浅谈智能制造领域研究现状及趋势

2019-07-12

探索科学(学术版) 2019年11期

哈尔滨锅炉厂有限责任公司黑龙江哈尔滨 150046

1 智能制造概述

智能技术作为信息技术具有集成化、信息化的特点,其与制造生产技术相互融合,形成的智能制造技术可以在设计、生产以及服务等多个领域产生经济效益,而且逐步形成互联网与制造业共同发展的生产模式。在2015年,我国为加快制造强国的发展,力求在2025年在制造业全面推行智能制造发展计划,使我国的制造技术,在信息技术和产业革命共同带动下,形成独有的智能制造产业结构,并可以在国际市场发展中占有一席之地。

2 智能制造在装备制造业中的应用

2.1 人工智能增强技术的应用智能制造中人工智能技术在装备制造业当中的应用,能够将复杂和枯燥等工作环境下,难以实现的制造目标进行调整,通过运用综合性技术,来提高操作水平与效率。而人工智能增强技术主要的依靠虚拟现实科技为基础,通过AR增强现实技术,以及VR虚拟现实技术的应用,使其作用于感知、数据、信息分析,以及综合对比和决策执行当中,为装备制造业核心目标的实现,提供有效保障和基础。其次,人工智能增强技术的功能,主要将人工和智能两个领域的技术进行综合融入与连接,强化数据与信息分析能力,帮助制造业更好的决策与执行。而此技术在创新与应用中,也被赋予了更高的权利,并且在实际运行中展露头角,发挥较高的功能与作用,是制造业更加支持和认可。如在2017年惠普公司借助人工智能增强技术中的核心VR技术,研发了VR培训模拟器,帮助企业对在设备维修的全过程进行实时性培训和监督,结合VR虚拟现实结合的特点,掌握设备运行原理,对各部位运行情况进行及时监控,从而通过模拟设备维修全过程的实施培训,搜寻存在的问题并及时提出针对性的解决措施,有效缩短了操作时间,降低了操作的难度,提高了公司的运行效率。

2.2 数字线索科学技术的应用智能制造是一个复杂性和综合性的运行系统,其中所涉及到的每一环节和过程,都是相互连接的,其中数字线索科学技术,主要是依托产品寿命周期,进行综合性管理与控制。其中此技术所体现的通过建模和仿真设备,结合产品实际,来构建相应的操作体系,通过实际数据的传输,展现访问和分析产品的寿命周期,以此综合匹配阶段数据和信息,为系统运行及产品周期构建基础模型。此外,依托信息、网络技术,将数据信息和工程认知技术,以及无缝衔接交互等进行有效融合,满足当前装备制造业中对产品风险、成本和设计生产进度的控制,通过实时监控动态进行全面评估,以此为装备制造业制造和生产提供综合性数据与信息。同数字线索科技还能够通过数字系统,从设计、分析和物理化,以及综合数字制造等方面,全面建设新型的生产模型,为其提供真实、可靠的数据与信息,从而为生命周期数据基础模型的构建,起到一定的促进作用。

3 智能制造产业发展新模式

3.1 “政府+企业”发展模式制造业企业并不是孤军奋战,政府会和其携手创造出很多人间奇迹。在现实中制造业企业在面对某些问题往往心有余而力不足,这时就需要政府伸出援手为其创造条件。“政府+企业”发展模式下政府与企业同呼吸,心连心,当企业缺少发展资金时政府设置专项资金助其攻克难关,当企业遇到发展障碍时政府帮助扫除,另外政府会为企业带来政府资源,让企业享受一些福利,政府通过各项努力帮助企业成长壮大,最终有独当一面的决心和能力,确保其始终以永不懈怠的精神状态和一往无前的奋斗姿态朝着实现制造业伟大复兴的宏伟目标奋勇前进。

3.2 “智能制造业产业化创新平台”协同发展模式在产业升级过程中一些企业不可避免会迷失方向,更会面临着发展阻力,严重影响进程。为了使得制造业智能化发展更加充分就必须要保证没有成员掉队,只有这样才能够保证协同一致,劲往一处使。当前政府和一些具有成功经历的企业共同打造智能制造业产业化创新平台,为的就是在一起发力,发挥乘数效应的作用。平台营造开放、实时的运行环境,吸纳智能制造产业发展的利益相关方,让这些利益相关方享受前所未有的待遇,为其提供成为为“舵手型”企业的条件,减少其成长周期。当其成长完成之后这意味着其能够独当一面,其开始以创新的商业模式驱动经营,并且要承担着以往没有的任务,要为推动国家重点研发计划而努力。

3.3 引进和培养专业人才引进和培养专业的智能制造技术人员,企业应以智能制造发展趋势为指导方向,结合装备制造的设计、生产工艺以及销售等,将高技能高素质人才作为智能制造业发展的动力,才能实现企业智能技术的应用和创新。

3.4 “工业4.0”引领发展模式事实证明个别提法可能不会随着时代的变迁而过时,对其认识只会越来越全面和深刻,工业化与制造业回归已经成为了大势所趋,面对当前局势我们要有正确的态度和科学的方法。不可否认的是发展国家在此方面的认识较为超前,我们很难在有限的时间内全面掌握全部理论,但是我们可以结合自身发展形成自身发展理论。网络世界与实体世界的融合是“工业4.0”的明显特征,为此应当在大数据的基础上提升对设备管理弹性和自适应能力,经过动态调整组建形成智能价值网络,并在其助力下完成网络实体空间交互。