智能化工业制造范文

前言：我们精心挑选了数篇优质智能化工业制造文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。

第1篇

 

1 引言

 

所谓的工业4.0，是指利用物联信息系统将生产中的供应，制造，销售信息数据化、智慧化，最后达到快速，有效，个人化的产品供应。而在如今制造业开始逐步应用智能化技术的背景下，工业4.0的出现，则能更好的推动制造业智能化技术的发展。基于此，本文就工业4.0推动制造业智能化技术的发展进行了探讨，相信对有关方面的需要能有一定的帮助。

 

2 智能技术系统

 

2.1 三大技术发展加速催生新一代技术系统

 

进入21世纪以来，信息与通信技术取得了突破性进展，出现了如下3个重要的技术发展趋势。

 

(1)电子部件的微小型化。

 

随着超大规模集成电路技术的突破、电子设计自动化的广泛应用以及半导体工艺的迅速发展，新型微控制器和8核、16核等多核微处理器研发速度明显加快，新产品不断问世。这些新型电子部件具有集成度高、可靠性与性能价格比高、抗干扰能力强以及功耗低等优点;平行计算功能极大地提高了信息处理能力，为智能技术系统的研发创造了优越的硬件条件。

 

(2)软件成为创新的驱动力。

 

由于功能的增加、产品用户特定需求的增加、交付要求不断变化、不同技术学科和组织日益融合以及不同的公司间合作形式迅速变化等原因，工业产品及其相关的制造系统变得越来越复杂。特别是具有嵌入式软件的系统，其复杂性还在快速地增加，管理这样复杂的系统，其难度越来越大。

 

(3)工业生产系统网络化。

 

过去二十年，互联网很好地解决了人与人之间的互联互通，并颠覆了与人密切相关的一些传统行业。今后，随着技术的不断发展，互联网将要实现物与物的互联互通，进而实现信息世界与物理世界的融合，于是产生了物联网。工厂生产系统需要完成控制功能，为了将控制技术融入互联网，在将物理设备联网的同时，也要将计算与通信嵌入实物过程，并使其与实物过程密切互动，从而出现了信息物理融合系统，又称工业互联网，它将互联网的发展推向了新高度。

 

2.2 智能技术系统的定义与特征

 

以上3个技术发展趋势加速了机电一体化系统的升级。新一代技术系统将以机械学、电气/电子学、控制工程、软件技术和新材料的紧密相互作用为基础，通过“嵌入式智能”产生一种超越机电一体化的新系统。在这里，信息技术将与诸如认知科学、神经生物学和语言学等非技术学科相融合，跨学科融合不断研发出过去只是在生物系统中才使用的新的集成方法、技术和规范，使用这些方法、技术和规程可以将感知、认知和执行功能集成融入技术系统，这样的技术系统称作智能技术系统。

 

智能技术系统具有自动适配功能，适应力强，并且使用方便。同时，系统还具有节约资源、可进行直观操作以及可靠性高等特点。

 

通常，智能技术系统都具有如下主要特征。

 

适应性，即智能技术系统能够与所处的环境相互交互，并能自治地适应它们的运行模式。按照这种方式，在设计人员设定的框架内，智能技术系统能够在运行期间逐步完善，从而确保它们能够长期保持最佳使用状态。

 

坚固性，即智能技术系统能够在动态环境中灵活和自治地运行，甚至能够在开发设计者不希望或未曾预见到的环境中运行。系统能够处理不确定或者不足的信息，确保至少达到某种使用等级，满足各种要求。

 

可预期性，即以经验积累的知识为基础，智能技术系统能够预测未来的效果和可能的情况。按照这种方式，系统能够早期识别出风险，并能及时选择和执行适合的策略，迅速解决问题。这样一来，系统就能够更有效地实现目标。

 

用户友好性，即智能技术系统能够适应用户指定的特性，能与用户进行合理的交互。对用户而言，系统具有一定的理解能力。

 

3 认知信息处理参考模型及其模块的研制

 

3.1 非认知系统与认知系统

 

