数字化网络化智能化制造交织融合发展

(整期优先)网络出版时间:2023-08-12
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数字化网络化智能化制造交织融合发展

李伯震,,张毅超

天津市华宇农药有限公司   天津  300000

摘要:智能制造经历了数字化制造、数字化网络化制造、数字化网络化智能化制造三个基本范式,将数字化、网络化及智能化交织融合,也已成为制造业更新换代核心要素。制造工序人工智能化发展需夯实基础、建立平台、融合AI技术,稳定推动智能制造演进及跨越发展进程。

关键词:数字化;网络化;智能化;制造业

前言:数字化网络化智能化制造是当前智能制造业重要演化基本范式之一。我国智能制造业发展不能够仅遵照西方国家串行推进方式,而是需要开拓并行推进、融合发展路径。为实现制造业平稳朝向智能化转型目标,国家工信部、国标委员会颁布了《国家智能制造标准体系建设指南》,强调制造业智能化转型应当在融合新技术、新理念、新材料、新制造工艺中循序渐进、取长补短。

1、数字化网络化智能化制造业交织融合新技术

智能制造业以产品全生命周期管理为根本理念及核心价值链,依据泛在态势感知基础,对产品设计、研发、服务等各阶段进行智能化改造。智能制造环节应融合先进信息技术及制造工艺,实现设备及设备、设备及信息系统编的信息互联互通,增强制造期间的灵活性、可拓展性、持续优化性能。

智能制造业不断演进发展环节,工业互联网及移动互联网技术是数字化网络化智能化制造业交织融合的重要技术基础,能够进一步延伸拓展数字化制造内涵[1]。通过融合大数据、云计算、 AR等先进信息设施,可以将工业制造领域中的全要素与全价值链、全产业链集中,确保产品研发、生产、服务网络等处于协同状态。智能化制造模式主要就是将生产型制造朝向服务型制造方向转变,使大批量生产项目实现个性化定制、规模化定制目标。

数字化网络化智能化制造交织融合也是智能制造业新模式、新业态、新理念的延伸与发展,将人、信息及物理系统深度融合,使智能化制造技术具备深度学习、跨界协同、人机融合功能。新一代人工智能技术也能够增强制造系统中的自学习、自感知、自诊断、自决策功能,实现计划排产、生产协同、设备互联互通、全过程质量控制及重大事项决策目标。

由此可见,数字化网络化智能化制造交织融合涉及到的先进技术主要为新一代人工智能技术、数化网络化制造技术、数字化制造等,具有知识密集型特征。

2、数字化网络化智能化制造的数据驱动

仅依靠人口红利优势已然无法提升国内制造业综合竞争水平。随着先进信息技术、制造技术快速发展,制造产品逐步朝向以用户为中心的个性化方向转变,规模化定制新业态、新制造模式不断涌现,制造业的产业价值链也更加侧重于服务化驱动[2]。传统制造业设计、生产、制造、物流等环节相互独立,难以从产品全寿命周期角度端对端的流程整合,信息化管理效率低,更容易出现信息孤岛。通过在原工业有限通讯基础上配合使用工业互联网、移动互联网等施工技术,可以将产品全生命周期环节中的信息互联互通,使产品设计、生产、制造、物流、管理等数据相互串联在一起,为生产人员及管理人员洞悉产品研发至生产全过程奠定坚实技术基础,进一步提升制造业决策及优化环节的时效性、精准度。

工业互联网及移动互联网共同建立起的各数据流信息物理系统可以融合信息物理网络,联通企业层、车间层制造执行方案,提升管理数据、供应链数据、设计数据、生产数据内容。通过打通单元层监控、数据采集系统,采集车间制数据、夹具及刀具运行数据等,实现生产全过程管控目标。

交织融合工业互联网、移动互联网技术可联通智能制造业各环节数据,增强数据间的互联互通性,提升信息集成水平,将数据转变为智能制造环节的重要生产要素以及综合竞争力。同时,以数据为驱动力开展智能制造业流程重构与业务重塑,也能够突破原有产品制造业管理模式无法整合的弊端,夯实数字化网络化智能化制造基本范式迭代升级基础。

