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智能制造核心是智能工厂
发布时间:2018-06-26 20:43:16,阅读次数:821 - 机器换人浪潮之后,信息化革命愈演愈烈,机器设备、人和产品等制造元素不再是独立的个体,它们通过工业物联网紧密联系在一起,实现更协调和高效的制造系统。利用云计算可以储存大量的现场数据,以实现机器状态监测、生产分析、产品预测评估等功能,这也就是德国所提出的工业4.0模式。当前制造业的转型可以看作是自动化升级和信息技术的融合提升,这不仅仅是自动化和机器换人,我们更希望工厂能实现自主化决策,灵活生产出多样化的产品,并能快速应对更多的市场变化。人工智能和制造系统的结合将是必然的,利用机器学习、模式识别、认知分析等算法模型,可以提升工厂控制管理系统的能力,实现所谓的智能制造,才能使企业在今天竞争激烈的环境获得更好的优势。德国人工智能研究中心科学董事汉斯·乌思克尔特教授在“2018年中新人工智能高峰论坛”指出,工业4.0时代的智能制造可以分为三个层次,第一个也是最核心的部分是智能工厂,第二个是智能运行服务,第三个是智能制造支持服务。智能制造核心是智能工厂整个智能制造过程主要围绕着智能工厂展开,而人工智能在智能工厂中发挥着重要的作用。物联网将所有的机器设备连接在一起,例如控制器、传感器、执行器的联网,然后,AI就可以分析传感器上传的数据,这就是智能制造的核心。随着工业物联网的应用发展,网络和实体系统将紧密联系在一起,也就是物联网将生产现场的处理器、传感器连接起来,使得机器人之间可以进行通信,可以互相沟通,而机器和人的工作将不再会严格分工,未来制造系统把人和机器融合在一起。数字双胞胎是重要的角色,智能制造的整个流程都有一个数字孪生模型,系统里包括了现实世界的任何东西,可以是应用或者操作指南手册等。系统可以灵活地进行产品生产配置,例如根据产品需求给机器下指令,让机器做哪些事情等。此外,智能制造系统里还有人机交互,即人和机器人之间的互动。还有用人工智能驱动、优化产品和流程等。工厂需要做一些预测性维护或者是预测机器的能耗等等,越来越多的这些功能都可以在智能工厂里实现。智能运行提升工厂的效益除了单纯生产之外,智能系统还有提供运行的服务。例如公司内部移动出行管理,以及智能物流、智能建筑、智能产品和智能电网等。通过数字化又胞胎,可以把整个流程的所有元素起先编码,包括了产品特点、手册等进行编码。有了这种信息化系统,管理者可以轻松了解到实体对象的实际情况,可以根据数据分析结果进行合理的安排和调度,使得工厂能以最低的能耗下运行,并获得很好的生产效率,或者是更好地满足客户交付的要求。字化双胞胎本身是非常复杂的内容,目前在很多地方还不够用,比如培训、供应商、合作伙伴服务等等,这些功能还需要重新设计完善。大数据分析支撑智能制造未来工厂将通过数据分析为产品提供优化建议,但实际上大部分数据都来自于企业外部,例如来自客户的反馈数据。充分的数据才能得到准确的洞察,所以数据还包括很多外部相关领域,比如合作伙伴和供应商等,因为他们提供了零部件。此外,企业可以从监管当局了解一些认证、规范和法律要求等,以及媒体、投资商和股东,还有竞争对手等。如果企业不关注竞争对手,很有可能有一天会被赶超。在设计一个产品的时候,要计划这个生产什么时候上市,那么,这不仅仅是需要内部的数据,还需要外部的数据。制造商必须要了解其的服务供应商、合作伙伴等,知道他们的情况是怎么样的。所以,智能工厂内部数据需要与外部数据进行结合,这是一个很大的挑战。外部数据会遇到数据标准化的问题,因为合作伙伴或者供应商给到的数据可能是非结构性的,有些是用语言来描述产品,并不是表格或者文字来体现。所以要将非结构性数据和内部结构性数据结合在一起。工厂内部大部份数据是结构化的,例如用摄像头拍下产品照片、语音等。如果要解决这些问题,就要管理好客户关系,把供应链变得更智能化。这些智能意味着整个制造过程的参与对象都要互联互通,使用物联网、大数据分析等技术,获取更多商业情报。当然,还可以使用AI来帮助企业优化整个流程。(来源:贤集网)
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