企业要实现智能制造的需求如下:
1. 车间/工厂的总体设计、工艺流程及布局建立数字化模型,并进行模拟仿真,实现规划、生产、运营全流程数字化管理。
2. 应用数字化三维设计与工艺技术进行产品、工艺设计与仿真,并通过物理检测与试验进行验证与优化。建立产品数据管理系统,实现产品设计、工艺数据的集成管理。
3. 制造装备数控化率超过70%,并实现高档数控机床与工业机器人、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等关键技术装备之间的信息互联互通与集成。
4. 建立生产过程数据采集和分析系统,实现生产进度、现场操作、质量检验、设备状态、物料传送等生产现场数据自动上传,并实现可视化管理。
5. 建立车间谷器MES,实现计划、调度、质量、设备、生产、能效等管理功能。建立ERP系统,实现供应链、物流、成本等企业经营管理功能。
6. 建立工厂内部通信网络架构,实现设计、工艺、制造、检验、物流等制造过程各环节之间,以及制造过程与谷器MES和ERP系统的信息互联互通。
7. 建立工业信息安全管理制度和技术防护体系,具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。建立功能安全保护系统,采用全生命周期方法有效避免系统失效。
1.实施智能制造的组织,前期任务是组建一个知识资源开发小组。该小组由不同层次知识的智慧型专业人员组成,这个小组的使命是实施本企业的知识生产。知识生产的目的是知识分配,分配的目的是供不同层次的决策人员加以应用。
2.知识应用的主要情境,即反复性情境、变更性情境、交叉性情境、异步性情境。
3.离散制造企业智能制造的实施原则:需在两化融合或数字化车间技术基础上,自主开发新的、更深层次的关键技术——智能制造技术,建立起自我纠错、自我完善的“智力组织”,形成基于知识的“制造智能”。智能制造的实现是逐步的,直到覆盖整个生产过程。
智能制造需要在实施和发展过程中得到改善:
1.需引入智能识别技术,辨识并汇集出新的实体数据,以此消除因交叉作业而带来的产品质量退化。
2. 需在数字化车间既有基础上设置分析推进系统,形成自底向上的闭环反馈系统,实现流程工业过程那样的实时感知,精准调控。
3.引入机器学习技术,提取交叉性知识和关联性规则,促进不同专业人员向多专业自适应方向发展,创新技术协同机制。
4.提高生产过程管控机制的时空分辨率,在数字化车间大规模网络化集成应用环境下,仅凭个人的智慧,如果没有细致的物流测量和设备监测,也只能做出大概的、宽时间分辨率的判断,故不能应对复杂、多变的局面。