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2018年7月18日 星期三

MES - What is Smart Manufacturing?


來源: 与非网


智慧製造是一個非常大非常廣的概念,除了涉及製造企業本身,還與供應鏈的上下游企業息息相關,它包含自動化、資訊化、智慧物流、智慧計算、智慧決策等多個方面。

智慧製造的實現是一個從手工到半自動化,再到全自動化,最終實現智慧化、柔性化生產的過程。智慧製造將製造業與資訊技術和互聯網技術相結合,在生產技術、生產管理、供應鏈體系、行銷體系等多個方面,實現全產業鏈的互聯互通。


一文读懂实现智能制造的十项技术



那麼,企業該如何實現自己的智慧製造改革呢?以下十項技術都是知識點:

1、多源多通道數據即時採集感知技術
多源傳感器數據採集,是智慧製造過程中,實現智慧感知的前提,透過各類傳感器(壓力傳感器、位移傳感器、視覺傳感器等)組成,實現對多源多通道分布式數據的即時採集、分析和轉換等。

多源傳感器數據採集系統包含以下幾項技術:

·信號轉換技術

·即時網路通信技術

·多線程管理技術

·數據暫存池技術

·黑盒子技術

·資訊安全技術

2、異構數據內容融合與傳輸共享技術
透過對各種異構計算數據,進行內容分析和融合處理,從海量數據中,挖掘隱藏資訊和有效數據,提高智慧製造過程中,各種裝備狀態監測的準確性。

異構數據包括:海量的多媒體傳感數據、文本/超文本、聲音數據、影像數據、視訊序列等。

3、複雜工況的多任務自適應協同技術
智慧製造的實現,往往需要能夠自主分析,當前的工況環境和任務要求,實現多任務自適應協同規劃,並根據不同任務難度自適應調整作業策略。

多工況包含以下幾種(以挖掘作業為例):
·常用,挖掘形狀規則,且經常使用該功能
·特殊,挖掘形狀規則,但不經常使用
·自主標記,挖掘形狀不規則,但經常使用
·高度自定義,高度依賴駕駛經驗的操作


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4、多機協同的集群化交互與控制技術
智慧製造的多機集群模仿生物集群行為,單機間透過彼此資訊交互,與自主控制來進行協同工作,從而可在各種險惡環境下,低成本完成多樣性的複雜任務。

具體包括:
·遠端操控端,人機交互裝置遠端遙控,任務指派和監控

·行動用戶端,網頁、APP做任務指派和監控

·智慧機械端,環境感知、機身工況傳感、自主作業控制

·行動互聯網,無線數據通訊承載

·衛星定位,導航與測量輔助

·雲端數據中心,環境建模分析,任務和軌跡規劃,大數據分析和診斷

5、大數據驅動故障診斷深度學習技術
製造裝備運行過程中,產生的海量特徵數據,蘊含大量的故障資訊,在收集智慧裝備運行特徵數據的基礎上,應用深度學習算法,對大數據進行知識挖掘,獲尋與故障有關的診斷規則,實現對制裝備的故障進行智慧預測和分析。

6、數位孿生與數位樣機建模分析技術
數位孿生充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據,整合多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程,在虛擬空間中完成映射,從而反映了相對製造過程中,各裝備的全生命週期過程。

7、多技術路線工作方案優化決策技術
針對不確定性的、半結構化或非結構化的,智慧製造工作方案決策問題,透過信號推理、定量推理等方法,在不確定性、不完備、模糊資訊的環境下,實現智慧製造與產品設計,旨在服役多目標多技術路線工作方案,優化的自主決策。

8、技術工裝協同推送與自動裝夾技術
個性化推送技術及語義檢索技術,融入技術工裝推送過程中,基於融合智慧裝備,與產品技術工裝特徵的個性化語義檢索,形成個性化的技術工裝協同推送機制,提高智慧製造技術設計過程中,獲取產品技術工裝的效率。

9、產品知識圖譜與知識網路構建技術
透過對分布的多學科知識數據,進行結構層次上的整合,消除多學科多領域知識數據的語法和語義分歧,使得數據結構具有一致性,進而對設計設計庫數據進行知識表示,完成知識庫的建立。

結構化數據、半結構化數據、非結構化數據,透過結構化改造和篩選整合,形成趨同或者一致且無冗餘的結構化數據,也就是將客觀世界主觀抽象成設計數據庫,再透過知識表示形成知識庫。

10、機電液一體化雲平台知識服務技術
知識服務技術著手於知識的自動推送,有序地組織機、電、液一體化跨學科知識,並在合適的設計過程中,推送給設計人員合適的設計知識,從而實現跨學科知識服務的個性化、高效化和智慧化。






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