信息处理方法是推动机电一体化向智能技术系统升级的主要推动力。机电一体化系统与智能技术系统的信息处理方法是不同的。机电一体化系统在传感器和执行机构之间提供一种反应式和固定的耦合。而智能技术系统则类似于具有认知的生物，能够变更这些耦合。认知处理不会取代直接的和反应式耦合，它会与后者共存。认知系统和非认知系统的比较如图1所示。

 

3.2 认知信息处理参考模型

 

如上所述，认知科学完全参照认知生物的行为，以此为基础创建了智能信息处理技术。因此，评价一个系统是否具有“智能“，应该看该技术系统是否具备如下3个特殊的特征：

 

(1)主动嵌入到环境中，并能够与所处的生产场景环境交换信息;

 

(2)借助周围环境与系统相关信息的内部表达，产生灵活的、与环境相适应的控制动作;

 

(3)具有学习和参与综合信息处理的能力。

 

3.3 操作器-控制器智能模块的研制。

 

为了实现STRUBE认知信息处理3层模型，德国帕德博恩大学Jugen Gausemeier教授领导的研发人员开发了用于自寻最优系统的操作器-控制器模块。在这里，信息处理分成3级，即控制器、条件反射操作器和认知操作器。

 

控制器的主要任务是按照更优的方式控制基本系统的动态性能。其控制回路是获取测量信号和确定调节信号十分有效的链路，因此称它为“原动”回路。该级软件在硬实时条件下运行。大量控制器配置能够由控制器本身完成。

 

条件反射操作器的操作能够监视和指挥控制器。它不能直接访问系统的执行机构;但是它能够通过改变参数和结构，完成对控制器的修改。条件反射操作器本质上是面向事件的，它与控制器紧密相连，其按硬实时方式处理事件。作为认知操作器的连接部件，条件反射操作器可以当作控制器和那些软实时或不能实时工作的部件之间的接口。它将进入的信号过滤，并将其送给下一级。条件反射操作器负责若干OCM之间的实时通信，这些OCM一起构成一个自寻最优控制系统。

 

认知操作器位于OCM的最高一级，系统能够采用各种方法(诸如学习方法、基于模型的最佳化方法或基于系统的知识的系统方法)，去使用它本身和其周围环境的信息，以提升它自身的性能。在这里，特别要强调能够实现自寻最优的认知能力。

 

4 智能子系统与智能网络化系统

 

智能技术系统具有两种结构形式，一种是子系统基本结构形式，即智能子系统;另一种是组群结构形式，称作智能网络化系统。

 

对于大型机械装备或生产流水线，为了完成各种各样的功能，通常都由几个子系统构成，它们被看成是一个相互作用的组合体。这些智能子系统在地理位置上是分散的，通常采用分布式结构，它们彼此之间需要进行通信和协调，从而形成了网络化系统结构。但是，由此产生的网络化系统的功能作用仅能通过单个系统间的交互作用呈现出来。无论是网络还是单个系统的角色都是静态的，而要完成整体功能作用，就需要借助于通过动态改变来实现。在过去，这完全是分开考虑的问题，诸如一方面是云计算，另一方面是嵌入式系统。现在，我们可以采用最新的信息物理融合系统(CPS)的途径进行集成。

 

5 智能技术系统的实现

 

从2007年开始，德国科技创新主要依靠分布在全国各地的15个前沿技术创新集群，每个集群都主攻一个专业方向。“it’s OWL”北威州创新集群专注于智能技术系统产品与系统的研发，它是欧洲具有最强产品开发能力的地区之一，其愿景是成为全球智能技术系统市场和技术的领导者。该集群共有174个成员，包括25个工程和顾问咨询公司、25个核心公司和78个基本公司、6个高等院校以及10个竞争力中心。2012年2月，某教研部投入1亿欧元，支持45个产品和生产的研发项目，计划用5年时间完成。这些项目分为平台、创新及可持续项目3种类型。

 

平台项目，即为推动集群内各家公司在今后几年内进入智能技术系统业务领域，以及实现技术成果向大量中小型企业转移，创建自寻最优控制系统、人机交互、智能网络、能源效率以及系统工程等5个最基本的技术平台。

