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企业转型实现智能制造的十个必学知识

  2018年11月27日  

  智能制造是一个非常大非常广的概念,除了涉及制造企业本身,还与供应链的上下游企业息息相关,它包含自动化、信息化、智能物流、智能计算、智能决策等多个方面。

  市场背景:智能制造改革牵扯的是整个制造业,毫无疑问这是一个万亿级别的大市场。所属的细分市场各个?#38469;?#22823;片蓝海:未来10年中国机器人市场将达6000亿元人民币;预计2018年,中国民用无人机市场将达到110。9亿元;预计至2020年,中国自动化物流系统市场规模将超过1000亿元……

  智能制造的实现是一个从手工到半自动化,再到全自动化,最终实现智能化、柔性化生产的过程。智能制造将制造业与信息?#38469;?#21644;互联网?#38469;?#30456;结合,在生产工艺、生产管理、供应链体系、营销体系等多个方面实现全产业链的互联互通。

  那么,企业该如何实现自己的智能制造改革呢?以下十项?#38469;醵际?#30693;识点:

  1.多源多通道数据实时采集感知?#38469;?/FONT>

  多源传感器数据采集是智能制造过程中实现智能感知的前提,通过各类传感器(压力传感器、位移传感器、视觉传感器等)组成,实现对多源多通道分?#38469;?#25968;据的实时采集、分析和转换等。

  多源传感器数据采集系统包含以下几项?#38469;酰?/FONT>

  · 信号转换?#38469;?/FONT>

  · 实时网络通信?#38469;?/FONT>

  · 多线程管理?#38469;?/FONT>

  · 数据缓存池?#38469;?/FONT>

  · 黑匣子?#38469;?/FONT>

  · 信息安全?#38469;?/FONT>

  2.异构数据内容融合与传输共享?#38469;?/FONT>

  通过对各种异构计算数据进行内容分析和融合处理,从海量数据?#22411;?#25496;隐藏信息和?#34892;?#25968;据,提高智能制造过程中各种装备状态监测的准确性。

  异构数据包括:海量的多媒体传感数据、文本/超文本、声音数据、影像数据、视频序列等。

  3.复杂工况的多任务自适应协同?#38469;?/STRONG>

  智能制造的实现往往需要能够自主分析当前的工况环境和任务要求,实现多任务自适应协同规划,并根据不同任务?#35759;?#33258;适应调整作业策略。

  多工况包含以下几种(以挖掘作业为例):

  · 常用,挖掘形状规则,且经常使用该功能

  · 特殊,挖掘形状规则,但不经常使用

  · 自主标?#29301;?#25366;掘形?#24202;还?#21017;,但经常使用

  · 高度自定义,高度依赖驾驶经验的操作

  4.多机协同的集群化交互与控制?#38469;?/FONT>

  智能制造的多机集群模仿生物集群行为,单机间通过彼此信息交互与自主控制来进行协同工作,从而可在各种险恶环境下?#32479;?#26412;完成多样性的复杂任务。

  具体包括:

  · 远程操控端,人机交互装置远程遥控,任务?#27010;?#21644;监控

  · 移动用户端,网页、APP做任务?#27010;?#21644;监控

  · 智能机械端,环境感知、机身工况传感、自主作业控制

  · 移动互联网,无线数据通讯承载

  · 卫?#23884;?#20301;,?#24049;?#19982;测量辅助

  · 云端数据?#34892;模?#29615;境建模分析,任务和轨迹规划,大数据分析和诊断

  5.大数据驱动故?#38505;?#26029;深度学习?#38469;?/FONT>

  制造装备运行过程中产生的海量特征数据蕴含大量的故障信息,在收集智能装备运行特征数据的基础上,应用深度学习算法对大数据进行知识挖掘,获寻与故障有关的诊断规则,实现对制装备的故障进行智能预测和分析。

  6.数字孪生与数字样机建模分析?#38469;?/FONT>

  数字孪生充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概?#23454;?#20223;真过程,在虚拟空间?#22411;?#25104;?#25104;洌?#20174;而反映了相对制造过程中各装备的全生命周期过程。

  7.多?#38469;?#36335;线工作方案优化决策?#38469;?/FONT>

  针对不确定性的、半结构化或非结构化的智能制造工作方案决策问题,通过信号推理、定量推理等方法,在不确定性、不完备、模糊信息的环境下实现智能制造与产品设计旨在服役多目标多?#38469;?#36335;线工作方案优化的自主决策。

  8.工艺工装协同推送与自动装夹?#38469;?/FONT>

  个性化推送?#38469;?#21450;语义检索?#38469;?#34701;入工艺工装推送过程中,基于融?#29616;?#33021;装备与产品工艺工装特征的个性化语义检索,形成个性化的工艺工装协同推送机制,提高智能制造工艺设计过程中获取产品工艺工装的效率。

  9.产品知识?#35745;?#19982;知识网络构建?#38469;?/FONT>

  通过对分布的多学科知识数据进行结构层次上的集成,消除多学科多领域知识数据的语法和语义?#21046;紓?#20351;得数据结构具有一致性,进而对设计设计库数据进行知识表示,完成知识库的建立。

  结构化数据、半结构化数据、非结构化数据通过结构化改造和筛选整合,形成趋同或者一致且无冗余的结构化数据,也就是将客观世界主观抽象成设计数据库,再通过知识表示形成知识库。

  10.机电液一体化云平台知识服务?#38469;?/FONT>

  知识服务?#38469;?#30528;手于知识的自动推送,?#34892;?#22320;组织机、电、液一体化跨学科知识,并在合?#23454;?#35774;计过程?#22411;?#36865;给设计人员合?#23454;?#35774;计知识,从而实现跨学科知识服务的个性化、高效化和智能化。

(来源?#21512;?#36827;制造业)

标签:智能制造我要反馈
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