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      智慧工廠

      發布日期:2022-03-24 09:37瀏覽次數:

      數字化工廠

      編輯 播報


       數字化工廠以產品全生命周期的相關數據為基礎,在計算機虛擬環境中,對整個生產過程進行仿真、評估和優化,并進一步擴展到整個產品生命周期的新型生產組織方式。數字化工廠主要解決產品設計和產品制造之間的“鴻溝”,實現產品生命周期中的設計,制造、裝配、物流等各個方面的功能,降低設計到生產制造之間的不確定性,在虛擬環境下將生產制造過程壓縮和提前,并得以評估與檢驗,從而縮短產品設計到生產的轉化的時間,并且提高產品的可靠性與成功率。

      實現的技術

       無線感測器
      無線感測器將是未來實現智慧工廠的重要利器
      智慧感測是基本構成要素,但如果要讓制造流程有智慧判斷的能力,儀器、儀表、感測器等控制系統的基本構成要素,仍是關注焦點。儀器儀表的智慧化,主要是以微處理器和人工智慧技術的發展與應用為主,包括運用神經網路、遺傳演算法、進化計算、溷沌控制等智慧技術,使儀器儀表實現高速、高效、多功能、高機動靈活等性能。
      專家控制系統(expert control system;ECS)就是一種而具有大量的專門知識與經驗的程式系統。它運用人工智慧技術和電腦技術,根據某領域一個或多個專家提供的知識和經驗,進行推理和判斷,模擬人類專家的決策過程,解決那些需要人類專家才能解決好的復雜問題。
      此外,模塊控制器(FC-Fuzzy Controller),也稱模塊邏輯控制器(FLC-Fuzzy Logic Controller),也是智慧工廠相關技術的關注焦點。由于模塊控制技術具有處理不確定性、不精確性和模塊資訊的能力,對無法建造數學模型的被控過程,能進行有效的控制,能解決一些用常規控制方法不能解決的問題,也讓模塊控制在工業控制領域得到了廣泛的應用。

      控制系統網路化

      隨著工廠制造流程連接的嵌入式設備越來越多,透過云端架構部署控制系統,無疑已是當今最重要的趨勢之一。
      在工業自動化領域,隨著應用和服務向云端運算轉移,資料和運算位置的主要模式都已經被改變了,由此也給嵌入式設備領域帶來顛覆性變革。如隨著嵌入式產品和許多工業自動化領域的典型IT元件,如制造執行系統(manufacturing execution systems;MES)以及生產計劃系統(production planning systems;PPS)的智慧化,以及連線程度日漸提高,云端運算將可提供更完整的系統和服務,生產設備將不再是過去單一而獨立的個體。但將孤立的嵌入式設備接入工廠制造流程,甚至是云端,其實具有高度的顛覆性,必定會對工廠制造流程產生重大的影響。一旦完成連線,一切的制造規則都可能會改變。
      包括體系結構、控制方法以及人機協作方法等,都會因為控制系統網路化,而產生變化,如控制與通信的耦合、時間延遲、資訊調度方法、分散式控制方式與故障診斷等,都使得自動控制理論在網路環境下的控制方法和演算法,都需要不斷地創新。
      此外,由于影像、語音信號等大資料量、高速率傳輸對網路頻寬的要求,對控制系統網路化,更構成嚴厲的挑戰。因為工業生產流程不容許一點點差錯,網路傳遞的封包資訊不能有一點點漏失,而且網路上傳遞的資訊非常多樣化,哪些資料應該先傳(如設備故障訊息),哪些資料可以晚點傳(如電子郵件),都要靠控制系統的智慧能力,進行適當的判斷才能得以實現。

      工業通信無線化

      工業通信無線化也是當前智慧工廠探討比較熱烈的問題。根據專家分析,到2013年,全球工廠自動化中的無線通訊系統應用,將每年增加約40%。隨著無線技術日益普及,各家供應商正在提供一系列軟硬體技術,協助在產品中增加通信功能。這些技術支援的通信標準包括藍牙、Wi-Fi、GPS、LTE以及WiMax 。
      然而,在增加無線連網功能時,晶片及相關軟體的選擇極具挑戰性,包括優化性能、功耗、成本和規模,都必須加以考慮,更重要的是,由于工廠需求不像消費市場一樣的標準化,必須適應生產需求,有更多彈性的選擇,最熱門的技術未必是最好的通信標準和客戶需要的技術。
      此外,無線技術雖然在布建便利性方面,對比有線顯然有相當的優勢,但無線技術的完善、可靠性、確定性與即時性、相容性等還有待加強。因此,工業無線技術的定位,仍應是傳統有線技術的延伸,多數儀表以及自動化產品雖會嵌入無線傳輸的功能,但要舍棄有線技術,還言之過早。 [1] 

      智慧工廠特征

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      “智慧工廠”的發展,是智能工業發展的新方向。特征在制造生產上體現為:

      一、系統具有自主能力:可采集與理解外界及自身的資訊,并以之分析判斷及規劃自身行為
      二、整體可視技術的實踐:結合訊號處理、推理預測、仿真及多媒體技術,將實境擴增展示現實生活中的設計與制造過程。
      三、協調、重組及擴充特性:系統中各組承擔為可依據工作任務,自行組成最佳系統結構。
      四、自我學習及維護能力:透過系統自我學習功能,在制造過程中落實資料庫補充、更新,及自動執行故障診斷,并具備對故障排除與維護,或通知對的系統執行的能力。
      五、人機共存的系統:人機之間具備互相協調合作關系,各自在不同層次之間相輔相成。
      [2] 

      功能模塊

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      智能倉儲:自動備料,自動上料;

      智能車間:自動生產,組裝,包裝;
      智能品質管控:自動品質管控;
      集成其他系統:與ERP,MES系統集成;
      追溯管理:對材料,生產環節,品質管控等各個環節的追溯。 [3] 

      存在的誤區

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      一、智慧工廠就是機械地把主加工工藝設備聯起來

      在實際生產中, 在制品在機械地聯結下寸步難行,其原因就是忽視了智慧工廠的精髓:生產節拍。每個主加工設備的節拍都不一樣,只有經過專業設計、規劃,并在ERP、MES系統的統籌調度下,才能實現真正的智慧化生產。
      二、智慧工廠完全不用人工
      智慧工廠依然需要人工,但是所需人工少、素質要求高。根據實際測算,年產能80-100萬平米的建筑玻璃智慧工廠,用工人數比傳統工廠減少15-20人左右,主要省去了玻璃上片工、調運工等重復性工種。
      三、智慧工廠的工藝布局可以模仿復制
      智慧工廠的設計原則應遵循產品生產工藝,合理利用、配置自動化設備,將主加工工藝設備聯結起來,并進行統籌管理。但實際進行工藝設計時,會根據客戶產品比例、產品特點、銷售模式(內銷or外銷)、產能要求、電力負荷等一系列因素綜合考慮。可以說,每一個智慧工廠都是獨特的。 [4] 






      標簽: 智慧工廠

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