制造物联系统智能化
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物联网如何推动制造业智能化升级在当今数字化、智能化的时代浪潮中,制造业正经历着前所未有的变革。
物联网作为一项关键技术,正以前所未有的力量推动着制造业向智能化升级,为企业带来了更高的效率、更优的质量和更强的竞争力。
物联网,简单来说,就是通过各种传感器、射频识别技术、全球定位系统等设备和技术,实现物品与物品之间的互联互通,并能够进行信息交换和通信。
在制造业中,物联网的应用范围广泛,涵盖了生产流程的各个环节。
首先,物联网能够实现对生产设备的实时监控和预测性维护。
在传统的制造业中,设备故障往往会导致生产中断,给企业带来巨大的损失。
而借助物联网技术,企业可以在设备上安装传感器,实时收集设备的运行数据,如温度、压力、振动等。
这些数据被传输到后台的分析系统中,通过大数据分析和机器学习算法,能够提前预测设备可能出现的故障,并及时进行维护和修理。
这不仅减少了设备故障带来的停机时间,提高了设备的利用率,还降低了维修成本。
其次,物联网有助于优化生产流程。
通过在生产线上布置传感器和智能设备,可以实时获取生产过程中的各种数据,如原材料的消耗、产品的质量、生产进度等。
这些数据能够帮助企业及时发现生产中的瓶颈和问题,从而对生产流程进行优化和调整。
例如,如果发现某道工序的生产速度较慢,影响了整个生产线的效率,企业可以针对性地增加资源投入或改进工艺,提高生产效率和产品质量。
再者,物联网能够实现供应链的智能化管理。
在制造业中,供应链的高效运作至关重要。
通过物联网技术,企业可以实时跟踪原材料、零部件和产品在供应链中的位置和状态,实现对库存的精准管理。
当库存水平低于设定的阈值时,系统可以自动触发采购订单,确保原材料的及时供应。
同时,物联网还可以帮助企业更好地应对供应链中的突发情况,如运输延误、自然灾害等,提高供应链的弹性和抗风险能力。
此外,物联网为制造业带来了个性化定制的可能性。
消费者对于个性化产品的需求日益增长,而物联网技术使得企业能够更加灵活地响应这种需求。
制造业智能化信息化的成果有哪些制造业智能化信息化的发展,为传统制造业带来了许多积极的成果。
采取智能化信息化手段,使制造业实现了生产过程的智能化、自动化和高效化,提升了产品质量、生产效率和企业竞争力。
本文将会就制造业智能化信息化发展的几个重要成果进行探讨和分析。
一、智能化生产线与工厂随着制造业智能化信息化的进展,越来越多的企业开始采用智能化生产线和工厂。
智能化生产线集成了各种先进的技术和设备,例如机器人、传感器、物联网等,实现了生产过程的自动化和智能化。
通过采集、分析和利用大量的数据,智能化生产线能够快速响应市场需求变化,提高生产效率,减少资源浪费,同时也降低了人工成本。
二、智能化产品随着制造业智能化信息化的不断推进,智能化产品也逐渐走入人们的生活。
智能手机、智能家电、智能穿戴设备等都是智能化产品的典型代表。
这些产品通过集成传感器、人工智能、云计算等技术,能够实现更加智能化的功能和服务,提高用户体验。
智能化产品的推出,极大地满足了人们对便捷性、舒适性和智能化的需求。
三、物联网技术的应用制造业智能化信息化的重要成果之一是物联网技术的广泛应用。
物联网技术通过传感器和无线通信技术,将不同物体连接到一起,并能够实时采集和共享数据。
在制造业中,物联网技术的应用可以实现设备的智能化管理和优化,提高生产过程的稳定性和可靠性。
同时,物联网技术还能够为企业提供更精确的数据和信息,为决策提供支持,促进企业的管理和运营水平的提升。
四、大数据分析与智能决策制造业智能化信息化的发展,也带来了大数据分析和智能决策的重要成果。
通过收集和分析大量的生产数据、销售数据和用户反馈数据,企业可以洞察市场需求和趋势,优化生产计划和供应链管理。
同时,基于大数据分析的智能决策系统可以帮助企业快速做出准确的决策,提高决策效率和准确性。
这些技术和手段的运用,有助于企业提高竞争力,实现可持续发展。
五、制造业服务的智能化升级制造业智能化信息化的另一个重要成果,是制造业服务的智能化升级。
如何在制造业中实现智能化生产随着科技的进步和物联网技术的快速发展,智能化正成为制造业的重要趋势。
为了提高生产效率和产品质量,制造业企业开始积极探索如何实现智能化生产。
本文将探讨在制造业中实现智能化生产的方法和策略。
一、引言智能化生产是指利用物联网、人工智能和大数据分析等技术,在制造过程中实现自动化和智能化。
通过实时监测、数据分析和智能控制,制造企业可以实现生产过程的优化,提高生产效率和降低生产成本。
二、智能化生产的关键技术1. 物联网技术物联网技术是实现智能化生产的基础。
通过将传感器、设备和系统连接到互联网,制造企业可以实时监测生产过程的各个环节,并通过大数据分析来实现生产的优化和控制。
2. 人工智能技术人工智能技术可以帮助制造企业实现智能决策和自动控制。
通过机器学习和深度学习算法,制造企业可以将大量的数据转化为有用的信息,并根据这些信息进行智能化的决策和控制。
3. 大数据分析技术大数据分析技术可以帮助制造企业实现对生产过程的全面监测和分析。
通过对海量数据的收集和分析,制造企业可以发现生产过程中存在的问题,并及时采取措施进行调整和优化。
三、实现智能化生产的策略1. 更新生产设备要实现智能化生产,首先需要更新现有的生产设备。
将传感器和设备与互联网连接,可以实现生产过程的实时监测和控制。
此外,在更新生产设备的同时,还应考虑设备的互相配合和兼容性,以便实现整个生产过程的自动化和智能化。
2. 建立数据平台为了实现对生产过程的全面监测和分析,制造企业需要建立一个数据平台。
该平台可以将传感器和设备的数据汇集起来,并通过大数据分析技术将这些数据转化为有用的信息。
基于这些信息,制造企业可以进行生产过程的优化和控制。
3. 培养技术人才为了实现智能化生产,制造企业需要培养一支具有技术专业知识和实践经验的团队。
这些技术人才可以负责监测和维护智能化生产系统,以及分析和应用大数据等技术,从而提高生产过程的效率和质量。
4. 推广智能化技术智能化生产是制造业的未来发展方向,制造企业应积极推广智能化技术。
基于物联网技术的智能制造一体化管控平台随着新一代信息技术的不断发展,物联网技术在各个领域得到广泛应用。
其中,智能制造是其应用领域之一。
基于物联网技术的智能制造一体化管控平台可以为企业提供全面、科学、精细的管理方式,实现智能生产、智能调度等功能,提升企业生产效率和经济效益。
