家智能制造标准体系建设指南(2015版),很多企业跃跃欲试,希望通过推进智能制造实现“少人化”,降低成本,灵活应对市场变化,更好地满足客户需求。
那么,智能制造究竟是什么?包含哪些范畴?目前业界还没有达成共识,不同背景的专家给出的解释往往大相径庭,很多概念满天飞,容易让制造企业无所适从。
因此,我想站在制造企业的角度,来系统地分析一下这个问题,希望能够起到正本清源的作用。
可以肯定的是,智能制造的“制造”二字,是广义的,指的是“manufacturing”,不仅仅是指生产(Production)。
与智能制造相关的概念很多。
列举如下:•数字化制造(Digital Manufacturing):这是一种软件技术,指的是通过仿真软件对产品的加工与装备过程,以及车间的设备布局、物流、人机工程等进行仿真,目前主要的软件包括西门子的Tecnomatix和达索系统的Delmia。
在CIMdata对PLM的定义中,DM属于其中一个领域。
•数字化工厂(Digital Factory):数字化工厂指的是从产品研发、工艺、制造、质量与企业内部物流等产品制造价值链的各个环节都基于数字化软件和自动化系统进行支撑,能够实现实时的数据采集和分析。
这个概念西门子采用较多,西门子有一个数字化工厂集团,专门提供相关的产品和解决方案。
西门子成都电子工厂也被称为数字化工厂,该工厂已经广泛应用了RFID、机器视觉,实现了工控产品的混流生产。
数字化工厂一个重要的标志,是需要MES(制造执行系统)软件、WMS(仓储管理系统)软件的支撑。
•智能工厂(Smart Factory): 智能工厂目前没有统一一致的定义。
按照业务流程专家Scheer教授的观点,工业4.0的最底层叫做Real time smart factory。
智能制造发展趋势与反思
智能制造发展趋势与反思智能制造是在物联网、人工智能、大数据等新兴技术的驱动下,正在成为制造业发展的新趋势。
随着技术的不断升级和应用的不断推广,智能制造已经成为了制造业的必然选择和发展方向。
然而,我们也需要反思,智能制造到底应该如何发展?如何才能在智能制造的道路上走得更加稳健、更加可持续?本文将从以下几个方面展开探讨。
一、技术上的创新与应用智能制造的发展,首先离不开技术的创新和应用。
在当今互联网+的时代,物联网、云计算、大数据、人工智能等技术已经不仅仅是科幻电影中的概念,而是正在被广泛应用于智能制造中。
当前,我国的技术创新和应用已经取得了不小的成果,但与欧美国家相比,仍有很大的差距。
因此,在未来的发展中,我们需要更加注重创新和应用,抓住关键技术的攻关和研究,构建企业良性创新和技术升级的生态系统,共同打造先进、可靠、适用、安全的智能制造技术体系。
二、组织管理的变革与创新智能制造所涉及到的技术和服务已经从传统的制造模式发生了巨大的变革,这就需要企业和管理者做出相应的变革和创新。
企业需要根据自身的实际情况,探索适合自己的管理模式和组织结构,并且在此基础上不断创新和完善。
管理者需要重新审视传统的管理方式和思维模式,提高管理水平和创新意识,用现代化的管理手段和方式推动智能制造的发展。
三、资源利用的优化和调配智能制造的发展需要大量的投资和资源支持,其中尤以技术人才和经济资源的支持最为重要。
在这个过程中,我们需要优化资源调配,提高资源利用效率,实现资源的最佳匹配。
同时,我们还需要注重技术人才培养和社会环境建设,为智能制造提供长期稳定的动力和保障。
四、智能制造的可持续发展智能制造对资源的消耗和环境的污染也是一个需要引起重视的问题,如果长期无法解决,将会对人类的生存环境带来更加严重的威胁。
因此,我们需要注重智能制造的可持续发展,减少对资源的消耗和环境的破坏,打造绿色的智能制造产业链,为社会和未来留下更加可持续的绿色生态环境。
智能制造系统论文心得体会
智能制造系统论文心得体会在如今信息化浪潮的推动下,智能制造系统已成为制造业发展的必经之路。
