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工业4.0:使用人工智能来重塑制造业

发布时间:2020-07-05 12:06 作者:一分彩 浏览次数:184


  工业4.0是2013年德国实施的一项国家战略。最终目标是实现数字信息与物理现实社会之间的联系,全面集成生产过程和管理过程。但智能工厂仍然是一个理想的制造系统,有很长的路要走。

  工业4.0是2013年德国实施的一项国家战略,其最终目的是实现数字信息与物理现实社会之间的联系和可视化。整合了生产过程和管理过程。但智能工厂仍然是一个理想的制造系统,有很长的路要走。

  作为一个制造业大国,德国于2013年开始实施一项名为“工业4.0”的国家战略,希望在工业4.0的各个方面实施互联网技术。数字信息与物理现实社会之间的联系可以被视化,生产过程和管理过程是全面集成的。

  因此,智能工厂可以生产智能产品。与传统制造业相比,智能工厂所代表的未来智能制造业是一个理想的制造体系。可以智能判断产品属性的生产成本,生产时间,物流管理,安全信任和可持续性等因素,为每个客户定制最优化的产品。

  工业4.0时代的智能是基于工业3.0时代的自动技术和结构。从集中中中心控制向零散增强控制的生产模式的转变,利用传感器和互联网连接生产设备。从而形成了一种能够灵活生产并满足个性化需求的大规模生产模式。

  20世纪70年代末,自动控制系统开始用于生产和制造.从那时起,许多工厂一直在探索如何提高生产效率、如何提高生产质量和生产灵活性。从机械制造的角度来看,一些工厂提出了机电一体化控制的集成。机电一体化为大规模生产提供了技术保障,基于中央控制,可以实现集中管理。在一定程度上节约了生产和制造的成本,提高了生产质量。但两者都不能解决生产和制造的灵活性问题。

  早在20世纪60年代,英国就提出了柔性制造系统(FlexibleMactureSystemFMS)的概念.灵活制造系统主要是指在自动化技术的基础上,灵活适应产品品种变化的加工制造系统。根据数据,柔性制造系统由多个半独立的工作站和材料传输系统组成,以可组合的加工模块化和分布式制造单元为基矗灵活的加工、运输和仓储可以有效地生产多种小批量产品,同时也可以用于不同的生产任务。本分布式单元自律管理的制造系统各单位均有一定的决策自主权..能够适应生产品种的频繁变化,使设备和整个生产线具有相当大的灵活性。灵活制造系统是一种先进的制造系统,其主要信息与批量无关,实现了从刚度到灵活性的加工系统转变。

  现在,随着信息技术、计算机和通信技术的飞跃,产品需求的变化进一步成为生产和制造领域面临的最大挑战。具体来说,随着技术的迅速发展,产品更新的频繁产品的寿命越来越短。对于制造业工厂,我们不仅要考虑对产品更新的快速响应,而且要考虑缩短生命周期,减少产品批次。因此,成本增加和价格压力。王锡文博士是中国第一位工业4.0专著,他在他的新书“智能:新一代人工智能发展计划”中指出。工业4.0使生产灵活性挑战成为一个新的机会。通过将现有的自动化技术与快速发展的互联网物联网等信息技术相结合,可以解决灵活的生产问题。

  从工业3.0时代的单类产品到工业4.0时代的多种产品的大规模定制。不仅要满足个性化的需要,而且要获得大规模生产的成本优势。因此,工业4.0和工业3.0的主要区别体现在灵活性上。

  工业4.0基于标准模块和客户的个性化需求。通过动态配置单元生产实现大规模满足个性化需求..同时,从过去落后的库存生产模式到订单生产模式的大规模定制在一定程度上缩短了交货期,大大减少了库存。甚至零库存操作。

  生产和制造需求促进了新一轮生产和制造革命以及技术和解决方案的创新。产品的差异化需求正在促使生产和制造业加快设计和推出产品。正是由于人们对个性化需求的日益增长,技术和市场环境才得以成熟。以前,为了提高生产效率,降低产品成本,生产模式也将发生变化。因此,工业4.0是工业制造业的技术转型。

  自20世纪70年代以来,计算机控制系统的应用一直在提高生产过程的自动化水平.近年来,随着数字技术的迅速发展,软件已成为数字技术的重要组成部分,如云计算、大数据分析和机器学习。NielsNielson(NilsJ.Nilson)教授,一位早期从事人工智能和机器人研究的国际知名学者,定义了人工智能。人工智能致力于使机器智能化,智能使实体在其环境中具有远见和适当的功能。。

  世界各地的大量资金都在人工智能领域,尤其是机器学习领域。越来越复杂的算法,越来越强大的计算机激增数据和改进的数据存储性能,为今后不久的实现奠定了基矗然而,人工智能和其他颠覆性技术主要集中在消费领域,实现中国经济的科技创新。这些尖端技术在工业和企业之间的大规模应用更为重要。

  与消费者相关的数据机器相比,数据通常更为复杂,高达40%的数据甚至不相关。企业必须有大量的高质量的结构化数据,才能通过算法处理。革命性的技术创新和制造业的整合是一个挑战,但潜在的好处可以帮助公司找到最好的解决方案来处理缺点和创造价值。例如,设备预测维护优化任务流程实现了生产线的自动化,减少了误差和浪费,提高了生产效率,缩短了交付时间,提高了客户的体验。

  以工业机器人为例,它在未来的制造业中的应用也有很大的发展空间。随着智能组件和传感器技术的进步,我们可以通过机器学习和开发机器人编程的新方法来给机器人提供一定的思维和自学能力。它可以更灵活地满足大规模定制生产的需要.

  未来,人工智能将在重建制造业方面发挥重要作用。因此,我们应该把智能制造关键技术设备的核心支持软件工业互联网和其他系统集成应用于制造强国的主要需求。开发智能产品和智能互联产品智能制造使能工具和系统智能制造云服务平台..新型制造模式,如远程诊断和操作维护服务,建立智能制造标准体系,促进全生循环的制造。

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