一、智能制造一体化管控平台的意义智能制造一体化管控平台是物联网技术与信息技术的结合体,它将生产中各个环节进行信息化、数字化,实现全链条的管理,从而提高企业生产效率和质量。
其意义如下:1、实现生产过程全面可视化智能制造一体化管控平台可以监测整个生产链条,精确掌握生产环节各项数据,运用数据分析及对比,可发现生产过程中的短板,及时进行调整,提高生产效率和质量。
2、完善数据化管理智能制造一体化管控平台可以更好地整合企业数据,最大化利用数据,提高数据价值。
通过对数据的提取和分析,企业可以更快地发现问题,解决问题,加强对重要数据的管理。
3、提升企业竞争力智能制造一体化管控平台能够最大化地提高企业生产效率和精益化程度,节约成本,优化加工工艺,提高产品质量。
全面、科学、精细的管理方式不仅能满足市场需求,更能满足消费者对质量升级的需求,提高企业竞争力。
二、智能制造一体化管控平台的技术支持基于物联网技术的智能制造一体化管控平台的建设离不开技术支持,其技术支持如下:1、物联网技术物联网技术是智能制造一体化管控平台的核心技术,通过物联感知技术、物联网通信技术以及云计算技术等多项技术融合,将生产各个环节数字化、信息化。
2、云计算技术云计算技术是实现智能制造一体化管控平台数字化的重要技术支持。
云计算技术可以为平台提供强大的数据存储支持,满足生产数据的长期存储及管理需求,而且可以直接方便地分析数据。
3、大数据技术大数据技术是智能制造一体化管控平台数据分析的一项重要技术。
通过大数据技术对收集到的海量数据进行存储、处理、分析,可提供给企业决策有关生产环节的优化方案,提升生产效率和质量。
如何利用物联网技术提高制造业智能化水平物联网技术的发展已经对各行各业产生了深远的影响,尤其是对于制造业来说,物联网技术的应用对提高智能化水平具有重要意义。
通过物联网技术,制造业能够实现设备互联、数据共享和智能化管理,从而提高生产效率、降低成本、改善产品质量。
本文将从以下三个方面探讨如何利用物联网技术提高制造业的智能化水平。
第一,实现设备互联。
物联网技术使得制造业的生产设备能够实现互联互通,通过传感器和通信设备,生产线上的各个设备能够实时监测和交换信息,在不同设备之间进行协同工作。
例如,工厂内的机器可以通过物联网技术进行远程监控和维护,当设备出现故障时能够及时发出警报,并自动通知工程师进行维修,大大提高了设备的可靠性和稳定性。
第二,实现数据共享。
物联网技术可以为制造业提供全面的数据采集和分析能力,将数据从各个环节收集到一起,并进行实时分析和处理。
这些数据包括生产线上设备的工作状态、产品的生产过程、原材料和零部件的供应链等等。
通过物联网技术,制造业可以实现全局数据的共享和交互,不同环节的数据能够以安全可靠的方式传输和共享,从而提高生产线的灵活性和生产效率。
第三,实现智能化管理。
物联网技术可以为制造业提供智能化的管理手段,通过数据分析和人工智能技术,对生产过程进行优化和管理。
例如,通过对生产线上设备的数据进行分析,可以实现故障预测和预防性维护,提前发现设备故障并进行维修,避免生产线停止运行。
通过物联网技术,在生产线上可以实现自动化控制和调节,提高生产过程的精确度和稳定性。
物联网技术在制造业的应用还有很多潜力待挖掘。
例如,利用物联网技术可以实现生产线的自动化调度和优化,通过智能算法和数据分析,确定最优的生产计划和任务分配,提高生产效率和资源利用率。
还可以通过物联网技术实现供应链的智能化管理,实时监测和调整供应链中的物流和库存,提高供应链的可靠性和灵活性。
然而,物联网技术的应用也面临一些挑战。
首先是数据安全和隐私保护问题,由于制造业涉及的数据量巨大且涉及商业机密,必须确保数据的安全传输和存储,防止数据泄露和恶意攻击。
基于物联网技术的智能制造系统设计在人类工业发展的历史上,制造一直是重要的经济活动。
然而,随着信息技术的快速发展,智能制造正成为制造业转型和提升竞争力的新模式。
物联网技术作为智能制造的重要支撑技术之一,正在被广泛应用。
一、物联网技术概述物联网技术是指通过互联网、传感器、射频识别等技术手段,将物品连接起来的技术。
这种技术的理念就是让一切互相连接。
物联网技术可以实现传感器与其他物联网设备之间的互相通信和调节。
通过物联网,机器与机器之间的通信将成为现实。
传感器可以使智能设备更快地响应环境变化。
而这一切都源自于物联网技术的普及。
二、智能制造系统的概念智能制造系统是一种基于信息感知、信息融合、信息分析和信息决策等信息技术的新型生产模式。
它是将现代信息技术和制造技术相结合的一种新兴产业。
在智能制造系统中,设备和成品等物理对象被与互联网接通,形成一个巨大的信息网络,实现了信息化和智能化的生产过程。
物联网技术是智能制造系统不可或缺的重要部分。
三、智能制造系统设计1.物联网架构设计物联网架构设计是智能制造系统设计的重要步骤。
物联网架构设计就是在满足智能设备的安全性、高效性、可靠性、兼容性的前提下,为智能制造系统提供一种可拓展和可维护的架构。
2.物联网平台设计物联网平台设计也是智能制造系统设计的一项重要工作。
物联网平台是物联网的核心,是连接物联网各种设备和应用的通信和计算平台,也是实现通过物联网智能管理和智能控制的基础。
3.数据分析和管理将物联网设备采集到的海量数据进行分析和管理是智能制造系统设计的关键步骤。
数据分析可以实现对智能制造系统的实时控制和决策支持,对于提升系统的智能化水平具有重要的作用。
四、应用案例智能制造系统在各个领域的应用已得到广泛关注。
以下是一些具有代表性的应用案例:1.机器人智能制造:可以通过物联网技术对机器人生产过程的每一个细节进行实时监控和控制,进一步提高生产的效率和质量。
2.智能家居制造:通过物联网技术让家居设备更加智能,可以自动化地调节家庭环境、安全等多个方面,使得家庭生活更加舒适和安全。
IOT技术在智慧工厂中的应用现状智能制造是目前制造业发展的一条主要趋势,其中物联网(IoT)技术在智慧工厂中发挥着重要的作用。
IoT技术包括传感器、无线通信、互联网以及云计算等多种技术,可以使制造业的生产过程具备智能化、自动化和信息化的特征,极大地提高了制造效率和产品质量。
本文将概述IoT技术在智慧工厂中的应用现状并探讨其未来发展趋势。
一、物联网技术的应用场景智慧工厂是物联网技术的主要应用场景之一,将传统的工业自动化技术与云计算、大数据等先进技术相结合,实现生产线的智能化、自动化和信息化。