在大学期间,我有幸参与了智能制造系统的研究,并撰写了一份相关的论文。
在此,我想分享一下我个人对智能制造系统的一些心得和体会。
首先,智能制造系统是什么?简单来说,智能制造系统是一种通过物联网、人工智能等新一代技术手段,实现工业生产端到端数字化、智能化升级的制造模式。
其核心理念是将物联网、互联网、云计算、人工智能等技术整合应用,使得实时数据不断流动并互联互通,以打造更具智慧性和高度自动化的制造流程。
智能制造系统不仅能够提高工厂生产效率,也能够提供更高的质量、安全性以及降低成本。
其次,智能制造系统的优势在哪里?首先,智能制造系统能够帮助企业实现洞察市场需求,提高智能制造过程的敏捷性和响应能力。
其次,智能制造系统能够提高生产效率,提高设备和资源利用率。
另外,智能制造系统能够帮助企业实现快速反应,更好地适应市场变化。
最后,智能制造系统能够帮助企业实现数字化、网络化,提高企业整体运营效率。
最后,智能制造系统的成果去哪里?智能制造系统的成功最终目的是实现制造业的升级、转型和提高生产效率。
近年来,中国政府一直致力于推动工业4.0、智能制造等机器人技术的发展,旨在提升中国制造的品质和水平。
在实际应用中,智能制造系统可广泛应用于船舶、飞机、汽车、电子、医疗器械等各种制造生产领域。
总的来说,智能制造是未来制造的发展方向,它使传统制造业更加智能化、数字化和网络化,并且获得了广泛的应用和认可。
对于希望进入制造行业或已经进入制造行业的人们来说,发展和掌握智能制造系统的技术和理念,将是一条不容忽视的重要道路。
智能制造的内涵及实现路径
智能制造的内涵及实现路径一、智能制造的内涵(一)智能制造的定义智能制造是指面向产品的全生命周期,基于云计算、大数据、人工智能、物联网、数字孪生、移动互联网等新一代信息技术,贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节,具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。
(二)智能制造的内涵智能制造四大内涵包括:产品面向产品的全生命周期,涵盖产品设计、生产规划加工制造、综合管理、服务保障等全过程。
技术以新一代信息技术为基础,以云计算、大数据、物联网等新兴技术为重要支撑。
新一代信息技术的应用是推动数字化制造演变为智能制造的使能器。
过程关键制造环节或过程具有一定自主感知、学习、分析、决策、通讯与协调控制能力,能动态地适应制造环境变化。
这也是智能制造与自动化制造和数字化制造的本质性区别。
智能优化实现产品制造结果的优化为目标,智能化水平和程度与制造系统的层级、制造系统的流程和环节以及制造行业和企业的具体情况密切相关。
(三)智能制造对企业商业模式的重塑1、柔性化生产。
基于工业大数据数据的建模分析,产线可以做不同产品的生产形成智能决策和动态优化,显著提升生产效率,降低生产成本。
2、网络化协同。
整合分布于全球的设计、生产、供应链和销售资源,形成众包众创、协同制造等新模式,提高企业内外部资源利用率,改变工作及工艺流程,促进企业由关注生产向研发创新的转变。
3、个性化定制。
基于互联网用户个性化需求,通过灵活组织设计,制造资源和生产流程,实现低成本、个性化定制,提高企业竞争力,4、服务化延申。
通过对产品运行的实时监测,提供远程维护、故障预测、性能改进等一系列服务,实现工业企业服务化转型。
二、智能制造实现路径路径一:数据传感与采集实现对生产过程中产品、零部件等的识别与标记;实现对产品、设备、环境等数据的采集。
路径二:通信与控制实现人机互联通信、机机互联通信;实现对采集数据的上传,以及任务数据的下达;实现对不同设备、不同系统之前的通信;路径三:经营与管理实现人机互联通信、机机互联通信;实现对采集数据的上传,以及任务数据的下达;实现对不同设备、不同系统之前的通信。
