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德國進口Seifert全系列KG-4270

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產(chǎn)品型號4.702.480-1

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更新時間:2023-03-16 11:43:49瀏覽次數(shù):211次

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德國進口Seifert全系列KG-4270



 從實用和廣義的角度上看,智能制造的概念可以總結(jié)為:智能制造是以智能技術(shù)為代表的技術(shù)為指導的先進制造,包括以智能化、網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化和自動化為特征的先進制造技術(shù)的應(yīng)用,涉及制造過程中的設(shè)計、工藝、裝備(結(jié)構(gòu)設(shè)計和優(yōu)化、控制、軟件、集成)和管理。

  與此前歷次工業(yè)革命相比,制造的核心地位仍未改變,但智能化成為制造的新特征與內(nèi)涵。

  工業(yè)革命逐漸解放制造人力。制造本質(zhì)上是從“原材料"到“產(chǎn)品"的過程,內(nèi)容可以簡化為 工藝設(shè)計、工藝參數(shù)、過程控制、執(zhí)行四個步驟。

  在歷次工業(yè)革命中,制造工業(yè)走過了機械化、電氣化、自動化(數(shù)字化)、智能化的道路,在這個過程中,工具(裝備)做的事越來越多,人逐步把精力更多的投入到創(chuàng)造性的工作中。

  若把“制造"看作從起點到終點的出行問題,制造業(yè)歷次升級過程可以分別形象為自行車(機械化)-電動車(電氣化)-汽車(自動化)-自動駕駛(智能化),其中人更多的參與到?jīng)Q策過程中,對人力的要求越來越低,效率大幅提升。

  智能制造的發(fā)展是由體系建立到精確模型建立的過程,實現(xiàn)智能制造,首先要解決智能維護大問題,再做智能預(yù)測,最后做到無憂系統(tǒng)與大價值。具體來看分為以下五個階段:

  第一階段:全員生產(chǎn)系統(tǒng)(TPS)。由日本提出來的,建立的5S 標準(整理、整頓、清掃、清潔、素養(yǎng))是七八十年代整個制造系統(tǒng)當中引以為核心的標準,固化在了組織和對人培訓方面。

  第二階段:精益制造和6-Sigma。它的核心價值是如何以數(shù)據(jù)作為標準建立管理體系,本質(zhì)是消除浪費。

  在這個基礎(chǔ)下面包括質(zhì)量管理體系、產(chǎn)品全生命周期管理體系等等。這個時候數(shù)據(jù)真正在制造使用過程中發(fā)揮作用。

  第三階段:數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測性建模分析。以數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測性建模分析,指的是怎么把隱性的問題顯性化,顯性化之后解決隱性的問題,避免顯性問題的發(fā)生。

  第四階段:以預(yù)測為基礎(chǔ)的資源有效性運營決策優(yōu)化。對于過去產(chǎn)生的關(guān)聯(lián)性都能夠建模之后,怎么根據(jù)系統(tǒng)生產(chǎn)、環(huán)境、人員多方要素變化進行實時動態(tài)優(yōu)化。

  第五階段:“信息-物理"系統(tǒng)。它是建立在對于所有設(shè)備本身運行的環(huán)境、活動目標非常精確建?;A(chǔ)上,這個時候產(chǎn)生知識的應(yīng)用和傳承問題。

  智能制造最終要具備狀態(tài)感知、實時分析、自主決策、精準執(zhí)行的特征,使得企業(yè)更柔性、更智能、更集成化,并且實現(xiàn)了大部分或者全部的智能化技術(shù)應(yīng)用, 目標是實現(xiàn)知識的獲取、規(guī)?;门c傳承。

  目前我國處于轉(zhuǎn)型的最重要時期,還沒有到達第三個階段。

  制造范式轉(zhuǎn)型,關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)流通與工藝建模工業(yè)體系交替的背后是制造范式的改變。