在智慧工厂中,IoT技术主要应用于以下几个方面:1.智能制造智能制造是智慧工厂的核心内容之一,IoT技术在智能制造中发挥着重要的作用。
通过安装传感器和智能监控设备,生产线可以实现自我感知和自我调节,进而提高生产效率和产品质量。
同时,通过IoT技术收集生产线上的实时数据并进行分析,可以及时识别和解决生产过程中的问题,提高生产线的可靠性和可控性。
2.供应链管理在智慧工厂中,IoT技术可以用于供应链管理,即物流管理和库存管理。
通过安装传感器和智能制造设备,可以实现对物流过程和库存量的实时监控。
同时,IoT技术还可以帮助企业通过大数据分析,更好地管理供应商和供应商的配送效率,降低采购成本和库存占用成本。
3.安全监控IoT技术还可以用于智慧工厂的安全监控。
通过安装智能监控设备和视频监控设备,可以实时监测生产线上的环境和设备状况,发现疑似问题进行及时报警和处理,确保生产员工和设备的安全。
二、物联网技术的应用案例在实际应用中,物联网技术已经在很多企业中得到了广泛的应用,下面分别介绍几个物联网技术在智慧工厂中的应用案例。
1. GE的数字化工厂GE是全球大型跨国公司,其数字化工厂是一项智能制造业务,利用IoT技术,实现全球生产线,产品组装和交付之间的无缝连接。
通过数字化工厂,GE可以更好地预测生产效率、产品质量和商业机会,以便实现更多商业发展。
基于物联网技术的工厂智能化生产优化智能制造是当前工业领域的一个热门话题。
随着物联网技术的发展和应用,基于物联网技术的工厂智能化生产优化正在逐渐成为现实。
在这个任务中,我将为您详细介绍基于物联网技术的工厂智能化生产优化的概念、优势以及具体应用。
一、概念:基于物联网技术的工厂智能化生产优化是指通过将各种设备(如传感器、执行器等)与互联网相连,并通过物联网平台实现设备间的数据交互、协同工作和智能决策,从而实现工厂内部的生产优化和资源管理。
二、优势:基于物联网技术的工厂智能化生产优化具有以下几个优势。
1. 实时监控与预警:通过物联网设备采集工厂内部的各种数据,包括设备状态、生产数据等,实现对工厂运行状态的实时监控与管理。
在出现异常情况时,能够及时发出预警,提高生产过程的稳定性和可靠性。
2. 数据分析和优化:通过物联网平台的数据分析功能,对生产过程中的数据进行深度挖掘,发现潜在的问题和优化空间。
通过对数据的分析和利用,可以提高生产效率、降低能耗、优化设备配置等,进一步提升工厂的整体竞争力。
3. 资源协同和共享:基于物联网技术的工厂智能化生产优化可以实现工厂内外各种资源的协同和共享。
通过设备间的数据交互和互动,可以实现生产过程中各个环节的优化。
同时,还可以与供应商和客户等外部资源进行连接,实现供应链的优化和协同。
4. 远程监控和管理:物联网技术的应用使得工厂的远程监控和管理成为可能。
生产管理人员可以通过互联网对工厂的运行状态进行监控和管理,实时掌握生产情况、进行远程调度和决策,降低了时间和空间上的限制,提高了管理的灵活性和效率。
三、具体应用:基于物联网技术的工厂智能化生产优化可以在各个领域得到应用。
1. 能源管理:通过物联网设备对能源的消耗进行监测和数据分析,实现对工厂能源消耗的优化和管理,降低能源成本,并且有利于环境保护。
2. 设备维护和故障预测:通过物联网设备对设备运行状况进行监控,及时发现设备异常并预测潜在故障,提前维护,避免设备故障导致的生产中断和损失。
物联网在智能制造中的应用案例1. 引言物联网(Internet of Things, IoT)作为一种新兴的技术,正在快速渗透并改变着各个行业。
其中,智能制造是物联网的一大应用领域,通过连接设备、传感器和系统,实现设备之间的数据交互和信息共享,从而提高生产效率、降低成本并优化资源的利用。
本文将介绍几个物联网在智能制造中的应用案例,以展示物联网技术在实际生产中的价值。
2. 案例一:智能物流管理物流是制造业中不可或缺的一环,而物联网的应用可以大大提升物流的效率和可追溯性。
例如,某汽车制造公司利用物联网技术在其供应链中引入传感器和监控设备,实时追踪零部件的运输情况和位置,从而减少运输中的损坏和丢失。
同时,通过对数据的分析和处理,公司可以优化运输路线和时间,减少资源的浪费,提高物流效率。
3. 案例二:智能生产监控在制造过程中,实时监控和控制生产线的状态对于提高生产效率至关重要。
物联网技术可以实现对设备的远程监控和控制,通过传感器实时采集设备的运行数据,并与预设的标准进行比较,发现异常情况并及时做出相应调整。
举例来说,某家电制造厂将物联网技术应用到其生产线中,通过连接各个设备并实时收集数据,不仅可以避免设备故障和停机时间的损失,还可以在运行异常时及时通知相关维修人员,提高生产线的稳定性和效率。
4. 案例三:智能仓储管理仓储管理是制造业中的一个重要环节,而物联网技术可以在仓储管理中发挥巨大作用。
某家化妆品公司利用物联网技术引入智能仓库系统,通过连接仓库中的传感器和设备,实时监测环境温度、湿度等参数,并控制仓库中的照明、通风等设备。
这种智能仓库系统可以确保产品在仓储过程中的安全性和质量,并节约能源成本。
5. 案例四:智能质量控制在制造过程中,质量控制是至关重要的一环。
物联网技术可以实现对质量相关数据的实时监测和分析,帮助企业发现潜在的质量问题,并及时采取措施进行调整和改进。
例如,某食品加工厂利用物联网技术在生产线上安装了各种传感器,可以实时检测产品的重量、温度、湿度等参数,并与预设的标准进行比较,确保产品的质量符合要求。
制造业智能化创新技术信息化的成果有哪些制造业智能化创新技术的快速发展与信息化的深入推进,为制造业带来了巨大的变革和提升。
在实施智能化创新技术的过程中,制造业取得了一系列令人瞩目的成果。
本文将重点介绍制造业智能化创新技术信息化的几个关键成果。
一、智能制造系统智能制造系统是利用先进的传感技术、智能控制技术和信息技术,实现制造过程的自动化、智能化和网络化。
通过对生产设备、生产流程、员工工作状态等数据的实时采集和分析,智能制造系统可以帮助企业实现生产过程的精细化管理和优化调度。
同时,智能制造系统还能够实现生产过程中的自适应控制,提高生产效率和产品质量。
二、物联网技术在制造业中的应用物联网技术是指通过互联网连接各类智能设备、传感器和物体,实现设备之间的信息交互和物体的远程管理。
在制造业中,物联网技术可以实现设备的远程监控和故障诊断,使生产线实现自动化运行和故障预测,提高生产效率和降低成本。
同时,物联网技术还可以实现供应链的智能化管理,实现原材料、零部件和成品之间的信息共享和协同,提高供应链的反应速度和灵活性。
