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          智能制造浪潮逼近,是挑戰(zhàn)更是機遇!

          作者: 時間:2018-07-18 來源:OFweek機器人網(wǎng) 收藏

            隨著新一代信息技術(shù)的興起,物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI與工業(yè)技術(shù)加速融合,推動了工廠生產(chǎn)線向數(shù)字化轉(zhuǎn)型,并給傳統(tǒng)制造業(yè)帶來巨大的沖擊。新一代的制造業(yè),不僅要求高效的生產(chǎn),還要快速響應(yīng)市場的需求,同時具有靈活的處理能力,即滿足市場個性化定制的需求。為了獲得未來的競爭力,制造業(yè)正在大力推動機器換人和智能化轉(zhuǎn)型,一場巨大的產(chǎn)業(yè)變革正在到來。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201807/383443.htm

            談到制造業(yè),人們可能會輕松聯(lián)想到車間、機器和工人等元素,其實制造是一個復(fù)雜的系統(tǒng),從市場需求調(diào)查到產(chǎn)品設(shè)計,從材料采購到加工制造,再到物流、銷售和消費,以及后期的維護(hù)服務(wù)。這樣一個系統(tǒng)如果沒有合理的管控,可能會造成巨大的損耗,最終導(dǎo)致制造業(yè)的崩潰。轉(zhuǎn)型的目的就是為了更好地管理制造環(huán)節(jié)的各個流程,利用人工智能等新興技術(shù)提升生產(chǎn)的效率。


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            為了搶占更多低成本的資源,制造業(yè)往往把工廠和材料供應(yīng)分散到世界各地,這就給供應(yīng)鏈方面帶來了新的挑戰(zhàn),考慮到物流控制等方面,整個制造系統(tǒng)將會變得更復(fù)雜。制造企業(yè)的主要挑戰(zhàn)是找到低成本材料或者零部件,這些半成品還要考慮運輸成本,并保證每個生產(chǎn)階段的可用性。

            無論怎樣,管理者需要努力減少庫存和縮短交貨時間,而生產(chǎn)制造的物流環(huán)節(jié)是一個關(guān)鍵,從最初的原材料供應(yīng)商到成品的配送中心,需要合理的運營才能降低成本和保證生產(chǎn)的順利進(jìn)行。目前,制造業(yè)正在嘗試?yán)眯录夹g(shù)改變工業(yè)流程,這些技術(shù)與工業(yè)結(jié)合的同時也觸發(fā)了更多的創(chuàng)新機遇。

            工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)

            必需打通物理世界和數(shù)字虛擬世界的隔閡,工廠運營者需要收集來自生產(chǎn)線底層數(shù)據(jù)信息,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)成了升級的基礎(chǔ)關(guān)鍵。如今,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIOT)正在入侵制造業(yè),未來大多數(shù)設(shè)備都將是聯(lián)網(wǎng)的,管理者通過有線或者無線技術(shù)采集更多的現(xiàn)場信息,這些數(shù)據(jù)可能包括機器運行數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)、質(zhì)檢和流程數(shù)據(jù)等。


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            隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的演進(jìn),工廠里傳感器數(shù)量將會快速增長,嵌入式計算能力將應(yīng)用在更多的產(chǎn)品中,生產(chǎn)線也將變得越來越智能。運營者利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),將工廠和供應(yīng)商、用戶緊密連接在一起,廠商可以了解產(chǎn)品在應(yīng)用過程的實際情況,嵌入在產(chǎn)品的傳感器會將實時數(shù)據(jù)反饋給系統(tǒng),以便于制造商可以根據(jù)應(yīng)用進(jìn)行調(diào)整生產(chǎn)計劃。

            在供應(yīng)鏈管理過程中會大量使用移動設(shè)備,我們可以通過智能手機、平板電腦或者其它專用的終端設(shè)備,來追蹤物料的位置和產(chǎn)品的進(jìn)度。同時,移動設(shè)備提供了任何地方實時收集和傳遞信息的能力,可以進(jìn)行訂單和交付信息輸入等,這將極大地改變訂單的接收和處理方式,對生產(chǎn)組織和日程安排產(chǎn)生重大影響。

            大數(shù)據(jù)分析

            制造業(yè)向智能制造轉(zhuǎn)型升級,企業(yè)將從設(shè)備采集來大量的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)需要進(jìn)行清洗、整理、存儲和分析,最終用于給運營者決策參考。目前,大數(shù)據(jù)分析主要應(yīng)用于機器的預(yù)測維護(hù),設(shè)備管理者實時監(jiān)控設(shè)備的特征參數(shù),及早察覺機器的故障前兆,然后提前更換機器部件,以減少停機時間,最終幫助生產(chǎn)線降低維護(hù)成本。

            除了設(shè)備的維護(hù)之外,大數(shù)據(jù)還可以用于優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)和銷售等整個制造流程,來自外部市場和消費者的數(shù)據(jù),可以分析出用戶的真實需求,實現(xiàn)以市場為導(dǎo)向的產(chǎn)品設(shè)計制造。通過生產(chǎn)流程的監(jiān)控分析,廠商知道哪些環(huán)節(jié)拉低生產(chǎn)效率,哪些資源過度利用了,知道如何優(yōu)化生產(chǎn)工藝來提高設(shè)備的利用率。


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            隨著企業(yè)工廠內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)的增加,大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析也是一個挑戰(zhàn),目前通用電氣、西門子、IBM等企業(yè)都提供了基于云的分析平臺,越來越多的平臺采用機器學(xué)習(xí)等人工智能算法,實現(xiàn)大量的數(shù)據(jù)自動化處理,通過和歷史數(shù)據(jù)對比,找出異常的數(shù)據(jù)并告知管理者,使得問題發(fā)生之前得到更好的預(yù)防和處理。


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