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机器人自动化和大数据包含的智能制造理念

2021-07-29 来源:大连机械信息网

机器人自动化和大数据包含的智能制造理念

智能制造与知识管理前面曾经谈到智能制造与精益生产的关系,潜伏着这样的观点:智能制造所需要的知识可能是碎片化的——把碎片化、非结构化的知识如何管理起来,是我们不得不面对的挑战。智能制造与云计算、大数据智能制造与云计算、大数据什么关系...

智能制造与快速反应

如果把这些角度中,选取最适合代表智能制造的角度,大概有两个方面:一个是ICT技术(数字化、网络化),这是手段;一个是快速反应,这是目标。把快速反应作为目标时,ICT技术只是手段之一,还要配合软件、硬件、组织、商业模式手段。但ICT技术同时是关键性、标志性的手段:恰恰是ICT技术的进步却为智能制造发出洪荒之力——ICT技术的迅速发展,才使得过去的一些设想有条件变成现实。

ICT技术是怎样促进快速反应的呢?有几个方面的原因:

第一,可以用信息实现多方的协同工作。一条新的信息可能涉及到多个部门的工作(如产品设计的改动)。如果可以共享信息,就可以把串行工作变成并行并减少协同中的差错。

第二,可以实现知识的复用。一个人发现的知识(包括产品部件的设计),可以被其他人、被后继者重用,省下了不必要的开发。

第三,物质资源的共享(分享经济),减少了获得资源的时间。

第四,缩短了决策周期。把信息全面集成起来,就可以让计算机做出科学的决策、而不是人去控制或团队开会决策,大大缩短从信息感知到执行的时间。在工业4.0的体系中,缩短生产组织的决策周期可能是成败的关键之一。

第五,提高工作效率的工具。计算机仿真、CAD等手段,使得人们可以在数字世界里做试验,从而以提高效率。

智能制造与人工智能

过去的自动化主要针对批量生产。在智能制造的时代,产品更新换代速度快、批量小,甚至可能要在流水线上生产个性化定制的产品。与大批量生产相比,生产组织高度复杂、质量控制难度大增、成本和能耗可能会显著升高,采购和供货的压力大。这些相关的新问题必须被迅速感知、及时处理。从技术上看,在过去的自动化产线上,人们一般试图把生产的“边界”尽量固定下来、通过抑制干扰来保证质量、成本和效率;在智能化产线上,更强调出现问题及时应对这些干扰。

这时,智能制造的相关技术,如大数据监控、信息集成就成了“雪中送炭”。然而,无论如何,我们都希望不必要的干扰尽量地少、时间和资源的浪费尽量地少。这样,生产管理才能尽可能简单、尽可能高效。我们发现:如果精益生产搞得好,推进智能制造就是比较容易。

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