三、大数据分析在制造业中的应用随着信息技术的快速发展,制造业积累了大量的生产数据和运营数据。
通过对这些数据进行有效的分析和挖掘,可以为企业提供决策支持和业务优化。
大数据分析技术可以帮助企业实现生产过程的优化调度、质量问题的快速定位和解决,以及产品追溯的精细化管理。
此外,大数据分析还可以为企业提供市场趋势和消费者需求的分析,为企业的产品研发和市场推广提供参考。
四、人工智能在制造业中的应用人工智能是模拟人类智能的一种技术,包括机器学习、图像识别、自然语言处理等。
在制造业中,人工智能技术可以实现生产线的智能调度和自适应控制,提高生产效率和产品质量。
同时,人工智能技术还可以实现产品设计的智能化和个性化,根据消费者需求进行定制化生产。
此外,人工智能技术还可以实现智能维护和故障诊断,提高设备的可靠性和维修效率。
综上所述,制造业智能化创新技术信息化的成果主要包括智能制造系统、物联网技术、大数据分析和人工智能等。
物联网与智能制造的关系在当今快速发展的数字化时代中,物联网和智能制造已经成为两个备受关注的热门话题。
物联网指的是通过互联网连接和通信技术将各种物理设备、传感器、机器等相互连接,实现信息共享和智能控制的技术体系。
智能制造则是利用先进的信息技术、人工智能和机器学习等方法,实现生产过程的自动化、智能化和高效化的制造模式。
物联网和智能制造之间存在着密切的关系,两者相互促进、相互支持,共同构建了一个数字化、智能化的制造环境。
首先,物联网技术为智能制造提供了基础设施和技术支持。
物联网可以通过传感器、标签等技术手段实时采集和监测生产过程中的各种数据,将这些数据通过云计算和大数据分析等技术进行处理和分析,提供决策支持和优化调度,从而实现制造过程的自动化和智能化。
同时,物联网还可以实现设备间的智能联动和协同工作,提高生产效率和质量。
其次,智能制造对物联网的发展也提出了更高的要求。
智能制造需要物联网技术提供可靠的网络连接和通信,以确保各种设备和系统之间的信息交换和协同工作。
同时,智能制造还需要物联网技术提供安全性和隐私保护,以防止信息泄露和网络攻击对生产过程的影响。
因此,物联网的发展和应用水平直接影响着智能制造的实施效果和运行效率。
另外,物联网和智能制造的结合也为制造业带来了巨大的发展机遇。
物联网和智能制造的出现,可以将传统的制造业转型升级为数字化、智能化的新型制造业。
通过物联网的应用,企业可以实现更加高效的生产计划和调度,提高资源利用率和生产效率;通过智能制造的引入,企业可以实现产品的个性化定制和柔性生产,满足不同市场需求。
同时,物联网和智能制造还可以促进产业链上下游的协同合作和信息共享,形成更加高效的供应链和价值链。
然而,物联网和智能制造的发展也面临一些挑战和问题。
首先,物联网的安全性和隐私保护仍然是一个亟待解决的问题。
随着物联网设备的普及和应用范围的扩大,网络攻击和信息泄露的风险也在增加。
因此,需要制定相应的安全标准和技术手段,保障物联网的安全性和可靠性。
制造业中的智能工厂与物联网技术应用案例智能工厂和物联网技术在制造业中的应用越来越广泛,为企业提供了更高效、更智能的生产和管理方式。
本文将介绍几个制造业中智能工厂与物联网技术应用的案例,展示其在提升生产效率、降低成本、优化供应链等方面的巨大潜力。
1. 案例一:德国奔驰汽车的智能生产线德国奔驰汽车采用智能工厂和物联网技术,实现了高度自动化和智能化的生产线。
通过在设备上植入传感器和无线通信技术,实现设备之间的联网和数据共享,实时监控生产状态,并通过数据分析优化生产流程。
同时,利用物联网技术实现供应链的智能化管理,实现了零部件的实时监控、自动补货和减少库存。
这一系统的引入大大提高了奔驰汽车的生产效率和产品质量。
2. 案例二:中国华为的智能仓储系统华为在其生产基地引入了智能工厂和物联网技术,构建了智能仓储系统。
通过在货架上安装传感器,实现对货物的定位和实时监控;利用RFID技术实现对库存的实时跟踪和管理;通过无人机和自动导航小车实现货物的自动搬运。
这一系统实现了仓库操作的自动化,并通过数据分析和优化,提高了仓储效率和准确度,降低了操作成本。
3. 案例三:日本丰田汽车的智能供应链管理丰田汽车采用智能工厂和物联网技术,实现了供应链的智能化管理。
通过在零部件上安装传感器和RFID技术,实现对供应链各环节的实时监控和管理;利用大数据分析,优化供应链的生产计划和物流配送,降低库存和运输成本,提高了生产效率和客户满意度。
这一系统的引入让丰田汽车更加灵敏地应对市场需求变化,提供更高效的供应链服务。
4. 案例四:美国GE的智能制造系统GE将智能工厂和物联网技术应用于其工业制造中心,构建了智能制造系统。
通过在设备和工件上安装传感器和智能芯片,实现对设备和工件的实时监控和数据采集;利用云计算和大数据分析,提取有价值的生产信息,优化生产流程和设备维护;通过虚拟仿真技术实现生产过程的优化和调整。
这一系统的引入大大提高了GE的生产效率和设备稳定性,降低了维护成本。
制造业智能化制造智能化制造是当今制造业发展的重要趋势之一,通过引入先进的信息技术和自动化设备,可以提高生产效率、降低成本、提升产品质量等方面的竞争优势。
本文将探讨制造业智能化制造的概念、发展现状和未来趋势,并分析智能化制造对制造业发展的影响。
一、智能化制造的概念和特点智能化制造是指基于信息技术、自动化设备和人工智能等先进技术手段,实现对制造过程和设备的智能化管理和控制。
智能化制造具有以下特点:1. 数据驱动:智能化制造依赖于大数据和物联网技术,通过采集和分析生产数据,实现对生产过程的实时监控和优化。
通过数据驱动,企业可以更好地了解生产状况,及时调整生产计划,提高生产效率。
2. 自动化程度高:智能化制造引入了各种自动化设备和机器人,可以实现生产过程的全程自动化。
自动化程度的提高不仅可以减少人工操作,还可以提高生产效率和产品质量的稳定性。
3. 智能决策:智能化制造通过引入人工智能和机器学习等技术,实现生产过程的智能决策。
系统可以根据实时数据和先进的算法,在不同条件下做出最佳的生产决策,提高生产效率和质量。
4. 灵活性和定制化:智能化制造可以实现生产过程的灵活调度和定制化生产。
生产线可以根据需求进行快速改变,满足不同产品的生产要求。
这样可以提高企业的市场竞争力和适应性。
二、智能化制造的发展现状目前,智能化制造已经在许多制造企业中得到了广泛应用,并取得了显著的成效。