 

创新项目，即系统集群内的核心公司为实现战略目标，基于上述技术平台，开发子系统、系统以及网络化系统等具体产品和解决方案。

 

可持续项目，即这些项目研究采取7种有效措施，在政府计划支持的时间结束后，仍然能保持长期的可持续性。特别是在这些项目内，中小型企业在今后几年仍然能够自身实现智能技术系统的开发工作。

 

6 工业4.0智能自适应生产系统产品与应用

 

某公司为了实现工业4.0“智能生产”战略目标，按照智能技术系统的技术概念，研发了自适应生产系统。该系统采用分散式模块化结构，并使用公司最新研制的即插即生产智能化网络技术。分散式模块化结构意味着整个生产过程所使用的机械、控制和通信系统全部采用模块化设计，这就使得生产制造系统能够按照工艺和生产的要求任意组合，系统的适应性可以通过插入或移除其中的模块来实现。

 

即插即生产技术具有自寻最优特性和即插即生产网络自配置功能。自配置功能是建立在实时通信系统的自配置方法和生产系统、模块和部件语义自描述能力的基础上，无须使用任何工程工具。生产制造系统通过分析与理解外界及自身的信息，对系统中各组成部分进行自动协调、重组与扩充，实现对产品的数量、种类、性能和质量的自动适应，从而最佳地完成不断变化的工作任务。该自适应生产系统已成功用于公司的I/O装置生产线，取得了满意的效果。按照计划，自适应生产技术与系统产品即将推向市场。与此同时，“it’s OWL”创新集群的各成员公司也将分批各种类型的智能技术系统的产品和系统，并在传统的机电一体化系统用户领域推广应用。这些创新的技术与产品，将为制造企业，特别是中小型制造企业的转型升级创造理想的条件，也为工业4.0的实现提供了具体路径和解决方案。

 

7 结束语

 

综上所述，工业4.0的出现，对于机械制造和电气工程等领域来说有着重要的意义。而随着我国制造业逐渐迈向智能化，针对工业4.0的战略目标，我们需要采取更为有效的技术措施，进一步推动制造业的智能化技术发展，从而提高我国制造业的科技水平。

第2篇

航空发动机享有“工业之花”的美誉，是体现国家工业科技水平的重要标志。作为“互联网+”智能制造的重点领域，网络化智能制造能为我国航空工业带来哪些变化？我国航空工业的转型升级应走何种发展路径？这些问题值得我们深入研究。

2015年，工业领域进入了新的分水岭，互联网技术从方方面面影响着工业制造。2015年7月4日，国务院正式《“互联网+”行动指导意见》，明确提出推动互联网与制造业融合，提升制造业数字化、网络化、智能化水平，加强产业链协作，在重点领域推进智能制造、大规模个性化定制、网络化智能制造和服务型制造，发展基于互联网的智能制造新模式。

航空发动机被称为“工业之花”，而航空工业是指以飞机的研制和制造为龙头的主机和辅机等相关配套厂所而组成的工业体系，它体现了一个国家的航空生产能力与工业化水平。在“互联网+”智能制造的发展进程中，航空工业利用互联网平台和信息技术将互联网与传统模式结合起来，从而提升效率与品质，将衍生出一种新的行业生态。

航空工业是典型的军民结合型工业，在军事和经济上具有重要地位。作为其产品，航空装备较其他行业亦有典型特点，主要表现为：

第一，批量性。不论是以前的少品种大批量，还是现在的多品种小批量，飞机制造都呈现出批量性生产的特点，少则几十架、多则几百架。

第二，可重复使用。不论是在战争、训练演习中，还是在民用航空中，飞机都可多次重复使用。

第三，备件需求量大。业内有句名言叫做“飞机飞的就是备件”。备件是飞机综合保障工作的首要物质基础，是飞机提升良好率的关键和瓶颈。根据国外统计，一架飞机需要保持其售价10%的款项来配备航材备件。

