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智慧制造成為工廠典型特征 需加快提升產(chǎn)品質(zhì)量

2021-03-11 13:38:30來源:儀表網(wǎng) 關鍵詞:智慧制造智慧工廠閱讀量:21160

導讀:當今智慧工廠所運行的大量工業(yè)設備,卻可以通過實時感知的數(shù)據(jù)明確產(chǎn)品物料情況、故障所在位置。
  隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代的到來,智慧制造已成為大型工廠的典型特征。傳統(tǒng)的制造工廠需要工人們憑借經(jīng)驗來判斷生產(chǎn)設備的運行情況,設備損壞了才停機維修。
 
  當今智慧工廠所運行的大量工業(yè)設備,卻可以通過實時感知的數(shù)據(jù)明確產(chǎn)品物料情況、故障所在位置。生產(chǎn)過程中所有因素都能被精確控制。
 
  智慧工廠是現(xiàn)代工廠信息化發(fā)展的新階段。是在數(shù)字化工廠的基礎上,利用物聯(lián)網(wǎng)的技術和設備監(jiān)控技術加強信息管理和服務;清楚掌握產(chǎn)銷流程、提高生產(chǎn)過程的可控性、減少生產(chǎn)線上人工的干預、即時正確地采集生產(chǎn)線數(shù)據(jù),以及合理的生產(chǎn)計劃編排與生產(chǎn)進度。并加上綠色智能的手段和智能系統(tǒng)等新興技術于一體,構建一個高效節(jié)能的、綠色環(huán)保的、環(huán)境舒適的人性化工廠。是IBM“智慧地球”理念在制造業(yè)的實際應用的結果。
 
  品質(zhì)檢測一直是制造工廠一道繁重瑣碎的工序,也是阻滯其智能化的痛點,以前這個環(huán)節(jié)更多憑借工人的經(jīng)驗,效率低下。而自動化機械手和視覺識別技術的出現(xiàn),讓這一質(zhì)檢難題輕松化解。在精密制造行業(yè),機器視覺已經(jīng)被用于檢測加工零件表面劃痕、凹陷等。
 
  在高速率、海量接入的5G技術支撐下,自動化生產(chǎn)線上的傳感器數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)本地收集、本地管理,工程師可以在后臺利用這些實時數(shù)據(jù)進行定量大數(shù)據(jù)分析,以此預測和監(jiān)控設備運行的穩(wěn)定性。
 
  無線感測器
 
  無線感測器將是未來實現(xiàn)智慧工廠的重要利器
 
  智慧感測是基本構成要素,但如果要讓制造流程有智慧判斷的能力,儀器、儀表、感測器等控制系統(tǒng)的基本構成要素,仍是關注焦點。儀器儀表的智慧化,主要是以微處理器和人工智慧技術的發(fā)展與應用為主,包括運用神經(jīng)網(wǎng)路、遺傳演算法、進化計算、溷沌控制等智慧技術,使儀器儀表實現(xiàn)高速、高效、多功能、高機動靈活等性能。
 
  如專家控制系統(tǒng)(expert control system;ECS)就是一種而具有大量的專門知識與經(jīng)驗的程式系統(tǒng)。它運用人工智慧技術和電腦技術,根據(jù)某領域一個或多個專家提供的知識和經(jīng)驗,進行推理和判斷,模擬人類專家的決策過程,解決那些需要人類專家才能解決好的復雜問題。
 
  此外,模塊控制器(FC-Fuzzy Controller),也稱模塊邏輯控制器(FLC-Fuzzy Logic Controller),也是智慧工廠相關技術的關注焦點。由于模塊控制技術具有處理不確定性、不精確性和模塊資訊的能力,對無法建造數(shù)學模型的被控過程,能進行有效的控制,能解決一些用常規(guī)控制方法不能解決的問題,也讓模塊控制在工業(yè)控制領域得到了廣泛的應用。
 
  控制系統(tǒng)網(wǎng)路化
 
  隨著工廠制造流程連接的嵌入式設備越來越多,透過云端架構部署控制系統(tǒng),無疑已是當今重要的趨勢之一。
 
  在工業(yè)自動化領域,隨著應用和服務向云端運算轉移,資料和運算位置的主要模式都已經(jīng)被改變了,由此也給嵌入式設備領域帶來顛覆性變革。如隨著嵌入式產(chǎn)品和許多工業(yè)自動化領域的典型IT元件,如制造執(zhí)行系統(tǒng)(manufacturing execution systems;MES)以及生產(chǎn)計劃系統(tǒng)(production planning systems;PPS)的智慧化,以及連線程度日漸提高,云端運算將可提供更完整的系統(tǒng)和服務,生產(chǎn)設備將不再是過去單一而獨立的個體。但將孤立的嵌入式設備接入工廠制造流程,甚至是云端,其實具有高度的顛覆性,必定會對工廠制造流程產(chǎn)生重大的影響。一旦完成連線,一切的制造規(guī)則都可能會改變。
 
  包括體系結構、控制方法以及人機協(xié)作方法等,都會因為控制系統(tǒng)網(wǎng)路化,而產(chǎn)生變化,如控制與通信的耦合、時間延遲、資訊調(diào)度方法、分散式控制方式與故障診斷等,都使得自動控制理論在網(wǎng)路環(huán)境下的控制方法和演算法,都需要不斷地創(chuàng)新。
 
  此外,由于影像、語音信號等大資料量、高速率傳輸對網(wǎng)路頻寬的要求,對控制系統(tǒng)網(wǎng)路化,更構成嚴厲的挑戰(zhàn)。因為工業(yè)生產(chǎn)流程不容許一點點差錯,網(wǎng)路傳遞的封包資訊不能有一點點漏失,而且網(wǎng)路上傳遞的資訊非常多樣化,哪些資料應該先傳(如設備故障訊息),哪些資料可以晚點傳(如電子郵件),都要靠控制系統(tǒng)的智慧能力,進行適當?shù)呐袛嗖拍艿靡詫崿F(xiàn)。
 
  在智慧工廠依托物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、5G等新興技術構建的生產(chǎn)鏈上,各項技術彼此關聯(lián)、協(xié)作,才能發(fā)揮更大的價值,“個人英雄主義”沒有存在的空間。
 
  生產(chǎn)線上所有的機器運行和人工操作的軌跡數(shù)據(jù)都可實時上傳,再利用人工智能算法進行大數(shù)據(jù)分析,輔助決策,在增強生產(chǎn)靈活性的基礎上,提升了產(chǎn)品質(zhì)量,使產(chǎn)品交付效率提高了20%以上。
 
  未來,這或許會是新型智慧工廠的常態(tài)。
 
  (原標題:智慧制造成為工廠典型特征 加快提升產(chǎn)品質(zhì)量)
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