智能制造发展特点包括什么(智能制造的特征是什么?智能制造的发展趋势是什么?)

  一、智能制造的价值

  而“智能制造”是先进制造业发展到当前阶段,整合了物联网、云计算、大数据等新一代信息技术,由集中式控制转向分散式增强型控制,并通过物联网与互联网的融合,以及三项集成(纵向集成、端对端集成、横向集成),实现智能化、社会化生产的最新形态。理解“智能制造”,有利于更好地把握中国制造业当前所处位置以及未来努力的方向,避免盲目求新和急于求成的倾向。

  它能够科学地编排生产工序,提升生产率,实现个性化定制生产,还可以调整资源使用,采用最节约能耗的方式,从而真正实现制造业的转型升级。最有效果的信息化手段就是RFID技术大家都知道,现代制造企业在生产线或仓库中的零配件、原料和产品种类有成千上万种。导致在现实情况中,无论再好的管理模式或制度都难以保证整个物料的可视化流转,给管理人员带来了极大的麻烦,工作效率难以大幅度提升。

  而目前,各国都在利用条码和RFID技术,对生产中零配件和原料实施快速、准确的定位和状态统计,以提升制造企业的生产和管理效率。特别是RFID技术,一套完整的制造企业生产线信息化管理系统,将有助于企业简化业务运营流程,降低生产成本,提高材料盘点、产品追踪、物料管理、库存管理的实时性,大幅度提升企业客户服务质量和满意度。随着RFID电子标签技术的不断提升,成本的慢慢降低,RFID技术已经在慢慢地取代条码技术。

  用好RFID技术,忌孤军奋战

  二、智能制造发展的五个阶段

  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。

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