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智能工厂

智能工厂,就是利用各种现代化的技术,实现工厂的办公、管理及生产自动化,达到加强及规范企业管理、减少工作失误、堵塞各种漏洞、提高工作效率、进行安全生产、提供决策参考、加强外界联系、拓宽国际市场的目的

智能工厂是在数字化工厂的基础上,利用物联网技术和监控技术加强信息管理和服务,提高生产过程可控性、减少生产线人工干预,以及合理计划排程。同时集智能手段和智能系统等新兴技术于一体,构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。其本质是人机有效交互。

基本信息
中文名
智能工厂
外文名
Intelligent factory
特点
高效、节能、绿色、环保
核心
智能制造生态系统

目录

          基本简介

          智能工厂,就是利用各种现代化的技术,实现工厂的办公、管理及生产自动化,达到加强及规范企业管理、减少工作失误、堵塞各种漏洞、提高工作效率、进行安全生产、提供决策参考、加强外界联系、拓宽国际市场的目的。

          主要组成

          实现智能工厂,需要智能制造的四大元素(智能产品、人、物料、工厂)有效的组合,也需要把客户集成、智力集成、纵向集成、横向集成、价值链集成这五方面集成起来,通过这五大方面的集成,把制造的价值凝聚在一起,从而产生更大的价值。

          智能工厂实体

          一. 客户集成

          客户是智能制造的中心,是实现客户集成,是智能制造的起点,通过一定的智能技术把客户的需求有机集成起来,一定会使制造的价值倍增。

          对于客户的集成有两种情形:

          第一种情形是大量的差异化需求。虽然每个需求都不相同,但是需求总量很大。这就是范围经济,通过多样化创造价值;

          第二种情形是个性化需求中的共性集中。这种情形是范围经济上的规模经济,价值更大。

          在智能制造体系中,客户就是一个智能元素,他们拥有智能手机、平板电脑,通过移动网络可以实现有效的把客户集成到智能制造环境中来。

          智能制造体系集成客户的过程应该是:通过O2O工具(比如地铁中的、商场中的以及随处可见的二维码)把客户吸引到相应的网站,下载APP,客户注册登陆APP后就进入了一个互动的社区。

          在这个社区中,客户可以预定产品、提供建议、看到生产中的产品、变更需求、发布使用体验,或者与其他客户进行交流和分享感受。客户可以邀请亲朋好友加入到这个社区,从而让客户的群体产生倍增。

          对于喜欢不同产品的客户还可以建立更加有针对性的细分社区空间,一边客户融入到产品创造过程中。这样一个过程就是对客户的集成,使零散的需求成为一个有机整体,驱动制造创新。

          所以,客户应该是智能制造的开端。

          二.智力集成

          张瑞敏讲过:世界就是企业的研发部,世界也是企业的人力资源部。互联网、移动互联网的发展,使企业可以集成全世界的智力,形成企业的最强大脑。

          可以集成全世界的大数据资源,分析研究各种趋势;可以集成全世界的最权威的专家,引领趋势;可以集成全世界最优秀的制作人员,精工细作。

          三. 纵向集成

          在智能工厂内部,通过纵向集成,把传感器、各层次智能机器、工业机器人、智能车间与产品有机的整合在一起,同时确保这些信息能够传输到ERP系统中,对横向集成、以及端到端的价值链集成提供支持。

          这种纵向集成构成了工厂内部的网络化制造体系,这个网络化制造体系有很多的模块组成,这些模块包括模型、数据、通信、算法等等所有必要的需求。在不同过的产品生产过程中,模块化的网络制造体系可以根据需要对模块的拓扑结构进行重组,从而可以很好地满足个性化产品生产的需求。

          这个集成后的网络化制造体系可以看成是一个巨大的智能机器系统,模块可以看成他的程序单元,而改变拓扑结构的过程就是重新编程的过程,只不过这所有活动全部是自动完成的。根据不同产品发出的指令,网络化制造体系能够根据需要来组织完成生产。

          纵向集成具有三种特点:

          确保不同层次的设备和传感器的信号传输到MES、ERP层面,提供对横向集成以及端到端集成的数据支持;

          为了满足智能制造的可变性,开发模块化和可重用性是很重要的;

          对智能系统进行功能性描述。纵向系统其实也就是智能工厂系统。

          按照国际模型,一个工厂的纵向系统由三层结构组成:

          过程控制系统(SFC)、生产执行系统(MES)、资源计划系统(ERP)。

          智能工厂就是这三层的上下贯通,每一层模块化,共同组成一个智能平台;同时,建构生产数据中心。

          这样就可以实现智能产品核智能设备之间的数据流动,从而实现数据自动采集、数据自动传输、数据自动决策、自动操作运行、自主故障处理等等。

          四. 横向集成

          横向集成是指将各种不同的制造阶段的智能系统集成在一起,既包括一个公司内部的材料、能源和信息的配置(如原材料、生产过程、产品外出物料、市场营销等等),也包括不同公司之间的价值网络的配置。横向集成与纵向集成、价值链集成整合起来构成了智能制造网络。

