工业40智能制造内涵及其体系架构
一、工业4.0智能制造内涵
智能化制造作为工业4.0模式的核心,它可以通过智能设备更加合理与高效的使用制造设备,实现制造企业的价值最大化。智能制造会影响生产领域,让产品的研发、生产、渠道、销售、管理等实现一体化,并赋予产品定制化、可视化、低碳化特性。根据德国、美国等工业制造强国的实践经验得知,工业4.0智能制造主要包含:产品智能化、装备智能化、生产智能化、管理智能化和服务智能化。
第一,产品智能化。将现代通讯技术、传感技术应用到制造业,比如将传感器、存储器、传输器、处理器等设备装入到产品当中,使生产出的产品具有动态存储、通讯与分析能力,从而使产品具有可追溯、可追踪、可定位的特性;
第二,装备智能化。工业4.0模式下的工业生产装备需要与信息技术和人工智能等技术进行集成与融合,从而使传统生产装备具有感知、学习、分析与执行能力。生产企业在装备智能化转型过程中可以从单机智能化或者单机装备互联形成智能生产线或者智能车间两方面着手。但是值得注意的是,单纯地将生产装备智能化还不能算真正意义上的装备智能化,只有将市场和消费者需求融入到装备升级改造中,才算的上是真正实现全产业链装备智能化;
第三,生产智能化。在传统工业时代,产品的价值与价格完全由生产厂商主导,厂家生产什么消费者就只能购买什么,生产的主动权完全由厂家掌控。而在工业4.0时代,产品的生产方式不再是生产驱动,而是用户驱动,即生产智能化可以完全满足消费者的个性化定制需求,产品价值与定价不再是企业一家独大,而是由消费者需求决定;
第四,管理智能化。随着大数据、云计算等互联网技术、移动通讯技术以及智能设备的成熟,工业4.0模式管理智能化也成为可能。在整个智能生产系统中,企业管理者使用物联网、互联网等实现智能生产的横向集成,再利用移动通讯技术与智能设备实现整个智能生产价值链的数字化集成,从而形成完整的智能管理系统。此外,生产企业使用大数据或者云计算等技术可以提高企业搜集数据的准确性与及时性,使智能管理更加高效与科学;
第五,服务智能化。智能化服务作为智能制造系统的末端组成部分,起到间接连接消费者与生产企业之间的作用。工业4.0模式下的服务智能化最终特征体现在线上与线下的融合O2O服务,即一方面生产企业通过智能化生产不断拓展其业务范围与市场影响力,另一方面生产企业通过互联网技术、移动通讯技术将消费者连接到企业生产当中,通过消费者的不断反馈与意见提升产品服务质量。
二、工业4.0智能制造体系架构
由于我国的工业生产水平仍处于工业2.0时代,部分企业达到工业3.0水平。根据实际发展情况来看,中国的工业4.0智能制造体系架构应当是一个通用的制造体系架构模型,可以为工业4.0技术的发展提供开发、集成与运行功能,以形成制造业在研发、生产、服务等阶段智能化,并且通过互联网或者物联网技术建立制造业的价值网络,进而建成具有灵活性、持续发展性的智能制造体系。由于智能制造体系是一项集计算机原理与各种智能网络为一体的复杂性系统,因此在建设过程中需要做好以下准备:第一,重视智能制造体系的顶层设计规划,应将智能制造系统的主体和其它辅助要素统一标准化研究,尤其是管理、安全与评价等要素。同时,要协调好不同生产行业的标准,包括执行协议标准、通信标准、数据传输格式等,以防重复浪费建设;第二,智能制造体系架构应当以生产企业实际需求制定标准,与生产企业的实际生产能力紧密结合。最好先设立智能制造示范点,通过预先设定的标准进行实践,进而挖掘深层次的标准化需求,并通过智能制造架构评价体系对示范点的效果进行评价,完善智能制造体系架构;第三,加快制造业的信息物理系统铺设,将信息通讯技术渗入到制造业领域。通过信息物理网络改变传统的设备与人之间的联系,从根本上改变制造业劳动力结构,进而创造出新的商业模式。具体智能制造体系架构如图1所示。
(图1 智能制造体系架构 来源:中机院)
由图1智能制造体系架构图可知,智能制造系统分为三部分,分别为数字系统标准化、信息物理生产系统以及智能在线服务,其中信息物理生产系统为核心组成,具体又包含智能装备系统、智能执行系统与智能管理系统。具体而言:
