网站制作价钱多少,一元云购 网站开发,公司网址注册,淘宝网站开发店铺什么类别来源#xff1a;先进制造业各国智能制造现状30年来#xff0c;在智能制造领域#xff0c;各国从早期侧重于智能设计的数值模型和离线模型#xff0c;发展到以智能制造过程优化为目标在线智能系统#xff0c;从传统行业进军新兴行业。欧美技术基础较好#xff0c;对高端技… 来源先进制造业各国智能制造现状30年来在智能制造领域各国从早期侧重于智能设计的数值模型和离线模型发展到以智能制造过程优化为目标在线智能系统从传统行业进军新兴行业。欧美技术基础较好对高端技术的开发相对容易但是在中国因技术基础的薄弱要达到同样的效果并不容易。计算机在制造业的应用始于二十世纪50年代到二十世纪80年代分化成多级计算机控制其中的二级系统具备今天智能制造系统的所有功能。在工厂智能系统开发中凯斯凯特公司主导开发了金属冶炼的电炉、精炼炉和连铸三套二级系统智能系统美国俄勒冈公司通过智能系统解决其一系列生产过程优化问题比如消除次品成功开发出了结合微观组织模型、智能自学和不间断升级的新一代二级系统将硬而薄产品生产过程中的次品由原来每天都有次品优化至半年都不曾有同样的次品。即使在早先智能制造这一术语尚未在世界范围流行的时期这些公司就已经在做高端制造业的数据采集、工程建模、机器学习和智能系统架构开发通过智能软件产生出生产过程的最优参数组合转给基础自动化执行。中国自二十世纪90年代起在钢铁业引进了一些智能系统二级系统但是西方在模型方面至今仍对中国禁运只提供可运行的DLL导致中国在工程建模方面较弱。8千吨的设备操作人员看到预报值超过4千吨时便不敢操作了还有制定生产规程时会出现以错凑错等问题。笔者参加了二级系统优化项目期间利用本团队的模型优势将南钢美国技术投资一百多亿元的智能产线的投资利用率提高了约70%。之后进入新兴行业开发了一系列项目比如比亚迪锂电池项目。合作之初比亚迪用极难建模的极片分切毛刺预报模型对模型水平进行严格考察要求模型命中率85%而比亚迪锂电池项目团队达到了98%命中率由此成就了项目二期毛刺预警和项目三期刀豁口测量装置及模型预报并针对中国制造业数据采集较弱的现状成功应用行业上难度极高的软测量技术。此间笔者还完成了一系列其他项目比如在包括创维、TCL和广业等十余家企业的电子制造项目。中国企业的智能制造现状究竟如何至少在智能制造的核心环节生产过程的优化比如工程建模、机器学习和智能系统架构开发方面情况并不乐观。现场智能制造项目中企业完成了项目的工程问题建模和智能系统开发以及关键工具参数离线测量和在线软测量尽管所提供数据基本满足以数据看板为代表的数字化制造但是现场提供高质量数据并不容易。这样智能系统供货商的成本很大。企业对于现场遗漏数据的问题没有明确的惩罚制度导致现场数据完整性较差。小企业往往根本无法采集所需要的高质量数据。中国与欧美在核心领域智能制造现状对比暂不作信息技术和数字制造技术等方面的对比也不谈在工业核心软件方面的差距仅从智能制造的核心领域——工程建模、机器学习和智能系统架构开发来看中国企业相对于欧美的现状究竟如何从机械化、自动化、数字化和智能化四个发展阶段看中国企业目前还在哪个阶段考察智能制造基本要求从对相关要求的满足程度可以探测出各国智能制造的基本现状。目前机器代人是努力方向之一但这只是在自动化层面上。要实现最优化的机器代人首先必须对工程问题和工程参数进行建模然后利用所采集到的高质量数据进行模型的机器学习此后的模型则与机械设备和生产现状深度绑定。基于这些可以开发出智能系统继而产生出即时可变的、一直是最优化的生产参数交给基础自动化执行。这最优化的机器代人正是智能制造。这些中国目前还不多主要存在于一些平台商。在欧美技术基础上做的大量优化与扩展比如开发了新一代二级系统因系统之庞大常有百万行源程序和逻辑之复杂在开发中国项目时主要是基于已有源程序改写。西方的智能系统通常都经历过几十年的技术积累中国在此领域有待于提高。当生产过程不够优化时首先在无自动化的情况下进行诊断分析这可以认为是在机械化层面。直到相关的问题都解决了才对自动化问题进行审核。所有这一切都可以通过数字化加以快速诊断和总体确认即当现场采集到高质量数据时可以通过数据鉴别出哪个环节是弱点。现在市面上有一种“ITOT技术”信息技术运营技术在数字化阶段将所有工程问题简化成OT尽管这对智能制造有些过于简化。通过数据看板确实可以看出很多问题但是数据看板的使用者必须对生产过程有足够的的理解。如果生产线只有数字制造而没有智能制造必须要有工程师对现场的指导因为操作工人很难从数据上看出很多问题更难根据复杂的数据找出解决方案。