第四，覆盖面广。这其中有四层含义，一是指所用原材料覆盖面广，二是指所用技术覆盖面广，三是所涉及行业和厂家覆盖面广，四是所涉及人员覆盖面广。

航空工业的智能制造，是由“智能机器+网络+工业云平台”构成的“端管云”架构，它能够实现机器与机器、机器与人、人与人之间的全面连接交互。这种互联不是数据信息流的简单传递，而是融合了智能硬件、大数据、机器学习(ML)与知识发现(KDD)等技术，使单一机器、部分关键环节的智能控制延伸至飞机及配件生产的全过程。它促进了无人工干预条件下的机器自组织、自决策、自适应生产，为智能制造的实现奠定了互联基础。

互联网使得飞机及其配件的生产可定义。传统飞机及其配件的生产极大地依赖固定模具和固定生产线，原材料、机器、设备组和其他生产设施，均按照最大生产需求配置，在闲置生产时段容易造成极大的浪费，生产过程也无法灵活调整分配。而在互联网条件下，机器、开源硬件的智能控制由软件来完成，并通过互联将智能控制链条延伸至生产的各个环节，推动生产流程向利用软件定义、管理和执行的智能化方向转变。举例来说，软件既可以计算生产需求，灵活调整原材料库存，也可以升级机器功能，加大其生产能力和适用范围，还能够实现设备智能调配，按需配置其生产任务和工作负载，最终实现智能生产。

工业互联网使得飞机及配件生产动态可调整。传统工业企业的生产过程协同只能在企业内部各个部门之间、不同车间之间实现小范围协同。而工业互联网突破了时空界限，它集成了供应链系统、客户关系系统、制造执行系统(Manufacturing ExecutionSystem，MES)、产品流程控制(ShopFloor Control，SFC)、企业资源系统等。它为整个供应链上的企业和合作伙伴搭建了信息共享平台，将生产过程协同扩大到了全供应链条甚至是跨供应链条上，实现了全生产过程优势资源、优势企业的网络化配置，实现了真正的社会化大协同生产。

中国航空工业如何实现智能制造

结合风起云涌的“互联网+”浪潮，以及航空工业自身的转型升级规律，我们提出了中国航空工业的“互联网+”智能制造五步路线图。

构建智能的人和组织

“智”强调的是认知与知道， “能”强调的是技能和习惯。航空制造企业员工知识和技能的培养，既包括工业互联网的相关技术，也包括心理素质的训练。而智能的组织则是在原先的金字塔、矩阵式等组织结构形式上，根据企业的情况、客户的需求构建更有效率与效益的组织架构模式。相关的架构模式有很多，比如“不为我有，但为我用”，“一专多能”，根据作业点的技能复合人才培养等。

加快推广制造执行系统（MES）

过去十年，是孕育工业互联网的十年，也是摸索理论发展和实践的十年。技术和应用系统供应商不断融合创新，他们提供更集成、更智能的系统，同时打通企业运营和生产管理的各个环节。企业自身也在不断利用新的技术和应用，打通内部管理和系统壁垒，实现灵活生产，满足需求的变化。对机及配件制造企业而言，应对市场变化，满足客户个性化需求，最终必须能够快速实时地响应，并调整生产过程。因此，管理和控制一线生产的制造执行系统(MES)是至关重要的。

目前，在飞机及配件生产车间广泛存在下列问题。

第一，大多数情况下，车间计划人员会根据车间以往的生产能力及自身经验，对生产计划进行分解排产。这样的计划可执行性差，在执行过程中可调整性不强。

第二，车间计划人员对设备能力估计不足，造成设备、人员闲忙不均。另外，车间缺乏较好的跟踪机制，物料在加工传递过程中容易出现丢失、错误现象，影响生产的正常进行。

第三，生产部门、车间主管领导无法对生产情况总体把握，难以对飞机及配件的关键件、关键设备、产品质量进行重点监督。

盖勒普在多家著名航空及配件制造企业中应用了MES制造执行系统，提升了自动化、智能化水平。它上接企业资源计划(erp)系统，下接硬件设备的中枢。在中国，盖勒普MES落地实施已经过了15年的时间，它对飞机及配件生产车间的设备、人员、执行、工具、工艺、物料、生产计划排产、质量等进行统筹管理，有效地从执行层面提升了企业的制造实力，实现了对资源的优化。

