Die zehn intelligenten Fertigungstechnologien sind eng miteinander verbunden. Fertigungsunternehmen sollten die Anwendung dieser zehn intelligenten Technologien schrittweise und rational fördern.
1. Intelligentes Produkt
Intelligente Produkte umfassen typischerweise mechanische, elektrische und eingebettete Software mit Speicher-, Wahrnehmungs-, Computer- und Übertragungsfunktionen. Typische intelligente Produkte sind Smartphones, intelligente, tragbare Geräte, Drohnen, intelligente Autos, Smart -Home -Geräte, intelligente Automaten und viele intelligente Hardwareprodukte. Intelligente Ausrüstung ist auch eine Art intelligentes Produkt. Unternehmen sollten überlegen, wie sie Produkten intelligente Einheiten hinzufügen können, um den Mehrwert von Produkten zu verbessern.
2. Intelligenter Dienst
Basierend auf Sensoren und dem Internet of Things (IoT) kann es den Zustand des Produkts für vorbeugende Wartung erkennen, Kunden helfen, Ersatzteile rechtzeitig zu ersetzen und Kunden sogar dabei zu helfen, Geschäftsmöglichkeiten zu bieten, indem sie den Zustand des Produktbetriebs kennen. Es kann auch große Daten des Produktbetriebs sammeln, um Unternehmen zu unterstützen, Marketingentscheidungen zu treffen. Darüber hinaus ist die Entwicklung kundenorientierter Apps durch Enterprises auch ein Mittel für einen intelligenten Service, mit dem gezielte Dienstleistungen für die von Unternehmen erworbenen Produkte bereitgestellt werden können, um Benutzer zu sperren und Service-Marketing durchzuführen.
3. Intelligente Ausrüstung
Fertigungsausrüstung hat durch mechanische Geräte bis hin zu numerischen Kontrollgeräten erfahren und entwickelt sich allmählich zu intelligenten Geräten. Die intelligente Ausrüstung hat die Erkennungsfunktion, kann die Maschinenerkennung realisieren, um den Bearbeitungsfehler auszugleichen, die Bearbeitungsgenauigkeit zu verbessern, aber auch die thermische Deformation auszugleichen. In der Vergangenheit hatten einige Präzisionsgeräte hohe Anforderungen an die Umwelt, aber jetzt können die Anforderungen an die Umwelt verringert werden.
4. Intelligente Produktionslinie
Unternehmen in vielen Branchen sind stark auf automatisierte Produktionslinien angewiesen, um eine automatisierte Verarbeitung, Montage und Tests zu erreichen. Einige mechanische Standardteile werden auch zur Herstellung automatisierter Produktionslinien wie Lager verwendet. Die Ausrüstungshersteller konzentrieren sich jedoch immer noch auf diskrete Fertigung. Viele Unternehmen konzentrieren sich auf die technologische Transformation, um automatisierte Produktionslinien, Montagelinien und Erkennungsleitungen zu etablieren.
5. Intelligenter Workshop
In einem Workshop verfügt normalerweise über mehrere Produktionslinien, die entweder ähnliche Teile oder Produkte produzieren oder in stromaufwärts gelegene und stromabwärts gelegene Baugruppenbeziehungen verfügen. Um den intelligenten Workshop zu verwirklichen, ist es erforderlich, den Produktionsstatus, den Ausrüstungsstatus, den Energieverbrauch, die Produktionsqualität, der Materialverbrauch und die anderen Informationen in Echtzeit zu sammeln und zu analysieren, eine effiziente Produktionsplanung und angemessene Planung durchzuführen und die Auslastungsrate von Geräten erheblich zu verbessern (OEE). Unabhängig davon, in welcher Herstellungsindustrie das Fertigungsausführungssystem (MES) zur unvermeidlichen Wahl der Unternehmen wird.
6. Smart Factory
Eine Fabrik besteht normalerweise aus mehr als einem Workshop, in denen große Unternehmen mehr als eine Anlage haben. Als intelligente Fabrik sollte nicht nur der Produktionsprozess automatisiert, transparent, sichtbar und schlank sein, sondern auch die Produkttests, die Qualitätsprüfung und -analyse sollten die Produktionslogistik in der Art und Weise in geschlossenem Schleife in den Produktionsprozess integriert werden. Mehrere Workshops in einer Fabrik sollten den Informationsaustausch, die pünktliche Vertrieb und die kollaborative Arbeit realisieren. Einige diskrete Fertigungsunternehmen haben auch ein Produktionskommandozentrum eingerichtet, das dem eines Prozessherstellungsunternehmens ähnelt, um die gesamte Fabrik zu befehlen und zu entsenden, um plötzliche Probleme in der Zeit zu entdecken und zu lösen, was auch ein wichtiges Symbol für intelligente Fabriken ist.
7. Intelligente Forschung und Entwicklung
Um intelligente Produkte zu entwickeln, benötigen Unternehmen eine multidisziplinäre Zusammenarbeit der mechanischen und elektrischen Software. Um den Zyklus der Produktentwicklung zu verkürzen, ist es erforderlich, die Simulationstechnologie tief anzuwenden, einen virtuellen digitalen Prototyp zu etablieren, eine multidisziplinäre Simulation zu realisieren und den physischen Test durch Simulation zu verringern. Müssen die Idee der Standardisierung, Serialisierung, Modularisierung implementieren, um die Massenkundenanpassung oder Produktanpassung zu unterstützen; Es ist notwendig, Simulationstechnologie mit Testmanagement zu kombinieren, um das Vertrauen der Simulationsergebnisse zu verbessern.
8. Intelligentes Management
In den letzten Jahren wurde Master Data Management (MDM) in großen Unternehmen eingesetzt, um die Kernmasterdaten einheitlich zu verwalten. Die wichtigste Bedingung für die Realisierung intelligenter Managements und Entscheidungen ist die Genauigkeit grundlegender Daten und nahtloser Integration von Hauptinformationssystemen.
9. Intelligente Logistik und Lieferkette
Die Beschaffungs-, Produktions- und Verkaufsprozesse von Fertigungsunternehmen werden vom Materialfluss begleitet. Immer mehr Fertigungsunternehmen achten gleichzeitig auf die Produktionsautomatisierung, aber auch mehr Aufmerksamkeit auf die Automatisierung der Logistik. Das intelligente Hangesystem für das automatische dreidimensionale Lager, unbemannte geführte Auto (AGV), das intelligente Hanging-System, wurde weit verbreitet. Im Logistikzentrum von Fertigungsunternehmen und Logistikunternehmen wird die Anwendung des intelligenten Sortiersystems, des Stapelns von Roboter und dem automatischen Roller -Tabellensystem immer beliebter.
10. Intelligente Entscheidungsfindung
Im Laufe des Betriebs wird eine große Datenmenge generiert. Einerseits sind die Kerngeschäftsdaten aus verschiedenen Geschäftseinheiten und Geschäftssystemen. Gleichzeitig können Unternehmen diese Daten verwenden, um KPIs von Unternehmen zu extrahieren und sie mit voreingestellten Zielen zu vergleichen. Aus technischer Sicht ist In-Memory Computing eine wichtige Unterstützung für BI.