以下是一些智能化制造的典型应用场景:1. 智能工厂:智能工厂是智能化制造的典型代表,它采用自动化设备、机器人和传感器等技术,实现生产过程的自动化和智能化。
智能工厂不仅可以提高生产效率和产品质量,还可以降低能源消耗和环境污染。
2. 智能物流:智能物流是指利用物联网和大数据技术,对物流过程进行实时监控和优化。
通过智能物流,企业可以优化物流路径、提高物流效率,降低运输成本。
3. 智能质检:智能质检利用图像识别和机器学习等技术,实现对产品质量的自动检测和分析。
物联网技术在智能制造中的应用案例随着人工智能技术的不断发展以及智能设备的普及,智能制造成为制造业的新趋势,而物联网技术则在智能制造中发挥着至关重要的作用。
本文将介绍几个典型的物联网技术在智能制造中的应用案例,解析其实现原理以及优点。
一、智能生产线传统生产线上的机器和设备通常是独立的,而智能制造中的生产线则是由各种设备和物联网技术连接而成的一个整体。
通过物联网技术,智能生产线可以实现各个设备之间的全面协同,进而提高生产效率和品质。
以某电子厂为例,他们引入了物联网设备对生产线进行智能化升级。
通过将各个关键设备采集的数据进行分析,对机器故障进行预判预警,提高了生产效率的同时还避免了因机器损坏导致产能损失的情况。
这是物联网技术在智能制造中的典型应用案例。
二、智能仓储智能制造中的智能仓储是通过物联网技术实现的。
通过在仓库中安装传感器、RFID、摄像头等设备,可以实现对仓库中物品的全面感知和管理。
通过应用这些智能设备,可以实现智能化的库存管理、自动化的出货检测和运输监控。
例如,某大型服装企业引入了智能仓储技术对仓库进行升级。
在实现零工人操作的同时,通过智能感知提高了仓库的利用率,同时对物资进行全面跟踪,提供全品类、全流程、全覆盖的管理服务。
三、智能品质管理智能制造在品质管理方面的作用不容忽视。
通过物联网技术,智能制造可以在整个生产制造周期中控制和管理产品的生产质量,并及时反馈给相关部门进行处理。
例如,在某汽配企业中,是否合格的汽车零部件的测试部门工作量非常大,而通过引入物联网技术,可以采集汽车零部件的温度、湿度等关键参数,进行检测和跟踪,对产品的质量进行快速有效的控制和管理,提升生产制造的品质水平,提高了产品的竞争力。
四、智能设备维护智能制造中物联网技术的应用不仅可以提高生产效率和产品质量,还可以优化设备维护的工作流程。
通过物联网技术,设备可以自动检测设备状态和健康程度,根据设备状态信息进行预测性维护,实现设备的自动化修复和智能化管理。
如何在制造业中实现智能化生产在当今科技快速发展的时代,智能化生产已经成为制造业发展的新趋势。
通过引入先进的技术和创新的思维,制造业可以提高生产效率、降低成本,并实现更高质量的产品。
本文将探讨如何在制造业中实现智能化生产的方法和策略。
一、引入物联网技术物联网技术是实现智能化生产的关键。
通过将各个生产设备和系统连接在一起,可以实现实时监控和数据共享。
制造业企业可以利用物联网技术收集和分析生产数据,优化生产流程,并实现高度自动化的生产环境。
例如,通过在生产线上安装传感器和智能设备,可以实时监测机器状态,预测故障并进行自动修复,从而提高生产效率和质量。
二、采用机器学习和人工智能技术机器学习和人工智能技术可以帮助制造业企业实现智能决策和自主学习。
通过收集和分析大量的数据,机器学习算法可以预测生产需求和优化生产计划。
同时,人工智能技术还可以帮助制造业企业实现自动化的生产控制和质量检测。
例如,通过使用图像识别技术和机器学习算法,可以实现自动化的产品缺陷检测,提高产品质量和生产效率。
三、实施智能制造系统实施智能制造系统是实现智能化生产的关键一步。
智能制造系统包括自动化生产线、可编程控制器和集成的生产管理系统。
通过引入智能制造系统,制造业企业可以实现生产过程的可编程控制和监控。
同时,通过集成生产管理系统,可以实现生产计划的自动优化和实时监控。
四、培养智能化生产人才实现智能化生产需要具备相关技术和知识的人才。
制造业企业应该注重培养和吸引具有相关背景和技能的人才。
例如,工程师和技术人员需要具备物联网、机器学习和人工智能等领域的专业知识。
同时,制造业企业还可以与高校合作,共同开展研究和培训项目,培养更多的智能化生产人才。
五、加强数据安全保护在智能化生产过程中,数据安全是非常重要的。
制造业企业应该采取有效的措施来保护生产数据的安全性。
例如,建立安全的网络和数据存储系统,加密敏感数据,并对员工进行安全意识培训。
只有确保数据的安全,制造业企业才能更好地实现智能化生产。
MES与智能制造物联网人工智能方案随着工业4.0的到来,智能制造物联网人工智能方案在制造业中扮演着越来越重要的角色。
其中,MES(Manufacturing Execution System)作为制造执行系统,是智能制造物联网人工智能方案中的关键组成部分之一、MES系统能够实现对生产过程的监控、控制和优化,为制造企业提供了实时的生产数据和决策支持,有助于提高生产效率、降低生产成本,提升产品质量。
智能制造物联网人工智能方案结合了物联网技术和人工智能技术,实现了设备之间的通信、数据采集和分析,使得生产过程更加智能化、自动化和高效化。
通过智能传感器、RFID技术、云计算和大数据分析等技术手段,可以实现对生产设备和生产环境的实时监控和管理,提高生产过程的可视化和透明度,降低生产故障和停机时间,提高生产效率和产品质量。
在智能制造物联网人工智能方案中,人工智能技术在生产过程中的应用也越来越广泛。
通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术手段,可以对大量的生产数据进行分析和挖掘,发现数据之间的潜在关联性和规律性,从而实现对生产过程的预测、优化和智能化控制。
例如,可以利用人工智能技术对生产设备的运行状态进行实时监测和诊断,提前预警设备故障并进行智能化维护,减少生产停机时间和生产损失。
智能制造物联网人工智能方案的实施,对于制造企业来说具有重要的意义和价值。
首先,可以提高生产效率和产品质量,降低生产成本和能源消耗,从而提高企业的竞争力和盈利能力。
其次,可以实现生产过程的智能化和自动化,减少人力成本和人为失误,提高生产过程的稳定性和可靠性。
最后,可以提升企业的品牌形象和市场竞争力,在市场竞争中占据更有利的地位。
总的来说,智能制造物联网人工智能方案是制造业转型升级的重要方向和趋势,将对制造业的发展和进步产生深远影响。
