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行业资讯
深度解析工业革命的本质:智能制造
发布时间:2016-03-19
    核心提示: “工业互联网”的概念最早是由美国通用电气公司(GE)于2012年提出的,随后联合另外四家IT巨头组建了工业互联网联盟(IIC),将这一概念大力推广开来。“工业互联网”主要含义是,在现实世界中,机器、设备和网络能在更深层次与信息世界的大数据和分析连接在一起,带动工业革命和网络革命两大革命性转变。

   过去20年,互联网是改变社会、改变商业最重要的技术;如今,物联网的出现,让许多物理实体具备了感知能力和数据传输的表达能力;未来,随着移动互联网、物联网以及云计算和大数据技术的成熟,生产制造领域将具备收集、传输及处理大数据的高级能力,使制造业形成工业互联网,带动传统制造业的颠覆与重构。

  “工业互联网”中的智能制造

  “工业互联网”的概念最早是由美国通用电气公司(GE)于2012年提出的,随后联合另外四家IT巨头组建了工业互联网联盟(IIC),将这一概念大力推广开来。“工业互联网”主要含义是,在现实世界中,机器、设备和网络能在更深层次与信息世界的大数据和分析连接在一起,带动工业革命和网络革命两大革命性转变。

  工业互联网联盟的愿景是使各个制造业厂商的设备之间实现数据共享。这就至少要涉及到互联网协议、数据存储等技术。而工业互联网联盟的成立目的在于通过制定通用的工业互联网标准,利用互联网激活传统的生产制造过程,促进物理世界和信息世界的融合。

  工业互联网基于互联网技术,使制造业的数据流、硬件、软件实现智能交互。未来的制造业中,由智能设备采集大数据之后,利用智能系统的大数据分析工具进行数据挖掘和可视化展现,形成“智能决策”,为生产管理提供实时判断参考,反过来指导生产,优化制造工艺。

  智能设备可以在机器、设施、组织和网络之间实现共享促进智能协作,并将产生的数据发送到智能系统。

  智能系统包括部署在组织内的机器设备,也包括互联网中广泛互联的软件。随着越来越多的机器设备加入工业互联网,实现贯通整个组主和网络的智能设备协同效应成为可能。深度学习是智能系统内机器联网的一个升级。每台机器的操作经验可以聚合为一个信息系统,以使得整套机器设备能够不断地自行学习,掌握数据分析和判断能力。以往,在单个的机器设备上,这种深度学习的方式是不可能实现的。例如,从飞机上收集的数据加上航空地理位置与飞行历史记录数据,便可以挖掘出大量有关各种环境下的飞机性能的信息。通过这些大数据的挖掘与应用,可以使整个系统更聪明,从而推动一个持续的知识积累过程。当越来越多的智能设备连接到一个智能系统之中,结果将是系统不断增强并能自主深度学习,而且变得越来越智能化。

  工业互联网的关键是通过大数据实现智能决策。当从智能设备和智能系统采集到了足够的大数据时,智能决策其实就已经发生了。在工业互联网中,智能决策对于应对系统越来越复杂的机器的互联、设备的互联、组织的互联和庞大的网络来说,十分必要。智能决策就是为了解决系统的复杂性。

  当工业互联网的三大要素——智能设备、智能系统、智能决策,与机器、设施、组织和网络融合到一起的时候,其全部潜能就会体现出来。生产率提高、成本降低和节能减排所带来的效益将带动整个制造业的转型升级。

  所以说,“工业互联网”代表了消费互联网向产业互联网的升级,增强了制造业的软实力,使未来制造业向效率更高、更精细化发展。

  “工业4.0”中的智能制造

  2009到2012年欧洲深陷债务危机,德国经济却一枝独秀,依然坚挺。德国经济增长的动力来自其基础产业——制造业所维持的国际竞争力。对于德国而言,制造业是传统的经济增长动力,制造业的发展是德国工业增长不可或缺的因素,基于这一共识,德国政府倾力推动进一步的技术创新,其关键词是“工业4.0”。

  “工业4.0”中,互联网技术发展正在对传统制造业造成颠覆性、革命性的冲击。网络技术的广泛应用,可以实时感知、监控生产过程中产生的海量数据,实现生产系统的智能分析和决策,使智能生产、网络协同制造、大规模个性化制造成为生产方式变革的方向。“工业4.0”所描绘的未来的制造业将建立在以互联网和信息技术为基础的互动平台之上,将更多的生产要素更为科学地整合,变得更加自动化、网络化、智能化,而生产制造个性化、定制化将成为新常态。