智能制造主题课程心得体会(2篇)
第1篇随着科技的飞速发展,智能制造已成为我国制造业转型升级的重要方向。
近年来,我国政府高度重视智能制造产业的发展,大力推动相关政策和资金支持。
作为一名制造业从业者,我有幸参加了智能制造主题课程的学习,通过这段时间的学习,我对智能制造有了更深入的了解,以下是我的一些心得体会。
一、智能制造概述智能制造是制造业发展的新阶段,以信息技术为核心,通过智能化、网络化、绿色化等手段,实现制造业生产、管理、服务等全过程的智能化。
智能制造主要包括以下几个方面:1. 智能制造装备:采用先进制造技术和智能控制技术,实现生产设备的自动化、智能化。
2. 智能制造系统:以信息化、网络化为基础,实现生产过程、管理过程、服务过程的智能化。
3. 智能制造服务:以大数据、云计算、物联网等技术为支撑,提供个性化、定制化的服务。
二、智能制造课程学习心得1. 深入了解智能制造技术通过学习智能制造课程,我对智能制造技术有了全面的认识。
课程涵盖了智能制造装备、智能制造系统、智能制造服务等各个方面,使我对智能制造的整体架构有了清晰的了解。
同时,课程还介绍了国内外智能制造技术的最新发展动态,使我了解到智能制造技术在我国的发展前景。
2. 提高自身综合素质智能制造课程不仅涉及技术知识,还涉及管理、经济、法律等多个领域。
在学习过程中,我努力提高自己的综合素质,增强跨学科学习能力。
通过学习,我认识到,在智能制造时代,复合型人才的重要性愈发凸显。
3. 丰富实践经验课程中,我们进行了大量的案例分析、实验操作等实践活动。
这些实践使我深刻体会到,理论知识与实际操作相结合的重要性。
在今后的工作中,我将把所学知识运用到实际工作中,不断提高自己的实践能力。
4. 拓展国际视野智能制造课程还涉及国际智能制造发展现状、政策法规等内容。
通过学习,我了解到我国智能制造产业在国际竞争中的地位,以及我国在智能制造领域的发展机遇。
这使我更加坚定了投身智能制造产业的信心。
三、对智能制造产业发展的思考1. 政策支持我国政府高度重视智能制造产业的发展,出台了一系列政策措施,为智能制造产业提供了良好的发展环境。
对智能制造发展的思考和认识
对智能制造发展的思考和认识在当今科技飞速发展的时代,智能制造正逐渐成为制造业的核心竞争力和未来发展的重要方向。
智能制造不仅仅是简单地引入先进的技术和设备,更是一种全新的生产理念和模式的变革。
智能制造的出现是为了解决传统制造业面临的诸多挑战。
过去,制造业主要依赖人力和大规模生产来满足市场需求,但随着市场的变化和消费者需求的日益个性化,传统的生产方式显得越来越力不从心。
人工操作不仅效率低下,而且容易出现误差,质量难以保证。
同时,大规模生产导致库存积压,企业面临着巨大的成本压力。
智能制造通过融合信息技术、自动化技术和人工智能等先进技术,实现了生产过程的智能化、数字化和网络化。
在智能化的生产车间里,机器人和自动化设备取代了大部分重复性的人力劳动,不仅提高了生产效率,还大大降低了出错率。
而且,通过数字化技术,企业可以对生产过程进行实时监控和数据分析,从而能够快速发现问题并及时调整生产策略。
网络化则让企业能够更好地与供应商、客户进行沟通和协作,实现产业链的协同发展。
然而,智能制造的发展并非一帆风顺。
技术的复杂性和高昂的成本是许多企业面临的首要难题。
引入智能制造系统需要对现有设备进行升级改造,同时还需要培养专业的技术人才来操作和维护这些系统,这都需要大量的资金投入。
对于一些中小企业来说,这无疑是一个巨大的障碍。
此外,数据安全和隐私保护也是不容忽视的问题。
智能制造系统产生和处理大量的数据,这些数据包含了企业的核心机密和客户的个人信息。
如果数据泄露,将会给企业带来严重的损失,甚至影响到整个行业的发展。
因此,加强数据安全管理和隐私保护是智能制造发展过程中必须解决的重要问题。