  從傳統(tǒng)到現(xiàn)代再到智能制造,研發(fā)生產(chǎn)流程不斷進行重構(gòu)與組織重建,創(chuàng)新流程的邊界日漸模糊。

  傳統(tǒng)制造下研發(fā)/制造流程是串行的,現(xiàn)代制造下變革為并行,在未來智能制造體系下的研發(fā)/制造流程將是一體化,所有的過程是并行、并發(fā)的,數(shù)據(jù)的高速、有序的自由流通,各個環(huán)節(jié)高度互動和協(xié)同,組織是靈活動態(tài)的組織單元,由此而獲得非常高的研發(fā)效率。

  智能制造是以數(shù)據(jù)的自動流動解決復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性,提高資源配置效率。

  個性化定制是未來制造發(fā)展方向,產(chǎn)品越來越多,工藝越來越復(fù)雜,需求越來越復(fù)雜,以個性化定制為代表的復(fù)雜系統(tǒng)存在一系列問題。

  比如成本如何解決,質(zhì)量如何解決,交貨期如何解決,這些問題帶來了企業(yè)生產(chǎn)的復(fù)雜性、多樣性和不確定性,而智能制造要解決的就是在制造復(fù)雜性提高的形況下的不確定性問題。

  在前三次的工業(yè)革命中,傳統(tǒng)的制造業(yè)主要圍繞五個核心要素(5M)進行技術(shù)升級,分別是:

  五個核心要素(5M)

 ?。?)材料(Material)-包括功能、特性等;

 ?。?)機器(Machine)-包括精度、自動化、和生產(chǎn)能力等;

 ?。?)方法(Methods)-包括工藝、效率、和產(chǎn)能等;

  (4)測量(Measurement)-包括6-Sigma、傳感器監(jiān)測等;

 ?。?)維護(Maintenance)-包括使用率、故障率、和運維成本等。

  這些改善活動都是圍繞著人的經(jīng)驗開展的,人是駕馭這5個要素的核心。

  生產(chǎn)系統(tǒng)在技術(shù)上無論如何進步,運行邏輯始終是: 發(fā)生問題->人根據(jù)經(jīng)驗分析問題->人根據(jù)經(jīng)驗調(diào)整5個要素->解決問題->人積累經(jīng)驗。

  建模是智能制造與傳統(tǒng)制造最大區(qū)別。智能制造系統(tǒng)區(qū)別于傳統(tǒng)制造系統(tǒng)的最重要的要素在于第6個M:建模(Modeling—數(shù)據(jù)和知識建模,包括監(jiān)測、預(yù)測、優(yōu)化和防范等),并通過這第6個M來驅(qū)動其他5個傳統(tǒng)要素,從而解決和避免制造系統(tǒng)的問題,消除系統(tǒng)中的不確定性。

  因此,智能制造運行的邏輯是:發(fā)生問題→模型(或在人的幫助下)分析問題→模型調(diào)整5個要素→解決問題→模型積累經(jīng)驗,并分析問題的根源→模型調(diào)整5個要素→避免問題,工藝模型擔任大腦的角色,成為整個制造系統(tǒng)的核心。

  數(shù)字孿生技術(shù)的背后是數(shù)字模型

  數(shù)字孿生體現(xiàn)的是數(shù)字模型和實體的雙向進化過程。數(shù)字孿生是指充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數(shù)據(jù),集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程。

  在虛擬空間中完成映射,從而反映相對應(yīng)的實體裝備的全生命周期過程。舉例來講,導航軟件中城市的實體道路和軟件中的虛擬道路就是“數(shù)字孿生"。

  數(shù)字孿生體現(xiàn)了軟件、硬件、和物聯(lián)網(wǎng)回饋的機制,運行實體的數(shù)據(jù)是數(shù)字孿生的營養(yǎng)液輸送線,反過來,很多模擬或指令信息可以從數(shù)字孿生輸送到實體,以達到診斷或者預(yù)防的目的,是一個雙向進化的過程。

  通過產(chǎn)品數(shù)字孿生體的定義可以看出:

  1)產(chǎn)品數(shù)字孿生體是產(chǎn)品物理實體在信息空間中集成的仿真模型,是產(chǎn)品物理實體的全生命周期數(shù)字化檔案,并實現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期數(shù)據(jù)和全價值鏈數(shù)據(jù)的統(tǒng)一集成管理;

  2)產(chǎn)品數(shù)字孿生體是通過與產(chǎn)品物理實體之間不斷進行數(shù)據(jù)和信息交互而完善的;

