核心提示:現階段制造企業迫切需要實現智能制造,以增強企業綜合競爭力水平。那么,企業要實現智能制造的需求有哪些呢?該怎樣實施?
現階段制造企業迫切需要實現智能制造,以增強企業綜合競爭力水平。
企業要實現智能制造的需求如下:
1. 車間/工廠的總體設計、工藝流程及布局建立數字化模型,并進行模擬仿真,實現規劃、生產、運營全流程數字化管理。
2. 應用數字化三維設計與工藝技術進行產品、工藝設計與仿真,并通過物理檢測與試驗進行驗證與優化。建立產品數據管理系統,實現產品設計、工藝數據的集成管理。
3. 制造裝備數控化率超過70%,并實現高檔數控機床與工業機器人、智能傳感與控制裝備、智能檢測與裝配裝備、智能物流與倉儲裝備等關鍵技術裝備之間的信息互聯互通與集成。
4. 建立生產過程數據采集和分析系統,實現生產進度、現場操作、質量檢驗、設備狀態、物料傳送等生產現場數據自動上傳,并實現可視化管理。
5. 建立車間谷器MES,實現計劃、調度、質量、設備、生產、能效等管理功能。建立ERP系統,實現供應鏈、物流、成本等企業經營管理功能。
6. 建立工廠內部通信網絡架構,實現設計、工藝、制造、檢驗、物流等制造過程各環節之間,以及制造過程與谷器MES和ERP系統的信息互聯互通。
7. 建立工業信息安全管理制度和技術防護體系,具備網絡防護、應急響應等信息安全保障能力。建立功能安全保護系統,采用全生命周期方法有效避免系統失效。
企業智能制造實施要點如下:
1.實施智能制造的組織,前期任務是組建一個知識資源開發小組。該小組由不同層次知識的智慧型專業人員組成,這個小組的使命是實施本企業的知識生產。知識生產的目的是知識分配,分配的目的是供不同層次的決策人員加以應用。
2.知識應用的主要情境,即反復性情境、變更性情境、交叉性情境、異步性情境。
3.離散制造企業智能制造的實施原則:需在兩化融合或數字化車間技術基礎上,自主開發新的、更深層次的關鍵技術——智能制造技術,建立起自我糾錯、自我完善的“智力組織”,形成基于知識的“制造智能”。智能制造的實現是逐步的,直到覆蓋整個生產過程。
智能制造需要在實施和發展過程中得到改善:
1.需引入智能識別技術,辨識并匯集出新的實體數據,以此消除因交叉作業而帶來的產品質量退化。
2. 需在數字化車間既有基礎上設置分析推進系統,形成自底向上的閉環反饋系統,實現流程工業過程那樣的實時感知,精準調控。
3.引入機器學習技術,提取交叉性知識和關聯性規則,促進不同專業人員向多專業自適應方向發展,創新技術協同機制。
4.提高生產過程管控機制的時空分辨率,在數字化車間大規模網絡化集成應用環境下,僅憑個人的智慧,如果沒有細致的物流測量和設備監測,也只能做出大概的、寬時間分辨率的判斷,故不能應對復雜、多變的局面。
企業要實現智能制造的需求如下:
1. 車間/工廠的總體設計、工藝流程及布局建立數字化模型,并進行模擬仿真,實現規劃、生產、運營全流程數字化管理。
2. 應用數字化三維設計與工藝技術進行產品、工藝設計與仿真,并通過物理檢測與試驗進行驗證與優化。建立產品數據管理系統,實現產品設計、工藝數據的集成管理。
3. 制造裝備數控化率超過70%,并實現高檔數控機床與工業機器人、智能傳感與控制裝備、智能檢測與裝配裝備、智能物流與倉儲裝備等關鍵技術裝備之間的信息互聯互通與集成。
4. 建立生產過程數據采集和分析系統,實現生產進度、現場操作、質量檢驗、設備狀態、物料傳送等生產現場數據自動上傳,并實現可視化管理。
5. 建立車間谷器MES,實現計劃、調度、質量、設備、生產、能效等管理功能。建立ERP系統,實現供應鏈、物流、成本等企業經營管理功能。
6. 建立工廠內部通信網絡架構,實現設計、工藝、制造、檢驗、物流等制造過程各環節之間,以及制造過程與谷器MES和ERP系統的信息互聯互通。
7. 建立工業信息安全管理制度和技術防護體系,具備網絡防護、應急響應等信息安全保障能力。建立功能安全保護系統,采用全生命周期方法有效避免系統失效。
1.實施智能制造的組織,前期任務是組建一個知識資源開發小組。該小組由不同層次知識的智慧型專業人員組成,這個小組的使命是實施本企業的知識生產。知識生產的目的是知識分配,分配的目的是供不同層次的決策人員加以應用。
2.知識應用的主要情境,即反復性情境、變更性情境、交叉性情境、異步性情境。
3.離散制造企業智能制造的實施原則:需在兩化融合或數字化車間技術基礎上,自主開發新的、更深層次的關鍵技術——智能制造技術,建立起自我糾錯、自我完善的“智力組織”,形成基于知識的“制造智能”。智能制造的實現是逐步的,直到覆蓋整個生產過程。
智能制造需要在實施和發展過程中得到改善:
1.需引入智能識別技術,辨識并匯集出新的實體數據,以此消除因交叉作業而帶來的產品質量退化。
2. 需在數字化車間既有基礎上設置分析推進系統,形成自底向上的閉環反饋系統,實現流程工業過程那樣的實時感知,精準調控。
3.引入機器學習技術,提取交叉性知識和關聯性規則,促進不同專業人員向多專業自適應方向發展,創新技術協同機制。
4.提高生產過程管控機制的時空分辨率,在數字化車間大規模網絡化集成應用環境下,僅憑個人的智慧,如果沒有細致的物流測量和設備監測,也只能做出大概的、寬時間分辨率的判斷,故不能應對復雜、多變的局面。