比如在建智能产线时因为不明确什么是智能制造而将只建成了具有基础自动化、MES和ERP的产线误认为是智能产线。此类产线缺乏的正是智能制造的核心智能系统。这类只有数据看板的产线只有工程师可以运行问题较多甚至出现了对此类智能产线投入则“快死”不投入则“慢死”的两难境地。机械化确保产品能生产出来自动化使得产品能自动生产出来机器代人数字化以大量数据便于审核以确保机械化和自动化的实现而智能化确保最优化和无人操作最优化的机器代人。中国和欧美国家所处的机械化、自动化、数字化和智能化阶段目前国内很多较弱的企业仍然在机械化阶段较好的企业则在机械化、自动化和数字化阶段。虽然通过数据看板能看出很多问题但这只是在自动化和数字化领域的“补课”。中国企业数据质量是各家的软肋。欧美国家的机器代人阶段早已完成生产线主要依赖于自动化而非人工而且绝大多数欧美国家数字化的需求已经基本上得到满足。在智能化方面很多较好的欧美企业有较好的智能系统稍微差的企业也正在努力尝试智能系统。目前中国的智能制造主要在制造过程的首尾两端比如智能仓储、来料及成品的运送等等而对智能制造的主体过程比如生产过程的优化涉及的不是很多。欧美国家正在努力推进智能制造。在智能制造中大量工作都编入智能系统中了工程师或技术人员主要在后台持续优化此系统优化后的系统由现场人员操作以完成生产同时经理人员注重观察此系统。这样大家劲往一处使生产持续优化。政府资金应扶持数据质量达到要求的企业在这样的现状下中国政府应该出台怎样的扶植政策两化贯标之后政府的产业扶持资金更多转移到智能制造领域。政府对智能制造的扶持应该考虑到下述的几点。侧重于扶持智能化对于自动化数字化和智能化的扶持加以区别。很多企业在自动化和数字化方面已经尝到了甜头纵然在这些领域扶持力度不够他们也会为着自己的利益而努力但是中国的智能化刚刚开头智能化的要求除了计算机系统和数据采集之外更需要很深入的工程背景所以智能化的难度要比数字化高很多同时由于中国技术基础的薄弱在智能化领域的努力在短期内投入产出比相对来说比较低就更需要政府的扶持否则中国的智能化将发展缓慢。侧重于扶持核心领域生产过程的优化有别于外围领域比如智能仓储。核心领域智能制造技术含量高作用大需要的投入巨大因而目前较少外围领域比如智能仓储、AGV小车等目前已渐成气候已经可以为企业带来较好利润纵使不重点扶持企业也会努力推进此领域。依据数据满足智能制造高要求的程度进行资金扶持。促使企业注重数据质量数字化只有在达到智能制造的数据质量要求时才应该得到资金扶持如果数据不齐全甚至有假数据等不应该扶持。培训资金注重扶持有智能制造经验的培训方。只有做过智能制造的人才会搞智能制造才可能教会学员智能制造政府的智能制造培训基金只应该扶持具有相关培训资质的培训方不懂智能制造的人也可以百度出一堆介绍智能制造重要性以及介绍别的公司“做了什么”的素材要杜绝这方面使得政府的培训基金真正起作用。中国应建立严格数据质量奖惩制度欧美在智能化阶段中国智能化刚开始。大多数中国企业的机械化阶段已基本完成正在自动化和数字化阶段。机器代人是典型的自动化。数字化的数据看板能够使得机械化和自动化的状况一目了然因而具有强大的应用前景。欧美国家的机械化和自动化早已完成因此机器代人已不是主要问题。除了极少数企业外欧美国家的数字化也已经完成。数字化中数据质量是关键。中国企业数据质量不足是关键障碍。除了技术之外管理是阻碍数据质量的主要因素多数企业对数据丢失没有足够的惩罚力度。智能化是凌驾于机械化、自动化和数字化之上的最高级制造过程对数据质量的要求远远高于数字化。首先需要对一系列待研究的工程问题或工程参数建立模型这就需要对工艺、产品、设备和自动化等工程领域极为熟悉其次需要采集高质量的在线数据并基于此数据对工程模型进行机器学习使之与生产线充分绑定。然后建立智能系统将生产线的模型和大量的场景用例结合到智能系统中并产生出即时可变的最优化的生产参数组合交给基础自动化执行。可见智能制造是最优化的机器代人。目前中国只在制造的头尾部分比如智能仓储方面进行了一定的智能制造而在制造过程甚为稀少主要是一些平台开发商。欧美国家技术较好的公司已经成功应用了智能制造而技术一般的公司尚在努力中。中国推进智能制造的主要策略是在数字化、自动化甚至在机械化方面的补课鼓励自动化和数字化同时鼓励智能化的开发与实施。中国各个企业要严格在技术和管理层面重视数据质量在数据质量方面要有严格的奖惩制度。应该减少智能产线建设中忽视智能系统的行为。中国当前在何为真正的智能制造方面误解颇多很多作为智能制造必要基础的数字制造甚至自动化制造被当成了智能制造。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