车间智能化升级改造

“工业4．O”的实施主体针对各类高水平的制造业企业，航空工业的“互联网+”智能制造对应的最重要的实施主体便是车间。MES可通过相关采集技术获取各种数据，可从全生命周期、全流程的角度来分析研究飞机及配件的生产执行情况，从中发现车间的短板，并进行升级、优化、改进，从而提升车间的总体能力。而各个车间在配备MES、又经过自动化和智能化改造后，其生产率将大幅提升。

自动化、智能化的处理不仅包括物理层面（如原料、半成品的处理，运输、能源管理），车间中数据的自动化、智能化处理也是盖勒普MES管理的重点领域。在该管理模式下，飞机及配件制造过程的数据、信息的记录、传递、存储，分析、应用，以及产品、零部件的质量、互换性将进行统一标准化管理。在航空工业中，制造的技术标准将直接影响市场的竞争，成为市场利益，形成技术壁垒。

在过程控制方面，MES管理飞机及配件生产订单的整个生产流程，通过对产品生产过程所有突发事件实时监控，自动纠正飞机及配件生产过程中的错误，或者为生产过程提供决策支持，以实现生产调度要求；在出现异常或与生产计划偏离太多时，及时地反馈至相关人员，使其采取相应措施。

在任务派工方面，MES在飞机及配件生产计划完成之后，自动生成任务派工单，根据生产设备实际加工能力的变化，制定并优化生产的具体过程及各设备的详细操作顺序；为了提高生产柔性，生产任务会根据生产执行具体情况及设备情况，结合资源配置进行现场动态分配。

在资源配置方面，MES通过详细的数据统计和分析，为企业提供各种生产现场资源的实时状态，与飞机及配件生产任务分配紧密协调，为各生产工序配置相应的工具、设备、物料、文档等资源，保证各操作按调度要求准备和执行。

在能力平衡分析方面，MES分析对比工作中心／设备任务负荷、部门／班组任务负荷、工种任务负荷等并做出相应的评估，协助计划和调度人员进行飞机及配件生产任务的外协加工，以实现最优的生产计划排程。

在质量管理方面，MES跟踪飞机及配件原材料进厂到成品入库的整个生产流程，对产品原料、生产设备、操作人员、工序批次等数据实时采集，为飞机及配件的使用、改进设计及质量控制提供依据。与此同时，MES根据检测结果确定产品问题、提供相应的决策支持。

在文档管理方面，MES基于数据库的解决方案，拥有海量数据的存储和管理能力，自定义文档管理结构树和版本追踪，可有效地管理飞机及配件的设计、操作流程、工艺说明等，MES可根据加工任务进行分配，为生产工序提供相应的加工程序和生产信息等。

在数据采集方面，MES根据不同的数据、应用场景、人员能力、设备投入等，采取不同的数据采集方式，实时获取飞机及配件生产各工序、设备、物料、产品等数据，并统计、分析成其它系统、管理者所需要的信息。

在人力资源管理方面，MES提供人员的状态和相关的信息，跟踪个人的工作执行情况，为飞机及配件制造企业实现精细考勤管理、控制人力成本、简化绩效考核、减少员工流失、优化人员调度等方面提供决策支持。

在维护管理方面，MES记录飞机及配件生产的每台设备、每把工具的维护时间、维护内容、故障原因等，从而计算出最常见的设备／工具维护工作并进行经验积累，管理和指导生产设备、工具的维护活动，并生成相应的维护经验文档，以供浏览、查询。