在智能制造的发展过程中,人才的培养至关重要。
不仅需要具备深厚的技术知识和实践经验的技术人才,还需要懂得管理和运营的综合性人才。
目前,市场上这类人才相对短缺,这在一定程度上制约了智能制造的发展速度。
因此,加大对相关人才的培养力度,建立完善的人才培养体系,是推动智能制造发展的关键。
对智能制造的认识与思考
对智能制造的认识与思考智能制造是当前工业领域中的热点话题,它被认为是未来制造业的重要发展方向。
智能制造是指在生产制造过程中,采用智能化技术手段,实现生产过程的自动化、数字化、智能化和网络化,从而提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量和生产灵活性。
智能制造具有广阔的应用前景和深远的意义,对于提升我国制造业的核心竞争力和实现全球制造业的领先地位具有重要意义。
智能制造的核心技术包括物联网、云计算、大数据、人工智能等,这些技术的应用可以使制造过程更加高效、智能、灵活和可靠。
例如,物联网技术可以实现设备之间的互联互通,实现数据共享和实时监控,从而提高生产过程的可控性和透明度;云计算技术可以将海量数据进行分析和处理,提供智能决策支持;大数据技术可以挖掘数据中的价值信息,帮助企业制定更加科学的生产计划和管理策略;人工智能技术可以模拟人类的智能行为,实现自动化生产和智能化管理。
智能制造的实现需要整个产业链的协同合作,包括设备制造商、软件开发商、系统集成商、应用服务商等各个环节。
同时,政府也需要加大政策支持和投入力度,引导企业加快智能化转型,加强产业基础设施建设和人才培养等方面的工作,营造良好的发展环境和生态体系。
智能制造的发展也面临一些挑战和难点。
首先是技术瓶颈,智能制造需要高度的技术集成和创新,需要解决复杂的算法和软硬件一体化技术问题;其次是数据安全和隐私保护问题,智能制造产生的大量数据需要进行保护和管理,避免泄露和滥用;再次是人才短缺和技能落后问题,智能制造需要高素质的人才支撑,需要加强人才培养和技能提升;最后是管理和文化转型问题,智能制造需要企业进行管理和文化转型,实现人机协同和智能化管理。
智能制造是未来制造业的重要趋势和发展方向,它将推动制造业的转型升级和创新发展,为中国制造业走向中高端、走向世界提供新的机遇和挑战。
我们应该加强学习和研究,积极推动智能制造的发展,为中国制造业的现代化建设做出更大的贡献。
学智能制造课程心得体会(2篇)
第1篇随着科技的飞速发展,智能制造已成为我国制造业转型升级的重要方向。
近年来,我国政府高度重视智能制造的发展,将其列为国家战略。
我有幸参加了智能制造课程的学习,通过这段时间的学习,我对智能制造有了更深入的了解,以下是我的一些心得体会。
一、智能制造的概念与特点智能制造是指通过信息技术、自动化技术、网络通信技术等手段,实现生产过程的智能化、网络化、协同化。
智能制造具有以下特点:1. 智能化:利用人工智能、大数据等技术,实现生产过程的智能化决策、控制和管理。
2. 网络化:通过物联网、云计算等技术,实现生产设备、产品、人员之间的互联互通。
3. 协同化:打破企业内部、企业之间、产业链上下游的界限,实现资源优化配置和协同创新。
4. 绿色化:通过节能减排、资源循环利用等方式,实现可持续发展。
二、智能制造课程学习心得1. 深入了解智能制造的理论知识在学习智能制造课程的过程中,我系统学习了智能制造的基本概念、发展历程、关键技术、应用领域等理论知识。
通过学习,我对智能制造有了全面的认识,了解了智能制造的内涵和外延。
2. 掌握智能制造的关键技术智能制造的关键技术包括人工智能、大数据、云计算、物联网、自动化控制等。
通过课程学习,我掌握了这些关键技术的基本原理、应用场景和发展趋势,为今后在实际工作中运用这些技术打下了基础。
3. 熟悉智能制造的应用案例智能制造在我国制造业中的应用已初见成效。
