工业软件——智能制造的重点！
发布时间：2021-06-03 22:05:18 所属栏目：百科 来源：互联网
导读：从实用和广义的角度上看，智能制造的概念可以总结为：智能制造是以智能技术为代表的技术为指导的先进制造，包括以智能化、网络化、数字化和自动化为特征的先进制造技术的应用，涉及制造过程中的设计、工艺、装备（结构设计和优化、控制、软件、集成）和管理
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从实用和广义的角度上看，智能制造的概念可以总结为：智能制造是以智能技术为代表的技术为指导的先进制造，包括以智能化、网络化、数字化和自动化为特征的先进制造技术的应用，涉及制造过程中的设计、工艺、装备（结构设计和优化、控制、软件、集成）和管理。与此前历次工业革命相比，制造的核心地位仍未改变，但智能化成为制造的新特征与内涵。 工业革命逐渐解放制造人力。制造本质上是从“原材料”到“产品”的过程，内容可以简化为工艺设计、工艺参数、过程控制、执行四个步骤。在历次工业革命中，制造工业走过了机械化、电气化、自动化（数字化）、智能化的道路，在这个过程中，工具（装备）做的事越来越多，人逐步把精力更多的投入到创造性的工作中。若把“制造”看作从起点到终点的出行问题，制造业历次升级过程可以分别形象为自行车（机械化）-电动车（电气化）-汽车（自动化）-自动驾驶（智能化），其中人更多的参与到决策过程中，对人力的要求越来越低，效率大幅提升。 智能制造的发展是由体系建立到精确模型建立的过程，实现智能制造，首先要解决智能维护大问题，再做智能预测，最后做到无忧系统与大价值。具体来看分为以下五个阶段： 第一阶段：全员生产系统（TPS）。由日本提出来的，建立的5S标准（整理、整顿、清扫、清洁、素养）是七八十年代整个制造系统当中引以为核心的标准，固化在了组织和对人培训方面。 第二阶段：精益制造和6-Sigma。它的核心价值是如何以数据作为标准建立管理体系，本质是消除浪费。在这个基从础下面包括质量管理体系、产品全生命周期管理体系等等。这个时候数据真正在制造使用过程中发挥作用。 第三阶段：数据驱动的预测性建模分析。以数据驱动的预测性建模分析，指的是怎么把隐性的问题显性化，显性化之后解决隐性的问题，避免显性问题的发生。 第四阶段，以预测为基础的资源有效性运营决策优化。对于过去产生的关联性都能够建模之后，怎么根据系统生产、环境、人员多方要素变化进行实时动态优化。 第五阶段，“信息-物理”系统。它是建立在对于所有设备本身运行的环境、活动目标非常精确建模基础上，这个时候产生知识的应用和传承问题。 智能制造最终要具备状态感知、实时分析、自主决策、精准执行的特征，使得企业更柔性、更智能、更集成化，并且实现了大部分或者全部的智能化技术应用，目标是实现知识的获取、规模化利用与传承。目前我国处于转型的最重要时期，还没有完全到达第三个阶段。 （编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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