          横向集成通过互联网、物联网、云计算、大数据、移动通信等等全新技术手段,对分布式的智能生产资源进行高度的整合,从而构建起在网络基础上的智能工厂间的集成。

          横向集成也是实现价值链集成的基础,没有横向集成,也就没有价值链集成。

          五. 价值链集成

          一个产品的生产过程可能包括产品需求确定、产品设计、产品规划、产品工程、生产、销售服务等等多个价值链环节,每个环节可能有不同的企业完成。

          所谓的价值链集成就是要把这种在一个企业之中或者多个企业之间的产品从需求分析开始直到销售服务全价值链集成起来,确保个性化的产品能够实现。

          传统产品生产中,端到端的价值链集成一般通过CAX、SFCMESERP等等系统的数据接口来实现。

          智能制造体系中,将通过CPS通过底层的无缝集成来实现,同时CPS与SFCMESERP之间通过纵向集成实现数据交互。

          价值链集成的意义在于,他可以确保即使是唯一生产的个性化产品,也能够在整个价值链上被准确的、高效的生产出来。

          同时,价值链集成把横向集成和纵向集成连接在一起,实现了端到端的价值最大化,从而最大化的满足了客户的需求。

          可以讲,价值链集成是客户价值的实现途径,横向集成和纵向集成则是保障了这种价值的最大化实现。他们共同组成了智能制造体系。

          通过这五大集成,把分布在各个环节上的智能元素联系起来,形成了能够创造价值的网络体系。这些价值网络通过节点和连接不断产生增值。

          发展前景

          智能工厂是智能制造生态系统的核心,也是未来智能制造基础设施中的关键组成部分。在智能工厂中,信息物理系统将人、数据、资源进行深入融合,使产品的制造过程得以全面优化,真正实现高能效、高柔性的智能制造。

          智能工厂

          智能工厂的基本框架体系中包括智能决策与管理系统、企业虚拟制造平台、智能制造车间等关键组成部分。智能工厂促进企业间信息共享和业务协同,龙头离散制造企业智能工厂建设的产业链示范效应初步显现。企业通过资本并购实现产业链延伸,不断完善智能工厂相关产品链和技术布局。智能工厂建设是国内企业在当前和未来较长一段时期需要面对和规划的共同主题,意味着智能工厂相关设备、产品及系统具有广阔的市场空间。

          将结合新一代信息网络技术的应用趋势,通过自主化研发设计、网络化智能设备、模块化定制生产、大数据化精益管理、柔性化新型人机交互五个方向探讨智能工厂未来的发展方向。欢迎大家报名参与,共同交流。

          ◆自主化研发设计

          仿真设计的科学性将基于三维建模得到快速提升,几何仿真将逐渐向物理仿真转变,具体表现在全三维数字化设计和虚拟仿真的智能生产线等方面。在此基础上,随着人工智能等新一代信息技术的深入应用,产品研发设计将逐渐趋于自主化、多元化。

          (一)全三维数字化设计

          三维数字化技术的发展,推进传统的以经验为主的模拟设计模式逐渐转变为基于三维建模和仿真的科学设计模式。未来的智能工厂将通过全面三维数字化协同建模、三维工艺仿真与三维可视化工艺现场的应用,避免传统的“三维设计模型→二维纸质图纸→三维工艺模型”研制过程中信息传递链条的断裂,摒弃二维、三维之间转换所带来的麻烦和代价,既提高了产品研发设计的效率,又保证了产品研发设计的质量,使智能工厂仿真设计日趋科学化。

          (二)虚拟仿真的智能生产线

          随着仿真技术的发展,原有的对工件几何参数及干涉进行校验的几何仿真逐渐转变成产品加工、装配、拆卸、切削和成型过程的物理仿真,使未来的智能工厂实现在复杂虚拟环境下对产品运行生产效果进行仿真分析和验证,以达到产品开发周期和成本的最低化、产品设计质量的最优化和生产效率的最高化,增强企业的竞争能力。

          (三)研发设计智能化

          随着人工智能等新兴信息技术的深入应用,智能工厂的产品研发设计环节将呈现出多元化、智能化的发展趋势。集成了人工智能模块之后,工业设计软件的智能化水平将逐渐提升,能够自主理解研发设计人员的需求,自主对接社会舆情、社交媒体等多元化数据,进而向研发设计人员智能化推荐多样化产品设计研发方案。

          ◆网络化智能设备

          生产设备的智能化程度将在网络化条件下得到快速提升,传统制造模式将出现颠覆性变革。具体表现在生产设备智能化和柔性化制造方式这两个方面。

          (一)生产设备智能化

          基于人工智能、网络通讯等信息技术的生产设备将被赋予如人脑般的分析、思考、推理能力,能够依托安全的生产网络和系统,实现智能校正、智能诊断、智能控制、智能管理等功能,同时生产设备之间能够进行信息交换,协同性和开放性水平明显提升。智能生产设备的应用,使未来智能工厂生产过程更加灵活、高效并具有可持续发展性。