课程中,老师通过讲解实际案例,让我了解了智能制造在不同行业、不同领域的应用。
这些案例让我认识到,智能制造不仅可以提高生产效率,还可以降低成本、提升产品质量。
4. 培养创新思维和实践能力智能制造的发展离不开创新。
在学习过程中,老师鼓励我们积极思考,勇于实践。
通过参与课程项目,我学会了如何运用所学知识解决实际问题,培养了创新思维和实践能力。
5. 提高团队协作能力智能制造项目往往涉及多个部门、多个领域的协同合作。
在学习过程中,我学会了如何与团队成员沟通、协作,共同完成任务。
智能制造思想总结范文简短
智能制造思想总结范文简短智能制造是指利用先进的信息技术和先进制造技术融合,从而实现生产流程的全面自动化、智能化和柔性化的制造方式。
智能制造以提高生产效率、降低生产成本和改善产品质量为目标,通过数字化、网络化和智能化的手段,实现整个制造过程的优化和智能化。
智能制造思想作为一个重要的制造技术和管理方法,对企业的发展起到了重要的推动作用。
智能制造思想具有以下几个特点:一、信息化和智能化。
智能制造强调对生产过程中的各种信息进行高效的采集、传输和利用,通过先进的信息技术,实现制造过程的实时监控和决策支持,从而实现生产过程的智能化和自动化。
二、柔性化和个性化。
智能制造重视灵活性和可变性,通过柔性化的生产系统和柔性化的供应链网络,能够根据市场需求快速调整生产计划和产品设计,实现个性化定制和快速交付。
三、全面优化和集成化。
智能制造致力于优化整个制造过程,通过整合各种资源和功能,实现制造过程的协同和高效,提高生产效率和降低生产成本。
四、可持续发展和绿色制造。
智能制造注重环境保护和资源节约,通过减少能源消耗、降低物料浪费和优化产品生命周期,实现可持续发展和绿色制造。
智能制造思想在现代制造业的发展中起到了重要的作用。
首先,智能制造思想可以提高生产效率和产品质量,通过实时监控和数据分析,能够及时发现生产过程中的问题并进行调整,提高生产效率和降低出错率。
其次,智能制造思想可以降低生产成本,通过自动化和柔性化的生产系统,能够减少人工操作和减少设备故障率,降低生产成本。
再次,智能制造思想可以提高供应链的响应能力和灵活性,通过信息化的手段,能够及时了解市场需求并进行调整,缩短供应链的周期,提高供应链的效率和灵活性。
最后,智能制造思想可以促进企业的可持续发展和绿色制造,通过优化生产过程和产品设计,减少资源的消耗和环境的污染,实现企业的可持续发展。
智能制造思想虽然在现代制造业中起到了重要作用,但是也面临一些挑战。
首先,智能制造需要依赖先进的信息技术和制造技术,但是技术的不断更新和变革也需要企业进行不断的投资和更新。
智能制造的内涵和特征
智能制造的内涵和特征摘要本章阐述了智能制造的内涵,给出了智能制造的定义,分析了智能制造的建设目标,梳理了智能制造的技术体系,最后总结了智能制造的系统特征,并就智能制造相关问题进行了探讨。
一、制造与智能智能制造(IM,Intelligent Manufacturing)通常泛指智能制造技术和智能制造系统,它是人工智能技术和制造技术相结合后的产物。
因此,要理解智能制造的内涵,必须先了解制造的内涵和人工智能技术。
制造是把原材料变成有用物品的过程,它包括产品设计、材料选择、加工生产、质量保证、管理和营销等一系列有内在联系的运作和活动。
这是对制造的广义理解。
对制造的狭义理解是指从原材料到成品的生产过程中的部分工作内容,包括毛坯制造、零件加工、产品装配、检验、包装等具体环节。
对制造概念广义和狭义的理解使“制造系统”成为一个相对的概念,小的如柔性制造单元(FMC,Flexible Manufacturing Cell)、柔性制造系统(FMS,Flexible Manufacturing System),大至一个车间、企业乃至以某一企业为中心包括其供需链而形成的系统,都可称之为“制造系统”。
