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2022-07

智能制造及其十大關(guān)鍵技術(shù)

 發(fā)布時間:2022-07-13

德國的工業(yè)4.0、中國制造2025、智能制造這三個詞想必大家都不陌生,不過對于智能制造的內(nèi)涵以及十大關(guān)鍵技術(shù)并不是每個人都了解,通過閱讀本文你將對智能制造有一個更全面的了解。
 


 

智能制造是實現(xiàn)整個制造業(yè)價值鏈的智能化和創(chuàng)新,是信息化與工業(yè)化深度融合的進一步提升。智能制造融合了信息技術(shù)、先進制造技術(shù)、自動化技術(shù)和人工智能技術(shù)。

智能制造包括——開發(fā)智能產(chǎn)品;應(yīng)用智能裝備;自底向上建立智能產(chǎn)線,構(gòu)建智能車間,打造智能工廠;踐行智能研發(fā);形成智能物流和供應(yīng)鏈體系;開展智能管理;推進智能服務(wù);最終實現(xiàn)智能決策。

智能制造的十項技術(shù)之間是息息相關(guān)的,制造企業(yè)應(yīng)當(dāng)漸進式、理性地推進這十項智能技術(shù)的應(yīng)用。

 

1、智能產(chǎn)品

智能產(chǎn)品通常包括機械、電氣和嵌入式軟件,具有記憶、感知、計算和傳輸功能。典型的智能產(chǎn)品包括智能手機、智能可穿戴設(shè)備、無人機、智能汽車、智能家電、智能售貨機等,包括很多智能硬件產(chǎn)品。智能裝備也是一種智能產(chǎn)品。企業(yè)應(yīng)該思考如何在產(chǎn)品上加入智能化的單元,提升產(chǎn)品的附加值。

 

2、智能服務(wù)

基于傳感器和物聯(lián)網(wǎng)(IoT),可以感知產(chǎn)品的狀態(tài),從而進行預(yù)防性維修維護,及時幫助客戶更換備品備件,甚至可以通過了解產(chǎn)品運行的狀態(tài),幫助客戶帶來商業(yè)機會。還可以采集產(chǎn)品運營的大數(shù)據(jù),輔助企業(yè)進行市場營銷的決策。此外,企業(yè)通過開發(fā)面向客戶服務(wù)的APP,也是一種智能服務(wù)的手段,可以針對企業(yè)購買的產(chǎn)品提供有針對性的服務(wù),從而鎖定用戶,開展服務(wù)營銷。


3、智能裝備

 

制造裝備經(jīng)歷了機械裝備到數(shù)控裝備,目前正在逐步發(fā)展為智能裝備。智能裝備具有檢測功能,可以實現(xiàn)在機檢測,從而補償加工誤差,提高加工精度,還可以對熱變形進行補償。以往一些精密裝備對環(huán)境的要求很高,現(xiàn)在由于有了閉環(huán)的檢測與補償,可以降低對環(huán)境的要求。

 

 

4、智能產(chǎn)線

多行業(yè)的企業(yè)高度依賴自動化生產(chǎn)線,比如鋼鐵、化工、制藥、食品飲料、煙草、芯片制造、電子組裝、汽車整車和零部件制造等,實現(xiàn)自動化的加工、裝配和檢測,一些機械標(biāo)準(zhǔn)件生產(chǎn)也應(yīng)用了自動化生產(chǎn)線,比如軸承。但是,裝備制造企業(yè)目前還是以離散制造為主。很多企業(yè)的技術(shù)改造重點,就是建立自動化生產(chǎn)線、裝配線和檢測線。

 

5、智能車間

一個車間通常有多條生產(chǎn)線,這些生產(chǎn)線要么生產(chǎn)相似零件或產(chǎn)品,要么有上下游的裝配關(guān)系。要實現(xiàn)車間的智能化,需要對生產(chǎn)狀況、設(shè)備狀態(tài)、能源消耗、生產(chǎn)質(zhì)量、物料消耗等信息進行實時采集和分析,進行高效排產(chǎn)和合理排班,顯著提高設(shè)備利用率(OEE)。因此,無論什么制造行業(yè),制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)成為企業(yè)的必然選擇。

目前國內(nèi)比較領(lǐng)先的幾家MES系統(tǒng)供應(yīng)商自主研發(fā)的系統(tǒng),已經(jīng)在國內(nèi)的眾多制造企業(yè)之中得到廣泛的運用。不久的將來,MES系統(tǒng)也必定會全面普及。

 

6、智能工廠

一個工廠通常由多個車間組成,大型企業(yè)有多個工廠。

作為智能工廠,不僅生產(chǎn)過程應(yīng)實現(xiàn)自動化、透明化、可視化、精益化,同時,產(chǎn)品檢測、質(zhì)量檢驗和分析、生產(chǎn)物流也應(yīng)當(dāng)與生產(chǎn)過程實現(xiàn)閉環(huán)集成。