构建车间生产底层网络体系

车间底层是工业互联网识别物体、采集信息的终端环节，既包括机器、设备组、生产线等各类生产所需的智能终端信息采集技术，也包括射频识别(RFID)标签、传感器、摄像头、二维条码、遥测遥感等感知终端信息采集技术。盖勒普SFC生产车间集中控制管理系统已经在承担了中国C919等大飞机研制工作的中国商用飞机有限责任公司（简称“中国商飞”）、中航工业西安飞机（集团）有限责任公司（简称“西飞集团”）、中航工业沈阳黎明航空发动机（集团）有限责任公司（简称“黎明航空”）等国内知名航空制造企业得到了广泛的实践应用。通过构建车间底层网络体系，SFC不仅能够实现物理上的信息传递，而且实现了包括信息安全、数据协议、业务协议等内容的网络体系。利用这样的网络体系组建车间、工厂互联网，可实现数据的采集、传递、存储、分析、应用，以及设备级的连通，如M2M (Machineto Machine)的交互、远程操控等。通过盖勒普SFC系统，企业可构建生产过程中各个环节的标准化机制，确定哪些信息可被用来交换，哪些属于标准构件，哪些机器适用等等。SFC系统将先进的信息模式、生产模式形成标准，从而促进技术创新和模式创新。此外，系统还利用物联网技术、设备监控技术加强信息管理，提升飞机及配件的生产效率，同时它还能够利用互联网进行远程定制。

中国商用飞机有限责任公司（简称“中国商飞”）是经国务院批准成立，由国务院国有资产监督管理委员会、中国航空工业集团公司、上海宝钢集团等共同出资组建，由国家控股的有限责任公司。

从2011年开始，盖勒普SFC系统（包括设备联网、数据采集、设备监控、数控程序管理、工单管理、加工仿真、可视化、无纸化、自动化、系统集成），就在中国商飞进行大规模的使用，至今，已实施了大量设备的联网通讯、数控程序集中管理、生产数据实时采集和设备监控，将现场PC、PLCs、密封测试器、平衡设备等纳入SFC网络系统，进行通讯、数据采集和管理。

对于互联工厂的总体部署，盖勒普SFC通过可配置、模块化的工业互联网技术，结合先进的数字化数据录入或读出技术（如条码技术、RFID射频技术、触屏技术等），为中国商飞搭建“互联网+”智能制造平台，各生产单元数据在系统内实现无缝连接、快速调用，成为驱动协同生产、支持转型升级的坚实基础。生产现场通过设备和工位、人员统一联网管理，在每个生产工序环节进行智能化数据采集和反馈，并在云技术支持下做实时统计和分析，超过25000多种可自定义的图报表在各个生产工段、部门进行实时展示。同时，结合大数据分析结果，系统进行实时决策，以降低制造过程成本，提高产品质量和生产效率。而且，各类生产信息通过“无纸化”方式传递到工位、设备，以及生产中央控制室，为智能化排产提供数据支持。通过可视化电子看板，所有数据和信息均可以动态地传输到各厂区的各生产部门的数据终端。

“互联网+”智能制造模式将中国商飞生产现场地理分散的人员、信息黏结在一起，实现了由单机“作战”向网络协同的转变。它将大飞机及配件设计、制造、检验等相关工程师、管理人员和生产工人紧密地联系起来，实现了参与各方的高效协作。同时，工厂互联网和信息网络形成的集成对接和数据交换，使得设备与设备、设备与人均实现了互联互通，将现场生产与用户远端的使用管理紧密相连，从而实现了“中国商飞生产线”智能化实时管理和产品的远程维护跟踪管理。

建设企业大数据、云计算中心

在传统方面，航空工业企业的数据相对而言结构化数据较多，而在技术领域，数据本身的复杂性又非常高，因此企业需要构建工业数据图谱，规范企业的术语，构建数据模型，实现数据与数据之间的集成，这就需要企业建立大数据中心、跨地域的云计算中心，建立“轻客户端，重服务端”的应用模式，实现高效、正确、精益。同时，企业内部的信息平台与社会化的各种平台建立起广泛而深入的集成联系。

“互联网+”成就行业发展机遇

实施航空工业的“互联网+”智能制造模式，必须突破传统的思维惯性，实现多主体、多形式、多内容的合作。这种合作以互联网为载体，以大数据为内容；以分析应用为工具，以产品创新为结果，从而形成覆盖全流程、全生命周期的生态链，并在生态链中实现各种集成。例如基于供应链的纵向集成（突破工业4．O的企业内部纵向集成）、细化到工序级的MES-SFC横向集成。