制造企业应积极采用智能制造物联网人工智能方案,加快推进生产智能化和数字化转型,实现可持续发展和全面提升竞争力。
制造业智能化工厂物联网方案第1章智能化工厂概述 (3)1.1 工厂智能化发展趋势 (3)1.2 物联网技术在制造业的应用 (4)1.3 智能化工厂建设目标与规划 (4)第2章工厂物联网架构设计 (5)2.1 物联网架构总体设计 (5)2.1.1 感知层 (5)2.1.2 传输层 (5)2.1.3 平台层 (5)2.1.4 应用层 (6)2.2 硬件设备选型与布局 (6)2.2.1 传感器 (6)2.2.2 控制器 (6)2.2.3 传输设备 (6)2.2.4 数据中心 (6)2.2.5 布局 (6)2.3 软件系统架构设计 (6)2.3.1 数据采集与传输 (6)2.3.2 数据处理与分析 (7)2.3.3 应用层设计 (7)第3章数据采集与传输 (7)3.1 传感器技术与选型 (7)3.1.1 传感器技术概述 (7)3.1.2 传感器类型及特点 (7)3.1.3 传感器选型原则 (8)3.2 数据采集与预处理 (8)3.2.1 数据采集 (8)3.2.2 数据预处理 (8)3.3 数据传输协议与网络安全 (8)3.3.1 数据传输协议 (9)3.3.2 网络安全 (9)第4章设备互联互通 (9)4.1 设备接入与识别技术 (9)4.1.1 设备接入技术 (9)4.1.2 设备识别技术 (9)4.2 设备间通信协议标准化 (10)4.2.1 通信协议概述 (10)4.2.2 通信协议标准化 (10)4.3 设备互联互通平台建设 (10)4.3.1 平台架构设计 (10)4.3.2 平台功能设计 (10)第5章智能制造执行系统 (11)5.1 生产过程监控与调度 (11)5.1.1 生产数据采集 (11)5.1.2 生产过程监控 (11)5.1.3 生产调度优化 (11)5.2 智能生产数据管理与分析 (11)5.2.1 数据存储与管理 (11)5.2.2 生产数据分析 (11)5.2.3 智能决策支持 (11)5.3 智能制造执行系统优化与升级 (11)5.3.1 系统功能优化 (11)5.3.2 系统功能升级 (11)5.3.3 系统集成与协同 (12)5.3.4 持续改进与迭代 (12)第6章仓储与物流智能化 (12)6.1 智能仓储系统设计 (12)6.1.1 系统架构 (12)6.1.2 仓储布局优化 (12)6.1.3 仓储设备选型与布局 (12)6.2 仓库管理系统与设备集成 (12)6.2.1 仓库管理系统功能 (12)6.2.2 设备集成 (12)6.2.3 数据分析与决策支持 (12)6.3 智能物流运输与调度 (12)6.3.1 智能运输系统设计 (13)6.3.2 车辆调度优化 (13)6.3.3 货物跟踪与实时配送 (13)6.3.4 物流信息系统集成 (13)第7章质量管理与追溯 (13)7.1 质量数据采集与分析 (13)7.1.1 数据采集 (13)7.1.2 数据分析 (13)7.2 智能质量检测与控制 (14)7.2.1 智能检测 (14)7.2.2 智能控制 (14)7.3 产品追溯与全生命周期管理 (14)7.3.1 产品追溯 (14)7.3.2 全生命周期管理 (14)第8章设备维护与故障预测 (15)8.1 设备维护策略与计划 (15)8.1.1 设备维护策略 (15)8.1.2 设备维护计划 (15)8.2 智能故障诊断与预测 (15)8.2.2 故障预测方法 (16)8.3 设备维护与保养信息化 (16)8.3.1 设备维护信息化 (16)8.3.2 设备保养信息化 (16)第9章能源管理与优化 (16)9.1 能源数据采集与监测 (16)9.1.1 能源数据采集 (17)9.1.2 能源数据监测 (17)9.2 能源消耗分析与优化 (17)9.2.1 能源消耗分析 (17)9.2.2 能源优化策略 (17)9.3 智能能源管理系统建设 (17)9.3.1 系统架构设计 (17)9.3.2 关键技术选型 (17)9.3.3 系统实施与运行 (18)第10章智能决策与大数据分析 (18)10.1 大数据平台建设与技术选型 (18)10.1.1 数据采集 (18)10.1.2 数据存储 (18)10.1.3 数据处理与分析 (18)10.2 数据挖掘与分析算法 (19)10.2.1 描述性分析算法 (19)10.2.2 关联性分析算法 (19)10.2.3 预测性分析算法 (19)10.2.4 聚类分析算法 (19)10.3 智能决策支持系统与应用实践 (19)10.3.1 生产优化 (19)10.3.2 质量管理 (19)10.3.3 设备维护 (19)10.3.4 供应链管理 (19)10.3.5 客户关系管理 (20)第1章智能化工厂概述1.1 工厂智能化发展趋势信息技术的飞速发展,全球制造业正面临着深刻的变革。
物联网智能化物联网智能化已经成为当今社会中的热门话题。
它对人们的生活、工作和社会的发展产生了巨大的影响。
本文将探讨物联网智能化的定义、优势以及对各行各业的应用和未来发展。
一、物联网智能化的定义物联网智能化是指通过将传感器、设备与互联网连接,实现设备之间的智能互联和数据交流。
这种智能互联与数据交流的方式使得各种设备能够自动识别、互相交流、收集和分析数据,并通过自我学习和优化来提高效率和准确性。
二、物联网智能化的优势1. 提高效率:物联网智能化使得设备能够自动化、智能化运行,大大提高了生产效率和工作效率。
例如,在工业生产中,通过物联网智能化可以实现设备之间的实时协调和自动化操作,从而降低了生产成本和提高了生产效率。
2. 提供实时数据:物联网智能化系统可以随时随地收集和传输数据,提供实时的信息和反馈。
这使得企业能够更好地监控和管理其设备和流程,及时做出决策和调整。
3. 降低人力成本:物联网智能化系统可以实现自动化操作和远程监控,减少了对人力的依赖和相关成本。
例如,智能家居系统可以自动化控制家电设备,降低能源消耗和人力成本。
4. 提供个性化服务:物联网智能化系统可以根据用户的需求和习惯提供个性化的服务。
例如,智能健康监测设备可以根据个体的数据为其提供个性化的健康建议和指导。
三、物联网智能化的应用1. 工业制造:物联网智能化技术在工业制造中应用广泛。
通过将机器与机器连接,实现智能化的生产流程,并通过大数据分析和预测来优化生产效率和质量。
2. 城市管理:物联网智能化可以应用于城市交通管理、环境监测、智能公共设施等方面。