从包括的要素而言,制造系统是人、设备、物料流/信息流/资金流、制造模式的一个组合体。
人工智能(AI,Artificial Intelligence)是智能机器所执行的与人类智能有关的功能,如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
人工智能具有一些基本特点,包括对外部世界的感知能力、记忆和思维能力、学习和自适应能力、行为决策能力、执行控制能力等。
一般来说,人工智能分为计算智能、感知智能和认知智能三个阶段。
第一阶段为计算智能,即快速计算和记忆存储能力。
第二阶段为感知智能,即视觉、听觉、触觉等感知能力。
第三阶段为认知智能,即能理解、会思考。
认知智能是目前机器与人差距最大的领域,让机器学会推理和决策异常艰难。
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对智能制造内涵的系统思考当前,智能制造成为业界关注的热点。
2015年,工信部批准了46个智能制造试点示范项目和94个智能制造专项,发布了国家智能制造标准体系建设指南(2015版),很多企业跃跃欲试,希望通过推进智能制造实现“少人化”,降低成本,灵活应对市场变化,更好地满足客户需求。
那么,智能制造究竟是什么?包含哪些范畴?目前业界还没有达成共识,不同背景的专家给出的解释往往大相径庭,很多概念满天飞,容易让制造企业无所适从。
因此,我想站在制造企业的角度,来系统地分析一下这个问题,希望能够起到正本清源的作用。
可以肯定的是,智能制造的“制造”二字,是广义的,指的是“manufacturing”,不仅仅是指生产(Production)。
与智能制造相关的概念很多。
列举如下:•数字化制造(Digital Manufacturing):这是一种软件技术,指的是通过仿真软件对产品的加工与装备过程,以及车间的设备布局、物流、人机工程等进行仿真,目前主要的软件包括西门子的Tecnomatix和达索系统的Delmia。
在CIMdata对PLM的定义中,DM属于其中一个领域。
•数字化工厂(Digital Factory):数字化工厂指的是从产品研发、工艺、制造、质量和内部物流等与产品制造价值链相关的各个环节都基于数字化软件和自动化系统进行支撑,能够实现实时的数据采集和分析。
这个概念西门子采用较多,西门子有一个数字化工厂集团,专门提供相关的产品和解决方案。
西门子成都电子工厂也被称为数字化工厂,该工厂已经广泛应用了RFID、机器视觉,实现了工控产品的混流生产。
数字化工厂一个重要的标志,是需要MES(制造执行系统)软件、WMS(仓储管理系统)软件的支撑。
•智能工厂(Smart Factory): 智能工厂目前没有统一一致的定义。
按照业务流程专家Scheer教授的观点,工业4.0的最底层叫做Real time smart factory。
我认为,智能工厂相对于数字化工厂而言,主要强调生产数据、计量数据、质量数据的采集的自动化,不需要人工录入信息,能够实现对采集数据的实时分析,实现PDCA循环。
SAP有一个MII系统(制造集成与智能),可以实现对工厂数据的多维度分析。
业务流程管理专家Scheer教授对智能工厂的解读关于智能制造,我认为其内涵是实现整个制造业价值链的智能化和创新,是信息化与工业化深度融合的进一步提升。
智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和人工智能技术。
智能制造包括开发智能产品;应用智能装备;自底向上建立智能产线,构建智能车间,打造智能工厂;践行智能研发;形成智能物流和供应链体系;开展智能管理;推进智能服务;最终实现智能决策。
目前智能制造的“智能”还处于Smart的层次,智能制造系统具有数据采集、数据处理、数据分析的能力,能够准确执行指令,能够实现闭环反馈;而智能制造的趋势是真正实现“Intelligent”,智能制造系统能够实现自主学习、自主决策,不断优化。
