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2019年3月10至12日, 广州

15.09.2017 智能制造系统解决方案和智能工厂未来往哪走?

智能工厂(Intelligent plant)是当今工厂在设备智能化、管理现代化、信息计算机化的基础上达到的新的阶段,很多制造企业都在大力布局智能工厂。然而当前我国大多数企业、行业智能制造系统都还处于局部应用阶段,只有少数大企业单项业务信息技术覆盖面较高,关键业务环节应用系统之间实现了一定的协同和集成。从制造企业生产力水平来看,大量企业处于工业2.0要补课,有些企业处于工业3.0待普及,有个别企业处于工业4.0要示范。

 

智能制造系统解决方案发展趋势

据行业专业人士分析,今后国内智能制造系统解决方案将面临三大发展趋势。

 

第一大趋势:智能制造是一项系统性工程,系统解决方案领域的合作将更加活跃。

智能制造发展具有复杂性、系统性,涉及设计、生产、物流、销售、服务等产品全生命周期,涉及执行设备层、控制层、管理层、企业层、云服务层、网络层等企业系统架构,需要实现横向集成、纵向集成和端到端集成。限于资金投入不足、技术研发周期较长以及工艺壁垒等因素,单个系统解决方案商很难满足各个细分行业的智能制造发展需要,企业间将不断加强协同创新,以强化智能制造系统解决方案供应能力。

 

第二大趋势:智能制造系统架构将进一步完善,工业软件领域的集成与发展将成为重点。

从企业系统架构来看,国内目前还没有出现能够打通整个架构体系的智能制造解决方案商,但随着技术水平的不断进步,系统解决方案提供商将不断完善架构体系。智能制造系统解决方案主要依托于软硬件产品及系统,实现制造要素和资源的相互识别、实时交互、信息集成。从硬件层面来看,基于成本大幅降低的现实需要,硬件中通用性强的部分将日趋模块化、标准化发展。从软件层面来看,工业软件存在于智能制造的每个角落,智能制造解决方案将更加倚重于与硬件层关系密切的软件部分(SFC、MES、ERP、PLM)的集成与发展,其中MES是软件层中最核心部分。

 

我国智能工厂发展趋势分析

当前,智能制造热度高企,石化、钢铁、机械装备制造、汽车制造、航空航天、飞机制造等行业纷纷开始探索建设智能工厂。《中国制造2025》明确提出要推进 制造过程智能化,在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间,这必将加速智能工厂在工业行业领域的应用推广。预计未来3-5年,全国将涌现出一批智能工厂。

 

1、智能工厂的内涵及建设重点

智能工厂是实现智能制造的重要载体,主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施,实现生产过程的智能化。企业基于CPS和工业互联网构建的智能工厂原型,主要包括物理层、信息层、大数据层、工业云层、决策层。其中,物理层包含工厂内不同层级的硬件设备,从最小的嵌入设备和基础元器件开始,到感知设备、制造设备、制造单元和生产线,相互间均实现互联互通。以此为基础,构建了一个“可测可控、可产可管”的纵向集成环境。信息层涵盖企业经营业务各个环节,包含研发设计、生产制造、营销服务、物流配送等各类经营管理活动,以及由此产生的众创、个性化定制、电子商务、可视追踪等相关业务。在此基础上,形成了企业内部价值链的横向集成环境,实现数据和信息的流通和交换。

纵向集成和横向集成均以CPS和工业互联网为基础,产品、设备、制造单元、生产线、车间、工厂等制造系统的互联互通,及其与企业不同环节业务的集成统一,则是通过数据应用和工业云服务实现,并在决策层基于产品、服务、设备管理支撑企业最高决策。这些共同构建了一个智能工厂完整的价值网络体系,为用户提供端到端的解决方案。

 

由于产品制造工艺过程的明显差异,离散制造业和流程制造业在智能工厂建设的重点内容有所不同。对于离散制造业而言,产品往往由多个零部件经过一系列不连续的工序装配而成,其过程包含很多变化和不确定因素,在一定程度上增加了离散型制造生产组织的难度和配套复杂性。企业常常按照主要的工艺流程安排生产设备的位置,以使物料的传输距离最小。面向订单的离散型制造企业具有多品种、小批量的特点,其工艺路线和设备的使用较灵活,因此,离散制造型企业更加重视生产的柔性,其智能工厂建设的重点是智能制造生产线。

 

2、智能工厂主要建设模式

由于各个行业生产流程不同,加上各个行业智能化情况不同,智能工厂有以下几个不同的建设模式。

 

第一种模式是从生产过程数字化到智能工厂。在石化、钢铁、冶金、建材、纺织、造纸、医药、食品等流程制造领域,企业发展智能制造的内在动力在于产品品质可控,侧重从生产数字化建设起步,基于品控需求从产品末端控制向全流程控制转变。

 

第二种模式是从智能制造生产单元(装备和产品)到智能工厂。在机械、汽车、航空、船舶、轻工、家用电器和电子信息等离散制造领域,企业发展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间,侧重从单台设备自动化和产品智能化入手,基于生产效率和产品效能的提升实现价值增长。

 

