
如今的制造业趋势是从生产过程数字化到智能工厂,智能工厂是智能制造的主角,通过生产系统的智能化、生产设施的网络化,来达到智能化生产过程的目的。接下来介绍智能工厂所具备的特点。
一、数字化
“数字化”包括两个方面的内容,一方面是指智能工厂在设备规划设计、工艺设备开发和物流等方面都采用三维设计和模拟;通过模拟分析,消除设计中的问题,提前发现问题,减少后期改进工作的投入,这样才能达到优化设计成本与质量,实现数字化制造及QCD与柔性生产的目标,真正做到精益化,通过仿真运营成本降低10-30%,劳动生产率提高15-30%。
另一方面,在传感器、定位识别、数据库分析等物联网基本数字化技术的帮助下,从研发BOM到采购BOM,数字化贯穿产品创造价值链,实现产品创造价值链,实现BOM采购,甚至于销售服务的BOM的准确度和及时性直接影响着能否实现智能化,从研发到运营,甚至商业模式也需要数字化,从某种程度上说,数字化的实现程度也成为智能制造战略成功的关键。
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二、互联互通
互联互通是指利用CPS系统将人、物、机器与系统连接起来,以物联网为基础,通过传感器、RFID、二维码和无线局域网等技术,通过PLC与本地、远程服务器实现人机交互;通过本机与云存储服务器的读取与写入,实现ERP、PLM、MES、SCADA等平台的无缝对接,使信息畅通、人机智能。通过这些技术,一方面实现工厂内部订单、采购、生产、设计等信息的实时处理与畅通;另一方面,相关设计供应商、采购供应商、服务商、客户等与智能工厂实现互联互通,确保生产信息、产品信息等的同步,采购商在任何时候都可以提取生产定单信息,客户可以随时提交定制的定单,并可查询自己定单的生产进度,服务商随时与客户等进行沟通和处理。
三、大数据
大数据,是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具处理能力范围的数据集合,从大数据、物联网的硬件基础、连接技术到中间数据存储平台、数据分析平台形成了整个大数据的架构,实现了底层硬件数据采集到顶层数据分析的纵向整合。
从各个专业中抽取、分割、建立模型并进行分析,深入挖掘数据背后的潜在问题,并非要掌握海量数据,而是要对数据进行专业化处理,将各个领域的各种数据进行提炼、分割、建模和分析。在数据收集方面无疑做得不错,但数据还停留在形成报表的层次上,不能直接利用和分析,找出问题并加以纠正,直接反映了数据分析和数据应用人员的不足,特别是与专业相结合,需要既懂专业又懂建模与算法的数据分析人才,这也是大数据所面临的重大挑战,迫切需要企业与学校共同培养,并从取消手工数据处理入手,逐步积累数据处理经验,同时也反映出IT与制造的融合与同步不足。
四、智能供应链
智能供应链主要包括供应物流、生产物流、车辆物流、物流信息实时采集、同步传输、数据共享,并驱动物流设备运行,实现智能物流系统,达到及时、可视化的目的,确保资源的有效共享,也确保订单及时交付,同时减少存储,最大限度地避免仓储和二次运输成本,降低生产成本,也是优化质量和价格,实现双赢。
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