第一,数字系统标准化。智能制造系统的标准化将贯穿整个价值网络,只有开发出一套单一而又简单的标准,才可以将不同的制造企业连接起来。智能制造标准化体系应当以制造企业为核心,按照A基础共性、B关键技术、C重点行业三个层次来综合制定标准。A基础共性作为标准化的最底层,应当包含安全标准、管理标准、评价标准、监测标准等基础性标准以支撑B关键技术层与C重点行业层。B关键技术层是连接A基础共性与C重点行业的关键层,起到承上启下的作用。C重点行业层作为标准化的顶层,要按照不同行业需求,有针对性地推进智能制造;
第二,信息物理生产系统,即CPS系统。信息物理生产系统是将计算机技术、通信技术、感知技术、自动化控制技术等技术融合,在物理空间中构建了人、机器、信息、环境等要素相互交互、协同与映射的复杂系统,通过不间断的数据交流与感知,实现了实时分析、科学决策、精准执行的高效系统。CPS系统的核心要素包含一硬、一软、一网、一平台四大要素。其中,一硬指的是智能自动控制系统硬件,一软指的是可以进行分析、策划、执行的工业软件,一网指的是可以将智能装备系一平台指的是可以进行数据搜集、分析的工业云平台或者工业服务平台;
第三,智能实时在线服务系统。智能服务系统处于智能制造体系架构的末端,具有连接消费者与生产者的作用。其技术核心为云计算与大数据技术。当消费者有问题,智能服务系统可以通过大数据技术搜集问题答案并及时反馈给消费者,如果智能服务系统不能解决客户的问题,那么服务系统会自动将存在的问题转接到专家以及时解决消费者问题。(作者:陈丽娟)
关于智能制造系统架构,你知道哪些?-数字化转型网灯塔智造专题
【数字化转型网灯塔智造专题文章】
智能制造系统架构是现代工业生产中的关键组成部分,智能制造系统架构结合了先进的信息技术、自动化技术和人工智能,以实现生产过程的智能化、自动化和优化。
数字化转型网灯塔智造专题
一、什么是智能制造系统架构?
智能制造系统架构是一个多层次、模块化的设计,智能制造系统架构涵盖了从原材料输入到最终产品输出的整个生产流程。智能制造系统架构通常包括以下几个关键层次:
智能制造系统架构——感知层 :通过传感器和执行器收集生产过程中的各种数据,如温度、压力、速度等。智能制造系统架构——网络层 :利用物联网技术将感知层收集的数据传输到中央控制系统。智能制造系统架构——数据层 :存储和管理生产过程中产生的大量数据。智能制造系统架构——分析层 :应用数据分析和机器学习算法,对数据进行处理和分析,以发现生产过程中的模式和趋势。智能制造系统架构——决策层 :基于分析结果,制定生产决策和优化策略。智能制造系统架构——执行层 :将决策层的指令转化为具体的操作,如调整机器参数、启动或停止生产线等。二、智能制造系统架构的关键技术是什么?
智能制造系统架构的关键技术——传感器技术 :高精度的传感器用于实时监测生产环境和设备状态。智能制造系统架构的关键技术——物联网(IoT) :设备通过互联网连接,实现数据的远程收集和控制。智能制造系统架构的关键技术——云计算 :提供强大的数据处理能力和存储空间,支持大数据分析和机器学习。智能制造系统架构的关键技术——人工智能(AI) :通过机器学习算法,对生产数据进行分析,实现预测性维护和自适应控制。智能制造系统架构的关键技术——数字孪生 :创建物理设备的虚拟副本,用于模拟、测试和优化生产过程。三、智能制造系统的实施有哪些挑战?
智能制造系统的实施挑战——技术集成 :不同系统和技术的集成可能面临兼容性和互操作性问题。智能制造系统的实施挑战——数据安全 :保护生产数据的安全,防止数据泄露或被未授权访问。智能制造系统的实施挑战——人才培养 :需要具备跨学科知识和技能的人才来设计、实施和维护智能制造系统。智能制造系统的实施挑战——投资回报 :智能制造系统的初期投资较大,需要评估长期回报。四、智能制造系统架构的未来趋势是怎样的?
随着技术的不断进步,智能制造系统架构将继续发展,包括:
智能制造系统架构的未来发展——更高级的AI算法 :提高预测准确性和自适应控制能力。智能制造系统架构的未来发展——边缘计算 :数据处理更靠近数据源,减少延迟,提高响应速度。智能制造系统架构的未来发展——增强现实(AR) :在生产过程中提供实时信息和指导,提高操作效率。智能制造系统架构的未来发展——区块链 :确保数据的完整性和可追溯性,增强供应链管理。智能制造系统架构是工业4.0的核心,智能制造系统架构正推动着制造业向更加智能、高效和可持续的方向发展。随着技术的不断成熟和应用的深入,智能制造将为全球制造业带来革命性的变化。
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