第三种模式是从个性化定制到互联工厂。在家电、服装、家居等距离用户最近的消费品制造领域,企业发展智能制造的重点在于充分满足消费者多元化需求的同时实现规模经济生产,侧重通过互联网平台开展大规模个性定制模式创新。

 

3、智能工厂发展重点环节

随着未来智能工厂发展浪潮的逼近。未来,将有几个行业或者领域迎来发展高潮。

 

首先是虚拟仿真设计。随着三维数字化技术的发展,传统的以经验为主的模拟设计模式逐渐转变为基于三维建模和仿真的虚拟设计模式,使未来的智能工厂能够通过三维数字建模、工艺虚拟仿真、三维可视化工艺现场应用,避免传统的“三维设计模型→二维纸质图纸→三维工艺模型”研制过程中信息传递链条的断裂,摒弃二维、三维之间转换,提高产品研发设计效率,保证产品研发设计质量。

未来我国应着重突破MBD技术、物理仿真引擎系统架构、仿真模型三个环节。

 

其次是网络化智能设备。生产设备的智能化程度将在网络化条件下得到快速提升,传统制造模式出现颠覆性的变革,具体表现高度密集的生产设备、生产设备智能化和柔性化制造方式这三个方面。

 

再次是模块化定制生产。多批次、小产量的生产盈利能力在模块化生产方式下逐渐得到提升,产品日益满足消费者个性化需求,具体表现在模块生产和模块组装这两个方面。

 

最后是柔性化新型人机交互。人与机器的信息交换方式随着技术融合步伐的加快向更高层次迈进,新型人机交互方式被逐渐应用于生产制造领域。具体表现在智能交互设备柔性化和智能交互设备工业领域应用这两个方面。

 

SIAF 2018 展商推介

 

冠腾企业(香港)有限公司

东莞市冠腾气动液压配件有限公司

2.1馆 A15

全球知名的PFEIL-SCHÜTZ(菲尔索特)集团,是一家专业致于力流体连接、液压气动和自动化控制的研发、设计、精密制造、市场营销于一体的科技型企业。

 

GALLOP冠腾企业有限公司是德国PFEIL-SCHÜTZ公司在中国唯一一家独资子公司,于2010年成立于中国香港,生产基地在中国大陆,公司引进国外先进的CNC数控机床等加工设备,不断引进国外先进的技术和专业生产线生产、销售高精密的日式、台式、美式、德式气动快速接头、液压快速接头,模具快速接头等。产品应用于模具、航空、船舶、医疗、汽保等行业,深受国内外客户好评。

 

面对全球经济一体化的格局,冠腾企业特承总公司以技术创新、品质为体、环保节能的方针。全面推进菲尔索特的文化精髓,打造更好的国际品牌,再创辉煌,非凡品质,连接就这么简单!

主营产品:

快速接头,模具接头,油压接头

 

 

深圳市海铭德科技有限公司

3.1馆 D72

海铭德科技是一家全球化的智能智造、智能智测、智能智控、智能智联全解决方案提供商和电子产品智能化自动组装生产线集成商。海铭德科技专注于打造世界级的电子产品智能化自动组装生产线,是标准化、模块化、柔性化、信息化、自动化组装线体的专利拥有者和标准引领者。助力中国“世界工厂”转型升级,让自动化组装成功替代人口红利要素驱动,用世界级智慧推动中国经济腾飞,让中国智造在全球更受尊敬。

 

 

广州华茂传感仪器有限公司

4.1馆 A05

2017年5月31日,广东省测量控制技术与装备应用促进会、广州市仪器仪表学会联合在广州组织并主持由广州华茂传感仪器有限公司完成的《盾构机用土压力传感器研发与产业化》、《卡箍式平膜压力传感器研发与产业化》项目科技成果鉴定会。

 

鉴定会由广东省测量控制技术与装备应用促进会王小辉研究员主持,推选由华南理工大学刘桂雄教授、广东省机械工程学会刘奕华教授、广东省机械研究所赖建康教授级高工、广州计量检测技术研究院黄锋高工、广东工业大学吴黎明教授、广东省计量科学研究院郑培亮高工、广州机械设计研究所张健民高工等7位专家组成的鉴定委员会。专家听取了项目完成单位的技术工作总结等报告,经质询和讨论,形成鉴定意见。

 

专家鉴定意见认为:《盾构机用土压力传感器研发与产业化》项目对盾构机用土压力传感器结构优化和弹性薄膜参数进行了优化设计,研究了土介质作用下传感器匹配误差分析和传感器温度补偿设计等关键技术,研制了系列盾构机用土压力传感器并实现产业化,产品具有抗偏载能力强、装卸方便的优点。项目具有自主知识产权,获得实用新型专利3件,制定企业标准1项。项目产品经广州计量检测技术研究院校准,所检项目符合JJG882-2004《压力变送器检定规程》的要求。产品经用户使用,反映良好,取得良好社会效益与经济效益。鉴定委员会一致认为:项目成果具有创新性,在盾构机用土压力传感器抗偏载设计技术与应用方面处于国内领先水平,同意通过科技成果鉴定。

 

本次成果鉴定对于华茂公司具有里程碑的意义,将对公司的科技创新和经济效益产生强大的推动力,促进华茂传感公司进一步加强与高校、研究所、学会等平台进行“产、学、研”交流与合作。

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