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智能制造未來的十大方向
來源:未知 日期:2018-10-25 點(diǎn)擊:次
我們都知道,因為有了智能制造,所以實現(xiàn)了制造行業(yè)整個價值鏈的智能化和創(chuàng)新,從而做到了信息化和工業(yè)化的高度化融合。
當(dāng)從當(dāng)前來看,我們的智能制造中最關(guān)鍵的智能這個環(huán)節(jié)依然處在很基礎(chǔ)很Smart的層次,智能制造系統(tǒng)應(yīng)該完備數(shù)據(jù)的采集,進(jìn)行自我數(shù)據(jù)的處理和分析,能夠準(zhǔn)確的去執(zhí)行指令,實現(xiàn)一個閉環(huán)的反饋。智能制造系統(tǒng)需要能夠?qū)崿F(xiàn)自主的去學(xué)習(xí)、發(fā)現(xiàn)問題、去感知、去自我決策,最終自我不斷的優(yōu)化這么一個過程。
在智能制造發(fā)展中我們可以發(fā)現(xiàn),智能制造可以給企業(yè)帶來商業(yè)模式、生產(chǎn)模式、運(yùn)營模式上的創(chuàng)新。
智能產(chǎn)品和智能服務(wù)可以幫助企業(yè)帶來創(chuàng)新,帶來新的商業(yè)模式。智能的裝備和智能產(chǎn)線投入到智能車間以及智能工廠之中,可以幫助企業(yè)去實現(xiàn)生產(chǎn)模式的創(chuàng)新。智能研發(fā)和管理,智能物流等都可以幫助從根本的運(yùn)營模式中獲得創(chuàng)新。所以在智能制造中又是個技術(shù)是不可或缺的,對于制造企業(yè)來說,應(yīng)該理性的去看待這些技術(shù),并投入應(yīng)用。
我們說的智能產(chǎn)品一般說的是具有記憶、感知、計算和傳輸功能的產(chǎn)品,比如智能手機(jī)、無人機(jī)、智能家電、智能汽車等等。他們都是包含了很多智能的軟硬件,從而達(dá)到智能化,對于制造企業(yè)來說,應(yīng)該去考慮如何在自己的產(chǎn)品中加入到智能化的單元,給自己的產(chǎn)品做到價值的提升。
通過傳感器和物聯(lián)網(wǎng),我們就可以感知到產(chǎn)品的狀態(tài),從而進(jìn)行維護(hù)和預(yù)防,及時的做到幫助客戶去更換零部件等等,這種方式演變成一種新的商業(yè)機(jī)會,智能服務(wù)。對于企業(yè),可以采集產(chǎn)品的運(yùn)營數(shù)據(jù),可以幫助到企業(yè)進(jìn)入市場的營銷決策,同時,企業(yè)通過客戶服務(wù)的交流平臺,開發(fā)智能服務(wù),針對購買的產(chǎn)品做有效的服務(wù),鎖定用戶,開展?fàn)I銷服務(wù)。
智能裝備對于制造企業(yè)來說,至關(guān)重要,也是未來進(jìn)入到工業(yè)4.0中不可不跨越的一道門檻。制造裝備經(jīng)過了幾次工業(yè)化革命后,從機(jī)械裝備演變到了數(shù)控裝備,現(xiàn)在需要演變到只能裝備。智能裝備應(yīng)該具備檢測功能,去做補(bǔ)償加工出現(xiàn)的誤差,可以有效的提高加工的精度等等。以前的機(jī)械裝備對環(huán)境要求比較高,現(xiàn)在由于有了閉環(huán)的檢測和補(bǔ)償,對環(huán)境的要求變得相對來說比較低。
近年來,我們發(fā)現(xiàn)很多企業(yè)都很依賴自己工廠里的自動化生產(chǎn)線,比如化工、食品、電子組裝等等都應(yīng)用到自動化的生產(chǎn)線。但是目前來說,裝備制造企業(yè)目前都還是離散制造為主。很多企業(yè)都認(rèn)為技術(shù)改革是簡歷自動化生產(chǎn)線,其實是錯誤的觀念。正確的是自動化生產(chǎn)線也可以分成剛性和柔性的自動化生產(chǎn)線。柔性的生產(chǎn)線會簡歷緩沖,可以提高生產(chǎn)的效率。
通常來說,一個車間會擁有好幾個生產(chǎn)線,這些生產(chǎn)線大部分都是生產(chǎn)相似的產(chǎn)品,或者是和上下游的裝配關(guān)系。如果要實現(xiàn)智能車間,那么就要對生產(chǎn)所有狀況都要進(jìn)行收集、分析,比如設(shè)備的狀態(tài)、能源的小號、物料的小號、生產(chǎn)的質(zhì)量這些信息進(jìn)行信息實時的采集,最后進(jìn)行高效率排產(chǎn),從而達(dá)到最高的效率。
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(jìn)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(jìn)行詳細(xì)排產(chǎn)(producTIonscheduling),MES排產(chǎn)的力度是天、小時,甚至分鐘。
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(jī)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(jī),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。
制造企業(yè)核心的運(yùn)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。
我們都知道制造企業(yè)內(nèi)部的活動比如采購、生產(chǎn)和銷售流程都跟隨著物料的流動,所以,制造企業(yè)開始發(fā)現(xiàn),物流的自動化也變得越來越重要,自動化立體倉庫、AGV、智能吊掛系統(tǒng)都被紛紛的加入到了自己制造環(huán)節(jié)中。
而在制造企業(yè)和物流企業(yè)的物流中心,開始普及智能分揀、堆垛機(jī)器人、自動輥道系統(tǒng)等等。WMS(倉儲管理系統(tǒng))和TMS(運(yùn)輸管理系統(tǒng))也受到制造企業(yè)和物流企業(yè)的高度關(guān)注。
企業(yè)在運(yùn)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(fèi)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(jìn)行多維度的分析和預(yù)測,這就是BI(BusinessIntelligence,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(jìn)行對比,同時,對KPI進(jìn)行層層分解,來對干部和員工進(jìn)行考核,這就是EPM(Enterprise PerformanceManagement,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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