智能制造的金字塔在智能制造的金字塔中,智能产品与智能服务可以帮助企业带来商业模式的创新;智能装备、智能产线、智能车间到智能工厂,可以帮助企业实现生产模式的创新;智能研发、智能管理、智能物流与供应链则可以帮助企业实现运营模式的创新;而智能决策则可以帮助企业实现科学决策。
智能制造的十项技术之间是息息相关的,制造企业应当渐进式、理性地推进这十项智能技术的应用。
以下对这些技术一一进行解读。
1. 智能产品(Smart Product):智能产品通常包括机械、电气和嵌入式软件,具有记忆、感知、计算和传输功能。
典型的智能产品包括智能手机、智能可穿戴设备、无人机、智能汽车、智能家电、智能售货机等,包括很多智能硬件产品。
智能装备也是一种智能产品。
企业应该思考如何在产品上加入智能化的单元,提升产品的附加值。
比如在工程机械上添加传感器,可以对产品进行定位和关键零部件的状态监测,为实现智能服务打下基础。
智能汽车2. 智能服务(Smart Service):基于传感器和物联网(IoT),可以感知产品的状态,从而进行预防性维修维护,及时帮助客户更换备品备件,甚至可以通过了解产品运行的状态,帮助客户带来商业机会。
还可以采集产品运营的大数据,辅助企业进行市场营销的决策。
此外,企业通过开发面向客户服务的APP,也是一种智能服务的手段,可以针对企业购买的产品提供有针对性的服务,从而锁定用户,开展服务营销。
全球PLM 领导厂商之一,美国PTC公司斥巨资进军物联网和服务生命周期管理领域,成为智能服务领域的领军企业之一。
而智能服务最著名的案例,莫过于美国GE公司将卖发动机转为卖飞行小时的服务。
物联网驱动智能服务的案例3. 智能装备(Smart Equipment):制造装备经历了机械装备到数控装备,目前正在逐步发展为智能装备。
智能装备具有检测功能,可以实现在机检测,从而补偿加工误差,提高加工精度,还可以对热变形进行补偿。
以往一些精密装备对环境的要求很高,现在由于有了闭环的检测与补偿,可以降低对环境的要求。
智能装备一个最基本的要求,就是要提供开放的数据接口,能够支持设备联网,国外叫做M2M(机器与机器互联)。
三维打印机本质上是一种数控装备,还不是智能装备。
日本MAZAK的智能机床配备了针对加工热变位、切削震动、机床干涉、主轴监测、维护保养、工作台动态平衡性及语音导航等智能化功能,可以自行监控机床运转状态,并进行自主反馈,从而大幅度提高机床运行效率及安全性。
典型的智能制造装备还融合了自动化上下料的装备,一些装备制造企业还提供专用的CAM软件,例如HOMAG(豪迈)集团的木工加工中心。
DMG MORI(德玛吉森精机)推出最新的复合加工中心LaserTec65已经融合了增材制造和切削加工(减材制造),可以通过激光堆焊的增材制造工艺快速制造毛坯。
Trumpf(通快集团)的激光切割加工中心可以实现三维切割,多台激光加工中心可以共享激光源。
这些都属于智能装备。
对于工业机器人,如果是单纯按照固定指令执行喷涂、搬运、焊接等工艺的机器人,还不能称为智能装备。
但是如果具有了机器视觉,能够准确识别工件,或者自主进行装配,自动避让工人等功能,甚至可以实现人机协作,就属于智能装备。
例如,ABB推出的双臂机器人YUMI,就是智能型工业机器人的典范。
随着复合材料的广泛应用,复合材料加工与装备的智能装备将具有广阔的市场需求。
华中科技大学李德群院士在成形模拟的基础上将工艺参数自动设置、自适应注射等智能技术应用到注射机上,提出了在线反演的注射速度平滑优化、工艺曲线的二级闭环控制等方法,成功开发出智能型注射机。
其智能型注射机能耗低于我国及欧洲最高能耗标准,响应时间、位置精度等关键指标均达到国际先进水平,显著提高了注塑产品的重复精度、良品比例和生产自动化程度。