通过将城市中的设备与互联网连接,实现智能化的城市管理,提高城市的公共服务水平和生活质量。
3. 农业领域:物联网智能化可以应用于农业生产中,实现精准化的农业管理和预测。
例如,通过土壤湿度传感器和气象传感器,实时监测农田的水分和气候,为农民提供农作物生长的最佳条件和农药使用建议。
四、物联网智能化的未来发展物联网智能化作为一种新兴技术,将继续在各行各业中发挥重要作用。
物联网下的智能制造随着科技的不断发展,物联网技术已经开始进入人们的生活。
物联网不仅在家居、智能医疗领域有广泛应用,在制造业领域同样也有着极大的潜力。
在物联网的支持下,智能制造将会成为制造业的新趋势,带来巨大的发展机遇。
一、物联网技术在智能制造中的应用物联网为智能制造提供了技术支持,将生产流程的各处连接起来,实现了信息共享和物流协同。
物联网的核心是传感器技术,将传感器和各类设备连接起来,将数据实时收集、传输和处理,实现物流系统的智能化和自动化。
在智能制造的实现中,物联网技术可以应用于设备的智能监控和调度、生产数据的实时采集和分析、产品质量的监测和控制、生产流程的优化和调整等方面。
同时,物联网技术还可以支持生产线的智能调度和管理,让生产过程更加高效和精准。
二、智能工厂和智能制造的发展现状近年来,随着工业4.0理念的推广,全球各地纷纷投资建设智能工厂,智能制造正在成为全球制造业的新趋势。
智能工厂和智能制造的发展主要围绕着以下几个方向:1、自动化生产线的建设和智能化升级自动化生产线是当前智能工厂建设的核心,智能制造需要先建造一个高度自动化的生产线,然后将其转换为智能化生产线。
自动化生产线采用机器人、自动搬运系统、自动物流系统等设备,实现自动化生产,提高生产效率、降低人力成本。
在智能化升级中则需要加入更多的物联网技术,实现设备间的互联互通,实现生产流程的可视化、数据化和智能化管理。
2、智能产品的研发和制造智能产品将是智能制造的另一个重要方向,智能产品将采用物联网技术、云计算技术、大数据技术等,集成传感器、微控制器、显示屏等元器件,构建智能化的产品系统。
智能产品的出现将会大大提高产品的质量和性能,改进传统产品的生产方式,并且为企业带来颇丰的利润。
3、智慧物流和智能仓储的建设物流和仓储环节对于智能制造而言,同样重要。
物联网技术可以实现物流过程的实时监控、智能化调度和在线管理,提高物流效率。
智能仓储则可以通过物联网技术实现精准的库存管理,降低物流成本,提高仓储效率。
制造物联系统制造物联系统通过向制造工厂提供专业化、标准化和高水准的系统平台及解决方案,将企业信息化延伸至生产车间,直达最底层的生产设备,从而构建起数字化透明工厂,使生产制造不再盲目飞行。
制造物联系统的实时监控和预报警机制弥补了企业管理资源的不足,其详尽的原始数据通过提炼应用可以帮助制造企业快速、大幅度地降低制造成本、持续地提高管理水平、经营绩效和综合竞争力,实现传统制造业的转型升级。
制造物联系统关键技术——数据终端,实现自动采集生产过程的数据(人、产品物料、计划进度、设备状态效率、工艺参数、质量数据),并对生产现场进行管理。
实现了各种生产设备的联网制造物联系统平台介绍数据终端数据终端连接生产指挥系统和生产现场,是上下位信息沟通的桥梁和纽带,其功能和可靠性是生产执行功能能否实现,以及系统运行和维护成本高低的最关键设备,影响到制造物联系统能否被生产一线人员所接受,直接决定其实施的成败,其重要性不言而喻[3]。
自动接收、显示、跟踪电子工单和生产指令;工艺文档管理、支持图表和视频;具有刀具寿命控制和管理功能;刷卡验证人员资格权限,自动记录人员绩效;能与所有类型生产设备连接,不受控制系统品牌限制,自动采集设备状态和工艺参数;多达6种数据接口(1/0,RS232,RS485,RFID,TCP/IP,条码接口),为工厂开展物流、质量、能耗、工艺和人员管理等提供硬件保障,一次投资,多次挖掘;具有违规锁机、违令锁机和按命令锁机三项控制功能,真正实现令行禁止;提供众多辅助功能键,实现方便操作,大大简化人员操作;有线和无线两种通讯模式适应不同车间的电磁环境,简化部署和维护。
电子看板建立在物联网基础上的电子看板其数据来源于实时数据库,通过多种播放模式(如滚屏、翻页等)能展示大量车间工作人员需要的信息,将生产动态和异常暴露于现场所有人的眼前,起到信息共享、协作支持、互相监督、快速响应的作用。
大大改善了传统制造车间信息闭塞的状况,显著提升生产效率。
短信平台短信平台负责按照预先的设置,将生产异常事件或请求发送给相关责任人员,相关责任人员必须按事先规定的响应时间响应,逾期不响应,此短信将会转发给其上级主管,此方式能将责任落实到人,并实现对生产异常的快速响应,提高时间效率。
例如,车间一台设备故障停机了,系统能自动侦测到,要求操作工报告停机代码,操作工选定故障代码后,当班的设备修理工在3秒钟内即能收到具体机台故障的信息,快速到机台处的数据终端上刷卡响应,如果在规定的时间内(如10分钟)未刷卡响应,系统会自动转发此信息给厂长,厂长在规定的时间(如1小时)未响应,系统会自动转发此信息给总经理。
移动终端力太制造物联系统已开发质检和报工这两部分功能的平板应用。
由于其开发的应用与自主研发的制造物联系统终端实现的是无缝连接,两者之间能够很好的协同工作。
质检应用可以完善已报工数据,针对其中的不合格数区分不同的缺陷原因和数量,对工厂生产中产生的不合格品进行更细力度的管理。
报工应用集合了自主研发终端的报工和缺陷上报功能,使得报工和缺陷上报功能一体化,方便质检员的操作、管理。
制造物联系统三层架构制造物联系统三大效益提高效率、减人降本全程监控、提升质量规范管理、快速提升执行力制造物联系统八大功能一、计划进度1、智能排程、电子派工传统流程下,通常计划员根据自己判断安排生产计划,导致计划跟产能脱节,车间班组长需经常调整生产计划,整天忙于应付生产异常,导致计划形同虚设。
制造物联系统中生产任务根据订单进行分解或从ERP的主生产计划进行导入,智能排程系统将主生产计划分解到每道工序,并自动分析适用设备,然后根据设备产能及负荷情况自动计算预计完工日期,对超出能力的需求自动预警提示,电子派工系统可将生产指令直接派工到对应设备上。
从而提高生产计划的准确性和可执行性。
2、进度监控、在线调度传统流程下,统计员每天下班前统计生产数量,制作生产报表,反映生产进度,递交生产管理人员,信息反馈延迟一天以上,导致生产异常情况处理不及时,效率低下,而制造物联系统通过数据终端自动采集生产数量,实时反映生产进度,并根据预先设置的阈值,监控系统对设备状态异常、负荷超载、合格率、进度提前或滞后进行预警,计划员根据预警提示对现场情况及时跟踪处理和调度,保证生产计划按时完成。