          (二)柔性化制造方式

          增材制造的应用将促进智能工厂制造方式的日渐绿色化和柔性化。随着消费者需求日趋个性化,企业必须采取多品种小批量生产方式,低耗能、低污染甚至无污染的增材制造方式能够适应这种生产方式而几乎不增加成本,将逐渐成为智能工厂生产的重要辅助方式。增材制造方式能够对市场需求变化作出快速适应,同时能够大幅减少原材料损耗和人工需求。

          ◆协同化定制生产

          多批次、小产量的生产盈利能力在传统串行规模化生产模式下很难得到保障,传统的固定生产线将无法满足客户定制化需求而逐渐消失,模块化生产方式将成为生产模式的主流。随着信息网络技术地融合发展,智能工厂将基于协同化智能生产网络而超越空间的限制,由数以万计的个人与企业组成的生产单元将极大的优化生产流程,提升生产效率。

          (一)模块化定制生产

          在模块化生产方式下,产品被分解成无数个具有不同用途或性能的模块,每个标准化、通用化模块将通过制造执行系统生产出来,然后根据产品的性能、结构来选择满足需求的模块,通过模块结构的标准化,将选取出的各模块自由组装出满足客户个性化需求的产品,杜绝未来智能工厂的浪费环节,保证了产品的品种丰富、功能齐全、性能稳定。

          (二)协同化智能生产

          伴随着人工智能、区块链、工业以太网等新一代信息网络技术在制造领域的融合应用,产品生产的组织边界得到延伸,产品的生产将由无数个生产单元协同化完成,多品种小批量的碎片化需求将得到满足。当消费者选定自己需要的商品时,每一个相关的生产单元都将轻松地接入生产网络,根据智能合约临时构建一个快速响应的生产系统,迅速执行生产指令,高效率完成产品生产过程。同时每个生产单元能够根据不同的智能合约将自己连入不同的产业链中,参与不同个性化产品的协同化生产。

          ◆柔性化新型人机交互

          人与机器的信息交换方式随着技术融合步伐的加快向更高层次迈进,新型人机交互方式被逐渐应用于生产制造领域,具体表现在智能交互设备柔性化和智能交互设备工业领域应用这两个方面。

          (一)智能交互设备柔性化

          移动互联、物联网、云计算、人机交互和识别技术等核心技术的发展,显示屏、电池、传感器等交互设备硬件的创新,为智能交互设备的柔性化提供了可能。智能交互设备将逐渐呈现出设计自由新颖、低功耗、经摔耐用、贴近人体等优势,为未来智能工厂新型人机交互的实现提供基础。

          (二)智能交互设备工业领域应用

          随着技术融合步伐的加快,柔性化智能交互设备从个人消费领域被逐渐引入到制造业,作为生产线装配、维修及特殊环节工作人员的技术辅助工具,使工作人员与周边的智能设备实现语音、体感、脑电波、眼球跟踪等新型交互,减少了工作流程的冗杂繁琐,提高了工作效率,进一步提升了智能工厂的便捷性、透明度和灵活性。

          ◆大数据化精益管理

          工业大数据来源于产品生命周期的各个环节,贯穿于产品研发、生产制造、产品运营和维修服务等整个价值链。通过工业大数据挖掘和分析,智能工厂管理将日益精益化,企业价值创造能力将进一步提升,具体表现在客户价值管理、精益生产和精益供应链这三个方面。

          (一)客户价值管理

          大数据的应用将推动产品研发设计呈现出众包化的发展趋势,同时能够不断改进和完善产品服务,进一步提升客户的忠诚度和保有率。工业企业与客户之间进行交互和交易行为时将产生大量数据,对这些客户动态数据进行大数据挖掘与分析,能够使客户参与产品的需求分析和产品创新等活动中。此外,随着移动互联、物联网等信息技术的引入,产品实时故障诊断与动态预测将逐渐成为现实,产品售后服务质量将进一步提升。

          (二)精益生产

          在精益生产方面,基于大数据的生产制造日益精益化。制造企业通过实时收集生产过程中所产生的大数据,对生产设备诊断、用电量、能耗、质量事故等方面进行分析与预测,能够及时发现生产过程中的错误与瓶颈并进行优化。通过运用大数据技术,未来智能工厂实现生产制造的精益化,提升生产过程的透明度、绿色性、安全性和产品的质量。

          (三)精益供应链

          在精益供应链方面,基于大数据的供应链优化趋势显著。随着大数据基础条件的日益成熟,制造企业能够获得完整的产品供应链方面的大数据,通过对这些大数据的分析,预测零配件价格走势、库存等情况,克服传统供应链中缺乏协调和信息共享等问题,避免牛鞭效应的发生,实现供应链的优化。基于大数据的精益供应链管理消减了智能工厂整个供应链条中成本和浪费情况,提升了仓储和配送效率,实现了无库存或库存达到极小。