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什么是智能制造,為什么它對傳統制造業影響如此之大?

PreMaint ? 來源:jf_88434559 ? 作者:jf_88434559 ? 2023-02-09 14:01 ? 次閱讀

智能制造(Smart manufacturing)是一種新的技術模式,通過讓設備連接互聯網,可實時監控生產過程。智能制造的主要目標是通過自動化生產及數據分析來提高工廠的生產表現。

在過去十年,工業物聯網 (IIoT)、人工智能AI) 和邊緣計算的加入是加速制造業增長與擴張的重要因素。毫無疑問,工廠正在變得更智能、更高效、更具成本效益。它們不僅提高了自身的制造能力,也能夠為客戶提供更加卓越的服務。

智能制造與傳統制造的區別

客戶滿意度是許多公司的核心關注點。為了及時響應客戶訂單,傳統制造企業一般會儲備大量庫存。這導致這些企業必須盡可能長時間地保持設備以特定的配置運行,從而降低產品制造的成本。

然而,這種傳統的生產方式效率并不高。比如設備調試所需時間通常較長,且需在停機狀態下進行,這將導致用于生產的時間減少,在大規模生產中容易帶來不良影響。

產品質量在任何制造過程中都是重要因素。如果使用傳統的批量生產方法,有質量問題的產品在被送到質檢流程前不會被注意到。產品問題被發現后,通常需要返工重做,這將占用更多的資源并導致成本增加和生產延誤。

智能制造的出現最大的改變是將生產流程自動化,并解決傳統制造存在的問題。智能制造被視為一種可完全集成制造系統的協作方式,該系統可以實時響應并調整其所擁有的資源。隨著生產條件和供應鏈中對工廠的需求不斷變化,智能制造也成為了最理想的解決方案。

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圖.某汽車智能制造工廠自動化產線(iStock)

智能制造的優勢

智能制造具有多種優勢,例如提高生產效率、提高產量、降低總體成本。在智能工廠中,通過不斷提高生產效率,從而增加產量。假設某臺設備的生產速度正在減慢或出現質量問題,智能工廠將使用人工智能軟件系統定位問題,并提出解決方案。這類系統的靈活性遠超我們的想象。

當我們提高生產效率時,第一時間想到的就是減少設備的停機時間。在現代工廠中,各設備通常被安裝上傳感器及診斷系統,方便在設備出現問題或有潛在問題時及時報警。將這些設備與先進的AI技術相結合,設備管理人員可以提前定位問題所在,并采取適當的措施。這也被稱作預測性維護,可以極大減少設備非計劃停機帶來的損失。



智能制造技術應用

雖然我們難以預測工業物聯網的長期影響,但許多技術的出現都將為智能制造企業的建設奠定基礎。格創東智專注于工業互聯網平臺,是唯一源自半導體制造業的國家雙跨平臺,用領先、可靠、創新的產品和服務推動智能制造的普及和發展。這里我們用格創的相關產品來對部分智能制造技術進行詳細說明。

工業物聯網IIoT

物聯網(IoT)可幫助工廠連接并監控其名下的所有設備,并獲得實時數據。工廠管理者可以利用這些數據來調整、優化或改進其生產過程的問題。通過利用智能傳感器及云技術,物聯網正在推動該行業向前發展。

企業更多的會借助工業物聯網平臺來搭建物聯網維護管理體系。東智工業物聯平臺為工業設備提供安全可靠的連接通信能力,支持數據采集、規則引擎、數據轉發、指令下發、數據可視化,同時提供開放的API與第三方系統快速對接,為工業企業提供高效率、低成本、高可靠的工業物聯網解決方案。

智慧能源管控EMS

隨著“雙碳”政策的推行,可持續發展技術成為降低碳足跡的關鍵,特別是在解決工業領域對于全球溫室氣體排放的問題。為了幫助改變環境,企業需要人工智能、自動化、高級分析、共享云服務和其他高級解決方案,探索在可持續能源領域的創新技術。

東智EMS智慧能源管理系統是滿足多元化能源管理及優化需求的行業數字化應用,提供各類能源數字化、信息化、高定制化、可視化,平臺化的解決方案。通過企業能源數據采集、邊緣計算策略、可視化分析、數據挖掘、策略優化等手段,構建能源監測、管理、分析一體化平臺,聯動專家庫分析指導,提供多能源融合管理一體化的解決方案。

設備健康管理EHM
無線傳感器部署、簡單的云連接(包括廣域網)和數據分析有助于提設備績效。通過這些工具技術,企業可以輕松從現場采集數據,并將數據學習轉換為預測模型,這將有助于企業做出更好的業務決策,確定更有前瞻性的決策過程,實現對現場設備的預測性維護。

東智PreMaint設備健康管理系統是聚焦設備領域的智能管理平臺,通過對設備的實時監測為工廠維護團隊提供幫助。PreMaint可以輕松實現AI+機理的智能診斷與預測性維護,工程師可以根據情況安排維修和更換以適應計劃的停機時間。

設備自動化控制EAP
在設備自動化控制器中,格創東智采用了EAP設備自動化系統。根據來自連接到生產設備的實時數據流構建模型副本,實現對生產的管理及管制。通過實時掌控設備狀況,以便快速向相關系統和團隊提供建議。使用 EAP設備自動化系統可以大幅提高生產效率及產品良率并減少相關的生產成本損失。

來源/本文部分內容參考KNOWHOW,有刪改,本文僅用于個人學習交流,如有侵權請聯系刪改。

審核編輯黃宇

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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