一個工廠的多個車間之間要實現(xiàn)信息共享、準(zhǔn)時配送、協(xié)同作業(yè)。

一些離散制造企業(yè)也建立了類似流程制造企業(yè)那樣的生產(chǎn)指揮中心,對整個工廠進行指揮和調(diào)度,及時發(fā)現(xiàn)和解決突發(fā)問題,這也是智能工廠的重要標(biāo)志。

智能工廠必須依賴無縫集成的信息系統(tǒng)支撐,主要包括PLM、ERP、CRM、SCM和MES五大核心系統(tǒng)。大型企業(yè)的智能工廠需要應(yīng)用ERP系統(tǒng)制定多個車間的生產(chǎn)計劃(ProducTIon planning),并由MES系統(tǒng)根據(jù)各個車間的生產(chǎn)計劃進行詳細(xì)排產(chǎn)(producTIon scheduling),MES排產(chǎn)的力度是天、小時,甚至分鐘。

 

7、智能研發(fā)

離散制造企業(yè)在產(chǎn)品研發(fā)方面,已經(jīng)應(yīng)用了CAD/CAM/CAE/CAPP/EDA等工具軟件和PDM/PLM系統(tǒng),但是很多企業(yè)應(yīng)用這些軟件的水平并不高。企業(yè)要開發(fā)智能產(chǎn)品,需要機電軟多學(xué)科的協(xié)同配合;要縮短產(chǎn)品研發(fā)周期,需要深入應(yīng)用仿真技術(shù),建立虛擬數(shù)字化樣機,實現(xiàn)多學(xué)科仿真,通過仿真減少實物試驗;需要貫徹標(biāo)準(zhǔn)化、系列化、模塊化的思想,以支持大批量客戶定制或產(chǎn)品個性化定制;需要將仿真技術(shù)與試驗管理結(jié)合起來,以提高仿真結(jié)果的置信度。流程制造企業(yè)已開始應(yīng)用PLM系統(tǒng)實現(xiàn)工藝管理和配方管理,LIMS(實驗室信息管理系統(tǒng))系統(tǒng)比較廣泛。

 

8、智能管理

制造企業(yè)核心的運營管理系統(tǒng)還包括人力資產(chǎn)管理系統(tǒng)(HCM)、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)(CRM)、企業(yè)資產(chǎn)管理系統(tǒng)(EAM)、能源管理系統(tǒng)(EMS)、供應(yīng)商關(guān)系管理系統(tǒng)(SRM)、企業(yè)門戶(EP)、業(yè)務(wù)流程管理系統(tǒng)(BPM)等,國內(nèi)企業(yè)也把辦公自動化(OA)作為一個核心信息系統(tǒng)。為了統(tǒng)一管理企業(yè)的核心主數(shù)據(jù),近年來主數(shù)據(jù)管理(MDM)也在大型企業(yè)開始部署應(yīng)用。實現(xiàn)智能管理和智能決策,最重要的條件是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確和主要信息系統(tǒng)無縫集成。
 

 

9、智能物流與供應(yīng)鏈

制造企業(yè)內(nèi)部的采購、生產(chǎn)、銷售流程都伴隨著物料的流動,因此,越來越多的制造企業(yè)在重視生產(chǎn)自動化的同時,也越來越重視物流自動化,自動化立體倉庫、無人引導(dǎo)小車(AGV)、智能吊掛系統(tǒng)得到了廣泛的應(yīng)用;而在制造企業(yè)和物流企業(yè)的物流中心,智能分揀系統(tǒng)、堆垛機器人、自動輥道系統(tǒng)的應(yīng)用日趨普及。WMS(Warehouse Management System,倉儲管理系統(tǒng))和TMS(Transport Management System,運輸管理系統(tǒng))也受到制造企業(yè)和物流企業(yè)的普遍關(guān)注。

 

10、智能決策

企業(yè)在運營過程中,產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。一方面是來自各個業(yè)務(wù)部門和業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生的核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),比如與合同、回款、費用、庫存、現(xiàn)金、產(chǎn)品、客戶、投資、設(shè)備、產(chǎn)量、交貨期等數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)一般是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),可以進行多維度的分析和預(yù)測,這就是BI(Business Intelligence,業(yè)務(wù)智能)技術(shù)的范疇,也被稱為管理駕駛艙或決策支持系統(tǒng)。同時,企業(yè)可以應(yīng)用這些數(shù)據(jù)提煉出企業(yè)的KPI,并與預(yù)設(shè)的目標(biāo)進行對比,同時,對KPI進行層層分解,來對干部和員工進行考核,這就是EPM(Enterprise Performance Management,企業(yè)績效管理)的范疇。從技術(shù)角度來看,內(nèi)存計算是BI的重要支撐。

 

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