3、数字化网络化智能化制造中工业互联网的应用

工业互联网是数字化网络化智能化制造重要平台,对推动制造业智能化发展意义重大[3]。智能制造实则就是产品全生命周期管理,将产品全生命周期作为价值链,在态势感知基础上开展数字化、网络化、智能化工作。

工业互联网是一种先进的信息技术,主要包括移动互联网、大数据、云计算等技术体系。通过将工业互联网与先进制造业融合在一起,使工业制造环节的全要素、全价值链及产业链互联互通,共同存储到数据云平台上。数据云平台具有强大的计算功能,可对制造生产期间的各项数据进集中分析、挖掘,以可视化方式感知数据态势,实现跨企业、跨行业网络产品研发、生产、服务目标,构建制造业创值网络,稳定推动制造业朝向新产业态势、新资源配置与新制造模式方向转变。

就目前来看,我国制造业面临的国际竞争压力日渐增大,在数字化网络化智能化制造基本范式推进过程中不得使用串行推进方式,而是需要落实并行推进、融合发展理念,借助工业互联网等新型技术稳步推动数字化、网络化转型。使用新一代人工智能技术中的深度学习、跨界协同、人工融合、集体智能功能,延伸扩展数字化、网络化制造内容,实现智能化生产目标。

通过融合工业互联网平台,也能够将企业内部全要素中的动态智能互联协同制造环节与企业全产业链共享智能互联协同制造环节深度集成,由协同生产制造企业层将产品研发、设计、生产等环节的海量数据、管理数据、产业链数据集中发送到工业云平台,由工业云计算及工业大数据实时处理,使数据被应用在企业车间层、单元层及设备层的执行与管控中[4]。车间制造执行系统还可以将产品生产环节的实施物流数据、加工数据、质量数据以及工业数据等发送给工业云平台,由云平台及大数据处理、分析、挖掘后实现共享优化目标。

当下先进制造业、制造模式多数为智能化转型中级阶段,为稳步实现化网络化智能化制造价值融合目标,还需要融合新型人工智能技术,使企业层、车间层、设备层运维数据经由工业云计算平台深度挖掘内在关联,构建数据模型,开展评估工作[5]。使用智能算法预测智能制造业发展方向及发展趋势,在生产过程协同、设备互联互通、生产资源管控等环节进行智能化改造。智能制造期间的管理层、设计人员、供应商也可以根据自身需求与意图,对接多元数据,利用人工智能算法导出数据模型,向制造企业提供应对各项事宜的解决方案。

工业互联网所形成的智能制造业的价值网络体系可充分发挥出人工智能技术的深度学习、跨界协同、群体智能功能,进一步延伸并扩展数字化制造路径,是制造业数字化网络化智能化转型的重要技术平台。

总结:总而言之,制造业智能化发展需要融合先进工业互联网、移动互联网技术,实现制造环节设计、生产、物流、管理等各环节的信息互联互通目标,进一步奠定数字化转型基础。借助互联网平台,将制造领域全要素、全生产链及全价值链共享及优化,可增强制造环节网络化、智能化服务功能,稳定推动智能制造业演进及跨越式发展进程。

参考文献:

[1]熊陈莹,石虹.数字经济下贵州装备制造业智能化发展研究[J].科技与经济,2023,36(02):101-105.

[2]张吉昌,龙静,王泽民.智能化转型如何赋能制造企业高质量发展?[J].经济与管理研究,2023,44(04):3-20.

[3]张明建.探析企业启赋智能化转型的生态场景与发展路线[J].漳州职业技术学院学报,2021,23(01):74-83.

[4]李德群.融合数字化网络化智能化技术,助力材料成形制造创新发展——《材料数字化智能化成形专辑》卷首语[J].中国机械工程,2020,31(22):2647.

[5]张明建,吴海勇.数字化网络化智能化制造交织融合发展解析[J].宁德师范学院学报(自然科学版),2019,31(02):162-169.