  3)產(chǎn)品數(shù)字孿生體的最終表現(xiàn)形式是產(chǎn)品物理實體的完整和精確數(shù)字化描述;

  4)產(chǎn)品數(shù)字孿生體可用來模擬、監(jiān)控、診斷、預(yù)測和控制產(chǎn)品物理實體在現(xiàn)實物理環(huán)境中的形成過程和狀態(tài)。

  在這其中,數(shù)據(jù)流通與交換起到十分重要的作用,其為產(chǎn)品數(shù)字孿生體提供訪問、整合和轉(zhuǎn)換能力,其目標是貫通產(chǎn)品生命周期和價值鏈,實現(xiàn)全面追溯、雙向共享/交互信息、價值鏈協(xié)同。

  數(shù)字孿生是CPS 關(guān)鍵技術(shù)。CPS 通過構(gòu)筑信息空間與物理空間數(shù)據(jù)交互的閉環(huán)通道,能夠?qū)崿F(xiàn)信息虛體與物理實體之間的交互聯(lián)動。數(shù)字孿生體的出現(xiàn)為實現(xiàn)CPS 提供了清晰的思路、方法及實施途徑。

  以物理實體建模產(chǎn)生的靜態(tài)模型為基礎(chǔ),通過實時數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)集成和監(jiān)控,動態(tài)跟蹤物理實體的工作狀態(tài)和工作進展(如采集測量結(jié)果、追溯信息等),將物理空間中的物理實體在信息空間進行全要素重建,形成具有感知、分析、決策、執(zhí)行能力的數(shù)字孿生體。

  軟件定義制造,智能制造本質(zhì)是軟件化的工業(yè)基礎(chǔ)

  軟件是智能的核心。工業(yè)軟件建立了數(shù)字自動流動規(guī)則體系,操控著規(guī)劃、制作和運用階段的產(chǎn)品全生命周期數(shù)據(jù),是數(shù)據(jù)流通的橋梁,是工業(yè)制造的大腦。

  同時,工業(yè)軟件內(nèi)部蘊含制造運行規(guī)律,并根據(jù)數(shù)據(jù)對規(guī)律建模,從而優(yōu)化制造過程??梢哉f,軟件定義著產(chǎn)品整個制造流程,使得整個制造的流程更加靈活與易拓展,從研發(fā)、管理、生產(chǎn)、產(chǎn)品等各個方面賦能,重新定義制造。

  軟件定義制造。以信息物理系統(tǒng)為例,賽博物理系統(tǒng)(CPS)本質(zhì)是構(gòu)建一套賽博(Cyber)空間與物理(Physical)空間之間基于數(shù)據(jù)自動流動的狀態(tài)感知、實時分析、科學決策、精準執(zhí)行的閉環(huán)賦能體系,解決生產(chǎn)制造、應(yīng)用服務(wù)過程中的復(fù)雜性和不確定性問題,提高資源配置效率,實現(xiàn)資源優(yōu)化。

  這一閉環(huán)賦能體系概括為“一硬"( 感知和自動控制)、“一軟"(工業(yè)軟件)、“一網(wǎng)"(工業(yè)網(wǎng)絡(luò))、“一平臺"(工業(yè)云和智能服務(wù)平臺)。

  其中工業(yè)軟件代表了信息物理系統(tǒng)的思維認識,是感知控制、信息傳輸、分析決策背后的世界觀、價值觀,可以說是工業(yè)軟件定義了CPS。

  工業(yè)軟件是對工業(yè)各類工業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)規(guī)律的代碼化,支撐了絕大多數(shù)的生產(chǎn)制造過程。作為面向制造業(yè)的CPS,軟件就成為了實現(xiàn)CPS 功能的核心載體之一。

  工業(yè)軟件不但可以控制產(chǎn)品和裝備運行,而且可以把產(chǎn)品和裝備運行的狀態(tài)實時展現(xiàn)出來,通過分析、優(yōu)化,作用到產(chǎn)品、裝備的運行,甚至是設(shè)計環(huán)節(jié),實現(xiàn)迭代優(yōu)化。



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