构建智能工厂的关键要素与技术挑战要点在何方

2019-10-07 作者:电工电气   |   浏览(82)

工业4.0的核心是智能制造,利用工业物联网连接,把设备、生产线、工厂、供应商、产品和消费者紧密联系在一起,打通各个环节的壁垒,让工厂直接对接消费者需求,在生产形态上,真正实现从传统的大规模标准化生产向整个生产过程的柔性化、定制化和个性化转变。因此,需要对各个环节产生的大数据,如产品数据、设备数据、管理数据、销售数据等进行收集和分析。

智能工厂是以工业物联网为基础,利用传感、自动化、数据传输、大数据分析及人工智能等技术,通过彼此信息的交换、自行组织,可使整个价值链中的流程实现互联和自动化,实现工厂的办公、供应链管理、工厂间协调及生产自动化等目标,整个生产将变得更加高效、敏捷,人与机器可以全新的方式建立联系。

在工业制造领域,工业机器人、高端数控机床以及PLC等典型的自动化生产技术,结合无处不在的传感器形成一个网络,通过这个智能网络,使得人与人、人与机器、机器与机器之间形成一个互联,实现横向、纵向和端到端的高度集成。在工业4.0的进程中,自动化扮演的角色,除了传统的机器、流程控制外,需要通过丰富的I/O采集发送与生产质量、能耗、成本优化所需的数据,并快速执行得到优化的指令。

在中国制造全面升级改造的国家大战略中,智能工厂是提升工业生产水平,改进工业生产效率的必然选择,无论是对传统单一工厂,还是全球化的多工厂体系,智能工厂将是适应全球智能制造和工业物联网发展的必然要求。未来将致力于在其全球各地的工厂组成一个虚拟化的 “智能工厂”:在不同的工厂之间交换工艺信息,持续优化生产,并通过对产业链各个环节实时进行优化,从而允许生产商自动根据客户要求进行更改,或是对原材料供货发生变化等作出反应,实现庞大的工业物联网的各种技术指标。

皮尔磁的Revolution Pi可以帮助用户实现工业物联网IIoT来解决数据采集、传输与应用的问题。

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图1 麦肯锡2025物联网价值预估报告

麦肯锡全球研究院最新预测,到2025年智能工厂带来的经济影响价值将达每年1.2万亿美元至3.7万亿美元。埃森哲联合Frontier Economics,预估了智能工厂和工业物联网对中国12个产业的累计GDP影响,在中国当前政策和投资趋势的助推下,未来15年,仅在制造业,智能工厂和工业物联网就可创造1960亿美元的累计GDP增长,如果进一步扩大物联网的影响,各行业还将创造出更大价值。以制造业为例,物联网创造的经济价值将从1960亿美元跃升至7360亿美元,增加276%。技术革新与全新挑战

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。智能工厂已经具有了自主能力,可采集、分析、判断、规划;通过整体可视技术进行推理预测,利用仿真及多媒体技术,将实境扩增展示设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成最佳系统结构,具备协调、重组及扩充特性。已系统具备了自我学习、自行维护能力。

智能工厂代表了高度互联和智能化的数字时代,工厂的智能化通过互联互通、数字化、大数据、智能装备与智能供应链五大关键领域得以体现,典型智能工厂包括生产设备互联、物品识别定位、能耗自动检测、设备状态监测、产品远程运维、配件产品追溯、生产业绩考核以及工厂环境监测等目前存在的实际应用。目前智能工厂相比于传统工业制造,具有几个明显的技术革新。首先是智能的感知控制,通过利用智能感知技术随时随地对工业数据进行采集;其次是全面的互联互通,通过多种通信技术标准,将采集到的数据实时准确地传递出去;再次是深度的数据应用,利用云计算、大数据等相关技术,对数据进行建模、分析和优化,实现对海量数据的充分挖掘和利用;最后是创始的服务模式,利用信息管理、智能终端和平台等技术,实现传统工业智能化改造,提升产业价值、优化服务资源和激发产业创新。在这些技术革新的基础上,智能工厂将会面对六大技术发展趋势,即终端智能化,连接泛在化,计算边缘化,网络扁平化以及服务平台化和安全提升化。由此带来的管理变革包括设备联接日趋多元化,数据处理向边缘端倾斜以及企业战略由产业个体向生态系统转型,企业运营由设备和资产向产品和客户转移。

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图2 工业物联网引领的智能工厂运作流程示意

技术和趋势的变革带来了全新的挑战,比如缺乏统一的技术标准,行业规范化有待加强,再比如中国企业普遍工业信息化程度低,应用推广有待提速,以及企业发展不均衡,成功模式较难复制等,特别的数据所有权悬而未决,数据安全问题亟待解决。因此,从国家和企业层面上来说,面对这些挑战,整体的工业物联网布局标准化任务需要分阶段实施,网络互联互通和数据异构集成等基本技术问题需要解决,此外还需要规范资源数据的标准化封装,构建良好的应用创新生态环境,此外还要构建工业物联网的安全环境,预防控制安全问题。

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