  自动化只是单纯的控制,智能化则是在控制的基础上,通过物联网传感器采集海量生产数据,通过互联网汇集到云计算数据中心,然后通过信息管理系统对大数据进行分析、挖掘,从而作出正确的决策。这些决策附加给自动化设备的是“智能”,从而提高生产灵活性和资源利用率,增强顾客与商业合作伙伴之间的紧密关联度,并提升工业生产的商业价值。

  生产智能化。全球化分工使得各项生产要素加速流动,市场趋势变化和产品个性化需求对工厂的生产响应时间和柔性化生产能力提出了更高的要求。“工业4.0”时代,生产智能化通过基于信息化的机械、知识、管理和技能等多种要素的有机结合,从着手生产制造之前,就按照交货期、生产数量、优先级、工厂现有资源(人员、设备、物料)的有限生产能力,自动制订出科学的生产计划。从而,提高生产效率,实现生产成本的大幅下降,同时实现产品多样性、缩短新产品开发周期,最终实现工厂运营的全面优化变革。

  传统制造业时代,材料、能源和信息是工厂生产的三个要素。传统制造业发展的历史,就是工厂利用材料、能源和信息进行物质生产的历史。材料、能源和信息领域的任何技术革命,必然导致生产方式的革命和生产力的飞跃发展。但是,随着移动互联网和云计算、大数据技术的发展,计算机到智能手机等移动终端的演进,越来越多功能强大的智能设备以无线方式实现了与互联网或设备之间的互联。由此衍生出物联网、服务互联网和数据网,推动着物理世界和信息世界以信息物理系统(CPS)的方式相融合。也可以说,是这种技术进步使得制造业领域实现了资源、信息、物品、设备和人的互通互联。

  通过互通互联,云计算、大数据这些新的互联网技术,和以前的自动化的技术结合在一起,生产工序实现纵向系统上的融合,生产设备和设备之间,工人与设备之间的合作,把整个工厂内部的要素联结起来,形成信息物理系统,互相之间可以合作、可以响应,能够开展个性化的生产制造,可以调整产品的生产率,还可以调整利用资源的多少、大小,采用最节约资源的方式。

  “工业4.0”时代,在智能工厂中,CRM(CustomerRelationshipManagement,客户关系管理)、PDM(ProductDataManagement,产品数据管理)、SCM(Supplychainmanagement,供应链管理)等软件管理系统可能都将互联。届时,接到顾客订单后的一瞬间,工厂就会立即自动地向原材料供应商采购。原材料到货后,将被赋予数据,“这是给某某客户生产的某某产品的某某工艺中的原材料”,使“原材料”带有信息。带有信息的原材料也就意味着拥有自己的用途或目的地。在生产过程中,原材料一旦被错误配送到其他生产线,它就会通过与生产设备开展“对话”,返回属于自己的正确的生产线;如果生产机器之间的原材料不够用,生产机器也可以向订单系统进行“交涉”,来增加原材料数量;最终,即便是原材料嵌入到产品内之后,由于它还保存着路径流程信息,将会很容易实现追踪溯源。

  设备智能化。在未来的智能工厂,每个生产环节清晰可见、高度透明,整个车间有序且高效地运转。“工业4.0”中,自动化设备在原有的控制功能基础上,附加一定的新功能,就可以实现产品生命周期管理、安全性、可追踪性与节能性等智能化要求。这些为生产设备添加的新功能是指通过为生产线配置众多传感器,让设备具有感知能力,将所感知的信息通过无线网络传送到云计算数据中心,通过大数据分析决策进一步使得自动化设备具有自律管理的智能功能,从而实现设备智能化。

  “工业4.0”中,在生产线、生产设备中配备的传感器,能够实时抓取数据,然后经过无线通信连接互联网传输数据,对生产本身进行实时的监控。设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合形成了信息物理系统(CPS),使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析,形成决策并反过来指导设备运转。设备的智能化直接决定了“工业4.0”所要求的智能生产水平。

  能源管理智能化。近年来,环境和节能减排已成为制造业最重视的课题之一。许多制造业企业都已经开始应用信息技术,对生产能耗进行管理,以最具经济效益的方式,部署工业节能减排与综合利用的智能化系统架构,从资源、原材料、研发设计、生产制造到废弃物回收再利用处理,形成绿色产品生命周期管理的循环。

来源:坚强
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