第3篇

    关键词:工业;自动化;智能制造;技术

    中图分类号:TH164 文献标识码:A 文章编号:1006-8937(2011)22-0102-01

    自动化生产是新时期工业经济的先进理念,机电一体化、机械制造自动化等均是工业自动化的具体表现。积极推广智能制造技术是未来企业发展的必经之路。

    1 传统制造模式的缺陷

    不可否认,传统手工制作对当时的工业进步起到了推动作用,但在倡导科技创新的今天,传统制造技术却显现了多方面的缺陷。

    ①生产质量低。我国工业包括重工业、轻工业等两大类别,重工业指的是采掘业、原材料加工等,轻工业则指化工等行业。传统的工业制造生产依赖于手工操作,许多产品的质量无法保证,如:机械制造行业靠手工打造金属物件,产品的尺寸、形状等指标很难达到高水平。

    ②生产时间长。传统工业制造因缺乏先进的工艺流程,制造人员几乎凭借个人经验制造产品。对于一些先进的制造工艺未能及时采用,如:采煤行业中煤矿开采工艺落后,造成矿工每天的煤矿开采量量少,且矿工需持续工作12 h以上才能保证足够的产量,作业时间超出预期范围。

    ③生产效益少。企业投入了大量的成本投入工业制造,但由于生产产品质量不达标,成批产品无法走向市场销售,这造成企业出现货物囤积现象。此外,由于质量问题引起的各种补偿问题均给企业经营造成很大的阻碍。早期我国工业呈现出生产投资大,回收效益少的状况。

    ④生产设备缺。根据我国工业发展历程可知,早期工业产品的制造生产70%以上均依赖于手工操作。这不仅是国内工业技术落后的表现,也是工业生产设备不足的象征。由于缺乏机械设备从事相关生产,手工制造才会一直占据工业产品加工的主流,制约了工业自动化进程的加快。

    2 智能制造技术的工业运用

    改革开放之后,国家对工业经济的发展给予了高度关注,全国各地开始积极开展工业技术创新活动。经过近30年的技术改革,我国的工业制造生产已经掌握了自动化、一体化、智能化等多项技术。有了先进技术为支撑,我国的工业经济效益开始翻倍增长,智能制造技术在工业中的运用更加普遍。工业生产自动化中引进智能制造技术的优点如下:

    ①人机操作。智能制造技术的最大特点是实现了“人机操作”,企业在制造高精度、高要求、高质量的产品时,必须要使用智能化操控系统保证自动化生产的质量。如:机械制造行业中,对于金属产品的精度要求十分严格,若依旧安排人工制造加工时无法达到精度指标的。企业可利用计算机与数控设备建立连接,用计算机编程后输入程序指令,机械自动化生产可保证产品精度符合要求。

    ②自动设计。智能机器具有强大的推理、预测、判断等功能,制造设备可参照接收到的数字信号或程序代码设计工业产品。产品研发人员把某个产品的重点参数及程序代码输入智能机器中,则可通过自动设计将产品模型显示在计算机上,让企业根据产品的实际情况选择最佳方案投入生产。如:许多企业采用CAD、proE UG等自动化设计软件,获得的产品模型更加精准。

    ③虚拟生产。虚拟技术依旧以计算机为核心控制,并结合信号处理、动画技术、智能推理、数据预测、模拟仿真等功能,对工业产品的生产流程进行模拟。虚拟化模拟生产可及时发现设计产品存在的问题,对生产制造工艺做进一步改学原料比例调整提供依据。

    3 结 语

    总之,随着工业经济效益持续增长,企业致力于扩大生产规模,制造产品的数量相比之前更多。面对这种状况若依旧采用传统的生产制造模式,则难以满足生产效率指标的要求。

    参考文献:

    [1] 孟俊焕,孙汝军,姚俊红,张秀英.智能制造系统的现状与展望[J].机械工程与自动化,2005,(4).