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2018年2月9日 星期五

What is Smart Manufacturing



Nx 雲端影像平台解決方案 


來源:OFweek 工控网


人類的偉大在於:很多事情想到就能做到,我們將今天科技的發展現狀,與昨日科幻電影,和小說裡的無盡想象,對比即可知道。提到智慧製造,對它的構想恰恰,就或多或少描繪了未來的工業圖景。


大數據、雲計算、物聯網、仿真、虛擬現實、工業機器人、機器視覺、人工智慧等,將繼續成為人類通往智慧製造的必過關卡,但相信以我們的智慧,這些必然最終都會成為一塊塊通往未來的墊腳石。

有關智慧製造的有什麼技術新趨向呢?

1.混合雲技術應用持續增長
企業向雲端過渡,已經不再局限於單一雲模型,他們期望利用可靠的公有雲服務與私有雲結合,構建適合自身業務需要的混合雲。因為混合雲的靈活性、數據的快速恢復性,以及可確保特定數據的安全性,越來越多的企業選擇部署這一模型。


混合雲技術的增長初見端倪,主要顯現於新興廠商,和廠商的收購之中。

IBM收購Cleversafe來支撐其混合雲技術。Cleversafe是較早期的存儲廠商,IBM將Cleversafe的技術,打包進IBM的雲業務單元中;EMC目標定位於大型混合雲客戶,如北德克薩斯大學、醫療分析公司Inovalon等,EMC從其它儲存組合中抽取了資源,VMware和其它公司在EMC的保護傘之下,加強了Federation Enterprise Hybrid Cloud混合雲解決方案。


2.工業物聯網網路標準持續演進
工業物聯網(IIoT) 預示一個由日益智慧化,且超級互連的設備,和基礎設施構成的世界,其中智慧機器、交通運輸系統和電網,將具有各種嵌入式傳感、處理、控制和分析功能。

時間敏感網路(TSN)新標準出現, 旨在解決現有網路一些缺點,新的TSN 標準,將會帶來頻寬、安全性、互操作、延遲和同步等好處。

3.智慧工廠發展著重突破MBD技術、物理仿真引擎系統架構、仿真模型
隨著三維數位化技術的發展,傳統的以經驗為主的類比設計模式,逐漸轉變為基於三維建模,和仿真的虛擬設計模式,使未來的智慧工廠,能夠通過三維數位建模、技術虛擬仿真、三維可視化技術現場應用,避免傳統的「三維設計模型→二維紙質圖紙→三維技術模型」研製過程中,資訊傳遞鏈條的斷裂,摒棄二維、三維之間轉換,提高產品研發設計效率,保證產品研發設計品質。


4.未來的5G將擁有更多應用場景選擇
去年,國際電信聯盟(ITU)舉行了工作會議,公佈了5G技術標準化的時間表。根據會議提出的IMT-2020計劃,5G標準將於2020年制訂完成,並從2016年起開始,逐步定義5G的技術性能要求。

有專家表示,5G較4G通訊擁有更多應用場景選擇,例如低功耗的萬物互聯,高可靠性、低延時的應用,像智慧駕駛場景,對射頻前端的要求更高。

5G行動寬頻具有更高的速率。在5G的頻譜方面,低頻主要用於廣域的覆蓋,高頻用於熱點覆蓋。

在愛立信對5G提出的五大應用場景及實現途徑中,有一點與智慧製造密切相關。對遠端設備進行緊急控制:該5G應用場景主要包括五個子場景:

  (1)對重型機械的運行進行遠端控制;
  (2)工廠自動化;
  (3)對生產設備與流程進行即時監控;
  (4)智慧電網;
  (5)遠端手術。
  
5.工業機器人發展新趨勢
隨著機器人技術的成熟,製造商和最終使用者,已經開始探索如何超越最初的策略優勢。


工業機器人目前的發展趨勢包括:
對高可靠性和生產率的、具有成本效益的機器人的需求;用於高性能應用機器人,例如水射流和雷射切割、物料輸送、電弧焊接、膠合、去毛刺和倒角等,其控制策略不同於裝配;

協同機器人協調工作,兩個或者多個機器人一起處理,由第三個機器人持有的工件,例如,電弧焊接;

機器視覺引導的機器人控制,機器視覺系統根據自己的「所見」來控制機器人軌跡,例如,抓取和排列操作;能夠滿足功能安全的機器人,這對於自動防故障操作和人機協同非常重要。


6.可穿戴技術走進企業市場
當前,可穿戴技術主要停留在個人消費市場,而明年將逐漸走進企業市場。

在一項測試中,物流公司DHL為員工配備了智慧眼鏡,結果使商品挑揀效率提高了25%。

Juniper Research在報告中稱,智慧眼鏡將率先走進企業市場。隨後,其他可穿戴設備也將陸續跟進。1702161230



                                                                                                                                                                                                                             


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