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基于嵌入式物联技术与工业大数据的产品创新

发布时间:2021-07-06作者:admin来源:本站原创点击数:

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  当前国际产业转移和发展趋势正发生重要变化,作为数字经济三驾马车之一的产业数字化,特别是制造业的产业数字化成为全球焦点。美国、德国、日本等发达国家纷纷开展以新一代网络信息技术为核心驱动力的先进制造计划,并加快实施速度。我国需利用信息科技领域的优势,加速制造业数字化转型,构建以数字化为驱动力的、全新的生产制造和工业服务体系,打造新的产业竞争优势,抢占新一轮国际竞争制高点。

  产业数字化作为数字经济的主要组成部分,制造业特别是以航空、航天、轨道交通装备等为代表的高端装备业,是高质量发展数字经济的重要组成部分。高端装备行业产值高、供应链广,对产业经济的发展具有非常重要的引领作用,也代表着我国工业最高的科学技术、工艺水平、质量要求。高端装备制造业是我国工业领域实现创新驱动发展、管理提升和数字化转型升级的重要领域。

  21世纪以来,美国“工业互联网”与德国“工业4.0”引起了全球制造业的产品开发、生产模式和制造价值实现方式的转变[1-3]。德国工业4.0和美国工业互联网不仅是把握未来信息技术与工业、信息化与工业化融合发展的“多棱镜”,而且是信息技术发展到深层次阶段的一种崭新的工业发展模式,核心在于不断增强企业、行业甚至国家的整体竞争力。

  传统的高端装备制造企业往往通过增加资源投入来实现增长的外延式发展,这种粗放模式使其综合能力提升不大,面临着效益不高的困境。在新一轮科技革命和产业变革中,制造业想获得可持续发展的竞争优势,必须依靠信息物理融合系统(CPS)实现协同的设计、供应链、生产与产品服务,置身于全球供应链的生态系统之中,应用互联网实现互联网+智能工厂[4]。从产业经济角度看,随着智能制造、工业互联网等技术的成熟应用,创新驱动新增长与服务价值链延伸的发展模式是高端装备制造业发展的新动能,也是其转型升级的方向。

  高端装备制造企业过去往往处于价值链的底端,设备场地投资重,投资经济效益不高。随着工业互联网技术的发展,香港马会流动投注下载。高端装备制造业的未来经济增长点将是综合保障增值服务模式,形成服务型制造。通过先进的物联网技术采集智能装备产品的海量运行数据,应用工业大数据技术,提升产品性能,并对产品全生命周期的健康状态进行管控。通过制造、服务一体化,实现由生产型企业向服务型企业的价值链延伸转变。

  随着客户对产品功能、性能和质量的需求越来越高,研制和生产周期要求越来越短,产品价格要求越来越低,高端装备产品的复杂度、制造工艺的难度和高定制化的程度成为企业的巨大挑战。面对随之而来的“多品种、小批量、高复杂”的制造特征与“高质量、短周期、低成本”的矛盾,高端装备制造企业面临着贯穿于高端装备的全生命周期的最为复杂的制造问题——如何实现全生命周期的高效率和充分柔性。

  在产品的全生命周期中,将工业互联网技术与管理创新相融合,以提升产品智能化水平,并利用大数据技术延展产品增值服务,实现产品全生命周期的数字化。典型应用涵盖了产品的销售、研发、运营和产品服务各个环节,包括利用嵌入物联技术和工业大数据实现产品创新、通过“端—管—云”形式实现智能产品远程运维、基于知识工程的智慧创成技术、基于MBD(模型定义)的设计研发、生产过程复杂的人工智能决策、自适应的柔性制造系统等。

  远程运维服务在工业互联网体系中往往以“端—管—云”形式出现,随着工业互联网的快速发展,远程运维服务也正在向更多的领域渗透。远程安全读取工业机器人数据,分析生产现场的运行状态,提供了一个非常安全的网络通道,使人可以在任何地方读取生产现场工业机器人的实时运行状态信息,为运维和性能优化工作提供支撑。

  产品研发设计过程的智能化实现,主要体现在客户需求经过设计转化为概念方案的阶段,这一阶段在融入人工智能技术和系统工程方法后将更加智能化、科学化。基于知识工程的大部分研究都集中在知识的智能化获取与结构化表达两方面,其中包括基于规则的方法、知识流分析方法、基于语义网络的方法等。将这些基于知识工程的方法应用到设计需求转化为概念方案的过程,再借助自然语言识别、语义检索和人工检索等技术,利用效应库、专业库及专利库等外部知识,分析当前技术趋势,可帮助设计员识别问题、快速找到最优解决方案,进而实现概念设计的智能化。

  计算机网络、大数据等前沿技术的不断成熟,采用面向产品全生命周期的数字化设计系统,可在数字孪生的CPS系统中实现产品的全数字化设计。近年来花费较高的物理性能试验被高性能仿真取代,这不但可以缩短研发周期,同时也有效降低了成本。企业在面对越来越高的产品性能要求的客户时,仿真数据优化、高效试验设计、智能优化等技术将被越来越多地用于提高产品性能上。3.5 生产过程复杂问题的人工智能决策

  单件小批量生产是当今制造业面临的主要挑战,其需要在一次性且产量较小的生产中仍能保持高生产效率、高产品质量及优化的制造周期。因此,在成本可控的前提下,通过柔性线、机器人、AGV等智能制造装备的应用提高生产的柔性,可满足越来越复杂的市场环境;通过快速的产线调整、资源重组搭建自适应的柔性制造系统可应对这种挑战。

  智能制造的建设不能一蹴而就,需要在建设前开展大量前置工作。前置工作主要有:一是拥有一套完整的目标导向的精益管控体系,使用精益方法以实现制造体系的全面协同;二是对工艺过程进行优化,并对制造装备改造升级,使制造装备具有智能化特点,使大部分生产过程不再依赖人工,保证生产效率与质量的一致性,以适应产品定制化、制造服务化的发展方向。

  工厂规划有完整的、基于系统工程理论并以精益思想为原则的方法论。整个规划以企业业务需求为出发点,配备适度的自动化,并使用专业的工厂仿真软件对建设效果进行验证,以保证规划效果。系统的工厂规划方法是业务目标实现的基础,也是实现灵活高效、柔性化、智能化生产模式的基本条件。科学的规划不但能够满足发展需求,也能优化资源配置、提高投资效果、优化发展方式。

  以产品制造全生命周期为对象,以产品制造过程与生产环境融合为目标,开展基于数字孪生技术的车间规划、基于数据的分析与决策、基于IT驱动的质量管理、基于动态混流精准管控的制造执行、基于先进的项目管理和计划排程功能的企业资源计划、基于统一和结构化数据源的产品生命周期管理、基于知识驱动的结构化工艺设计,实现高效协同的精准管控。

  以智能传感技术、移动嵌入式系统、工业大数据分析等新兴技术为代表的工业互联网,将工业互联网技术与管理模式创新相结合,利用信息技术、智能技术、先进管理技术,实现技术能力升级、管理水平提高、生产模式改进,通过在定制化交付速度、生产效率、质量一致性、生产成本等几个方面的优化来提升企业综合竞争能力,是当前高端制造业转型升级内涵式发展的可行之路。

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