对违反工艺规定、违反生产指令的情况,通过调度系统直接锁定车间的生产设备,以确保质量、提高订单达成率、减少在制品,真正实现令行禁止,大大提高生产效率。
3、标准接口、开放集成具有开放的标准接口和AP以便与ERP、PDM等系统集成,实现ERP、PDM中工单工艺下发,生产执行数据、资源消耗数据上传ERP系统,将ERP生产计划延伸到生产设备、员工级别。
二、设备管理1、实时状态、全面监控传统车间生产情况通过班组长每时每刻巡视,人工观察生产情况,然而车间越来越大,设备众多,管理人员无法全部看清设备情况。
制造物联系统通过数据终端与生产设备相连,自动侦测设备的各类运行状态,如关机、开机停工、开机调试、开机加工等,一目了然,点击设备图标,可以详细获悉该设备正在加工的产品及进度,对延后计划进行预警提示。
并支持在各种显示媒介(数据终端、电脑、电子看板、手机等)上显示各区域的设备状态。
2、停机报告、激活生产当设备发生停机时,系统会在数据终端上提示报告停机代码(如故障01,缺料02,辅助工作03等),同时设备处于被锁定状态,要求报告停机原因,只有按规定报告之后设备才能解锁进入加工状态。
当停机代码通过制造物联系统络传送到服务器后,系统通过短信平台发送手机短信到当班责任人手机(3秒内可收到),相关责任人对事件须及时响应和处理,超响应或处理时限信息会自动转发到更高一级管理人员手机上,责成相关责任人进行处理。
该机制提高了事件响应速度,减少因不及时处理导致生产停工等现象的发生,保障了生产计划和进度的按时完成,提高设备利用率和计划达成率。
3、设备联网、程序共享传统数控程序的管理只是保存在加工中心本地,当车床本身异常时会导致本地数据丢失,当有新版本更新时会覆盖原有版本,当有多台设备加工同一台产品时需要人工通过U 盘、数据线传输加工程序及参数,增加重复的人工劳动等。
传统的程序管理不能实现程序集数据的实时共享,会出现程序、参数数据的丢失,增加车间管理的难度。
制造物联系统通过终端实现加工程序及参数的上传和下载,并通过权限识别进行分级管理。
其中数控的程序集参数与产品的工艺进行绑定,当设备接收到生产任务(电子工单)后,相应的NC加工程序、加工参数会随电子工单下发到设备;当在加工过程中程序或参数有修改,制造物联系统终端会把加工程序上传到数据服务器并创建新的版本;当生产任务加工完成时,系统会自动传回加工程序及参数并存档。
通过程序管理实现了NC程序的实时共享,确保程序、参数的安全保存,减少了重复的人工操作,从而提高程序管理的效率,降低管理成本。
4、分类统计、责任明确有了实时采集的数据支持,通过对各时段停机事件的汇总,对产能损失大小按责任进行分类排列统计,并以直观图表方式展示,使生产决策人员能够分清改进的轻重缓急,有的放矢。
三、工艺监控品质是产品的生命线,而工艺对于产品品质至关重要。
企业苦于缺乏工艺参数采集的手段而听天由命,抑或疲于人员的纸质抄录统计又繁琐不便甚至数据失真,导致工程师无从准确分析质量与工艺参数的关系,难以保证产品的改善和稳定。
制造物联系统的工艺监控功能支持对生产设备的工艺参数和加工节拍进行全天候的自动采集,并进行深度的数据分析和挖掘,实时动态展现参数的运动轨迹,成为工厂质量改善、稳定和精益制造的利器。
1、实时监控、偏差预警经过多年技术积累,采用先进的制造物联系统通讯技术,集成I/O、RS232、RS485、RJ45等数据通讯接口,能适应绝大部分类型的生产设备。
系统实现了数字化设备的标准化采集并集成通讯控制协议,如西门子数控和Fanuc数控等;系统支持主流PLC和驱动器的数据采集,如西门子PLC、三菱PLC、欧姆龙PLC等;系统也支持各种O/I模块、模拟量和开关量仪器仪表等检测设备的数据采集。
进而,系统根据提取的加工过程中的实际工艺参数与工艺要求进行比较,以监控生产过程是否在受控的条件下进行,偏离即产生报警或提示,以监控人为因素导致的工艺参数调整和机器因素导致的过程漂移。
全程自动监视完全代替传统管理方法中的一部分过程审核工作和工艺纪律检查。
2、、知识积累、工艺改善产品质量由三个阶段的质量决定,产品设计、工艺设计和生产制造过程,其中稳健工艺设计/改善的传统做法是实验研究(DOE),需要做大量的实验,收集庞大的数据进行分析,耗时耗财,一般企业很难做到。
平时生产中虽有大量的工艺数据,但都存在于设备上,由于采集和处理的困难,白白浪费掉了。
有了制造物联系统,通过数据终端采集设备中平时生产的工艺数据,进行对比分析,再对空缺数据进行补充实验,摸清工艺与质量的关系,“变废为宝”为自身产品的生产提供准确及时的数据支持,是一种投入产出比极高的技术手段。
同时,如果产生不良异常,也可追溯还原生产设备的工艺技术参数,找出问题点,以免同类不良再次发生。
3、节拍采集、精益基础节拍采集主要有两种方法,一是利用自主研发的数据终端可实现绝大多数设备加工节拍的采集;二是通过多年的技术积累,已实现了与主流国内外设备控制系统厂商(国外:西门子、FANUC和三菱,国内:凯恩帝、广数和华中)的数据集成,可以精准采集诸如:等待时间、上料时间、加工时间和下料时间构成的加工节拍,并通过制造物联系统实时上传至服务器。
加工节拍分析是提高生产效率的第二类重要数据(第一类是设备监控的时间效率数据),节拍分析的结果用图表进行展现,通过对节拍趋势、节拍分布、工序间节拍的分析,可以计算出加工速度损失分析、生产线平衡损失分析结果,使工厂进行精益改善提高生产效率,同时节拍分析也是工厂开展制定标准工时、合理工价、作业标准化和自动化的重要输入。
生产节拍,除了停机外,如果没有其它生产异常原因的出现,其分布服从正态分布规律,剔除《节拍走势图》中处于判停线以上的数据,做成概率分布图,将服从正态分布。
通过节拍正态分布图可以计算出加工的标准节拍用以计算产能、核算工价并作为工序平衡的基础。
四、物料监控1、按需配送、绑定工单车间物控人员根据机台作业计划和进度按需配送物料,转入机台的物料通过安装在机台上的数据终端扫描读入,并与生产指令核对,发现物料不符会提示料错,相符会接受数据,同时将物料属性和来源与生产指令绑定,以便后续跟踪物料和精细核算产品的物料成本。
2、转序便利、全程追溯带有工序条码信息的流程卡连结着在制品的流转,工序间的转入/转出通过流程卡在数据终端上的扫描,将物料和流经的工位信息结合起来,可轻易实现物料跟踪和产品质量的追溯分析。