智能制造与物联网的结合及优化

虽然目前智能制造技术已经在社会的很多领域普及，但简单地进行新型技术的引进依然无法对工业生产业务进行全面的改良升级。将智能制造技术与物联网技术进行整合处置，可以使两类重要技术资源实现优势互补，并使工业生产的总体效率和质量得到优化。

在物联网技术所驱动的智能基础架构帮助下，制造商将能更进一步针对生产过程的每个环节获得更细致的能见度，这样即可更好地优化生产周期，预测客户需求，优化能源分配。

物联网与智能制造的结合，体现出以下几点优势

1、设备和环境数据的采集——从单点到全局

物联网+智能制造模式：实现了数据标准的归一化，通过协议转换，使得不同品牌的设备数据以及各类不同的环境数据统一采集并上传到同一个数据库。能够在同一个数据库中对所有的设备运行数据和环境数据进行整体的分析。

2、生产设备的故障和检修——从被动到主动

物联网+智能制造模式：将设备运行的数据进行分析比对，提前预知可能发生故障的设备，邀请相关厂家的维护人员上门进行更换，安排一次2小时的主动停机，将故障损失降到最低。

3、降低产品的维护成本和运行风险

物联网+智能制造模式：设备的运行数据可远程直接上传到后端平台，能够有针对性地安排巡检，大大降低售后服务成本；同时，在平台上可对设备的运行数据进行分析并进行运行优化，延长省得使用寿命，降低风险。

那如何才能使物联网与智能制造更好的结合和优化呢？

从机电一体化、传感器适应角度进行优化和改进。

一是提升机电一体化技术应用模式的合理性

在进行机电一体化技术应用模式创新的过程中，需要对物联网制造的基础概念加以分析，为技术应用模式的创新提供帮助。可以尝试从物联网在资源配送方面模式的关注，并对机电一体化技术在新时期工业生产领域的应用特征加以研究，保证制造系统的构建可以在机电一体化技术的应用特征得到明确的状态下加以设置，为装配系统更加合理的适应机电一体化技术应用模式的操作需要提供较为完整的支持。

二是提升传感器技术应用水平

在制定传感器技术应用方案的过程中，要对智能制造技术在整合过程中，所需要获得的信息资源支持具备全面的研究总结，使传感器技术在制定具体的应用方案的过程中，可以更加成熟地实现对信息指导机制的灵活构建，为传感器技术更加完整的适应智能制造技术的创新性应用要求提供完整的支持，并且保证传感器技术能在灵敏度控制方面取得进展。

传感器具体应用方案的设计要保证传感器装置的调节性能可以得到优化，尤其要对传感器技术在抵御外部环境干扰方面的影响具备足够的认识，以保证传感器技术的实际应用策略

可以与传感技术的调整控制需要相适应，并保证自动化控制系统可以在传感器的帮助之下，实现信息资源的精准传递，为智能制造技术和物联网的进一步整合提供帮助。

简述物联网的网络制造和智能制造

一： 物联网网络制造

物联网使网络制造成为一种全新的制造模式，数字化、柔性化、敏捷化为基本特征。以快速响应客户化需求为前提，表现为结构上的快速重组、性能上的快速响应、过程中的并行性与分布式决策。网络制造的关键技术特征如下。

① 分布式网络通信

物联网使分布式网络通信、异地异构的网络信息传输、数据访问成为可能。由此构成信息处理、交换、传送和通信等网络制造的基础。同时，物联网使网络制造可以提供一种支持成本低、用户界面友好的网络介质，从而解决制造过程中云端互动的困难。

② 网络数据存取交换。

物联网使各种制造企业的大量不同应用系统在实施网络制造过程中能够准确交换和集成这些不同应用系统之间的信息。物联网使网络制造可以按集成分布架构存储数据信息，包括存储异地分布的数据备份信息，从而可以由云计算数据中心协调统一管理，通过授权实现存取相关集成数据信息（包括有关中心存储的产品开发、设计、制造信息）。

③ 实现工作流管理。

物联网使工作流管理实现工作流应用规划和工作流制定服务的统一。物联网使工作流管理建立起从设计到生产的映射关系，使部件分类、装配分类、作业分类，实现从工作流模型到工作流制定实例之间建立映射。

④ 应用可信云安全技术。

物联网实现可信云安全，物联网传感器采集的信息是可信信息；只要应用可信云安全技术，确保该信息不可伪造、变造、假冒就建立，由此就建立值得信赖的网络环境，从而使制造企业中以及各制造企业间各种制造信息得以安全交换，可靠传输，不被非法窃取。

二：物联网智能制造

物联网使智能制造具有以下特征。

① 自律能力的基础是强有力的知识库和基于知识的模型。

② 在智能制造系统中，高素质、高智能的人将发挥更好的作用，机器智能和人的智能将真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。

③ 特点是可按照人的意愿变化，人机结合的智能界面及其智能制造。

④ 智能制造系统中的各组成单元能够依据工作任务的需要，自行组成一种最佳结构，其柔性不仅表现在运行方式上，而且表现在结构形式上。

⑤ 智能制造系统能够在实践中不断地充实知识库，具有自学习功能。同时，在运行过程中自行故障诊断，并具备对故障自行清理、自行维护的能力。

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