李德群院士介绍,这种智能注射机内置了人工智能算法,具备机器学习能力,通过三次试验就可以准确找到最合适的注射参数,确保产品质量。
这种设备已经不仅是Smart,而且具有了Intelligence。
DMG MORI的复合加工中心ABB YUMI双臂智能机器人4. 智能产线(Smart Production line):很多行业的企业高度依赖自动化生产线,比如钢铁、化工、制药、食品饮料、烟草、芯片制造、电子组装、汽车整车和零部件制造等,实现自动化的加工、装配和检测,一些机械标准件生产也应用了自动化生产线,比如轴承。
但是,装备制造企业目前还是以离散制造为主。
很多企业的技术改造重点,就是建立自动化生产线、装配线和检测线。
美国波音公司的飞机总装厂已建立了U型的脉动式总装线。
自动化生产线可以分为刚性自动化生产线和柔性自动化生产线,柔性自动化生产线一般建立了缓冲。
为了提高生产效率,工业机器人、吊挂系统在自动化生产线上应用越来越广泛。
目前,很多汽车整车厂已实现了混流生产,在一条装配线上可以同时装配多种车型。
食品饮料行业的自动化生产线可以根据工艺配方调整DCS或PLC系统来改变工艺路线,从而生产多种产品。
汽车行业正在推行安灯系统,实现生产线的故障报警。
汽车行业的总装线往往由多条组装线汇聚而成,比如车身、底盘的总装线汇集到一起,装配成最终的产品。
在装配过程中,通过准时按序送货(Just In Sequence)的方式实现混流生产。
目前,汽车、家电、轨道交通等行业的企业对生产和装配线进行自动化、智能化改造需求十分旺盛,很多企业在逐渐将关键工位和高污染工位改造为用机器人进行加工、装配或上下料。
目前,智能产线在我国制造企业的应用还处于起步阶段,但必然是发展的方向。
智能产线的特点是:在生产和装配的过程中,能够通过传感器或RFID自动进行数据采集,并通过电子看板显示实时的生产状态;能够通过机器视觉和多种传感器进行质量检测,自动剔除不合格品,并对采集的质量数据进行SPC分析,找出质量问题的成因;能够支持多种相似产品的混线生产和装配,灵活调整工艺,适应小批量、多品种的生产模式;具有柔性,如果生产线上有设备出现故障,能够调整到其他设备生产;针对人工操作的工位,能够给予智能的提示。
实际上,我认为西门子成都电子工厂的总装线已经达到了智能产线的水平。
西门子成都电子工厂的智能总装线5. 智能车间(Smart workshop):一个车间通常有多条生产线,这些生产线要么生产相似零件或产品,要么有上下游的装配关系。
要实现车间的智能化,需要对生产状况、设备状态、能源消耗、生产质量、物料消耗等信息进行实时采集和分析,进行高效排产和合理排班。
因此,无论什么制造行业,制造执行系统(MES)成为企业的必然选择。
目前,中国的MES市场非常热门,国际大牌的自动化厂商西门子、罗克韦尔、GE、施耐德电气有MES软件平台,管理软件巨头SAP、ORACLE、EPICOR提供MES 软件,德国的MPDV、PSI,国内的浙大中控、和利时、易往、明基逐鹿、艾普工华、元工国际、兰光创新、广州速威等厂商也非常活跃。
此外,先进生产排程(APS)系统也已经进入了制造企业选型的视野,开始了初步实践,实现基于实际产能约束的排产,主流厂商有日本的ASPROVA、德国的JobDISPO APS(兰光创新经销),国内的永凯、安达发、易普优等,元工国际也提供了APS解决方案。
APS软件对设备产能、工时等基础数据的准确性要求非常高。
对于药品、食品等行业,国家有强制性的追溯要求,需要通过GMP等行业认证,因此推进MES更加紧迫。
前文提到的数字化制造(DM)技术也是智能车间的支撑工具,可以帮助企业在建设新厂房时,根据设计的产能科学进行设备布局,提升物流效率,提高工人工作的舒适程度。
MES是一个车间级的综合管理系统,可以帮助企业显著提升设备利用率,提高产品质量,实现生产过程可追溯和上料防错,提高生产效率。