工业自动化技术在传统制造业的应用

吴继繁

（浙江亿日气动科技有限公司，浙江慈溪 315300）

1 传统制造业面临的挑战

1.1 市场竞争压力大

在传统制造业中，产品同质化现象严重，价格成为消费者选择产品的主要依据之一。为在市场竞争中取得优势，企业不得不持续降低生产成本，并同步提高产品质量和技术含量。

1.2 生产效率亟需提升

为满足不断增长的市场需求，企业亟需提高生产效率。然而，传统制造业中的工作流程和操作方式不完善或不合理，导致了生产效率的低下。

1.3 资源浪费和环境污染严重

传统制造业存在能源、材料等的浪费现象，导致资源的低效利用。同时，传统制造业会产生大量的废弃物和污染物，对环境造成严重影响[1]。

2 工业自动化技术对传统制造业带来的影响

2.1 提高生产效率与降低成本

通过引入自动化设备和系统，企业能够实现生产过程的自动化操作，减少人力投入，加快生产速度。这不仅能够大幅缩短产品的生产周期，还可以降低劳动力成本。且自动化设备具有高度精确和稳定性的特点，可以持续进行高质量地生产，保证产品一致性和可靠性的同时大幅减少了人为因素对产品质量的影响。此外，工业自动化技术还可以通过实时监测和控制系统，及时发现并纠正生产中出现的问题，从而避免了因人为疏忽或错误导致的损失。

2.2 优化生产流程与提升产品质量

通过引入智能控制系统和自动化生产线，企业可以实现生产过程的精细化管理和优化。这些系统可以根据产品的要求进行自动调整和控制，确保每道工序都能够按照最佳方式进行，从而提高了生产效率和产品质量[2]。

2.3 推动传统制造业转型升级

通过引入工业机器人、物联网等先进技术，传统制造企业可以实现从劳动密集型向技术密集型转变，提高核心竞争力，更好地适应市场需求和变化，提高生产效率和产品质量，降低成本，从而增强企业竞争力。

3 工业自动化技术在传统制造业中的应用

3.1 生产线自动化控制系统应用

（1）自动化生产线布局优化。在传统制造业中，生产线的布局对于产品的生产效率和质量有着重要影响。通过引入自动化控制系统，可以对生产线进行布局优化。利用自动化设备代替人力操作，可以降低人力成本并提高工作效率，。在布局设计过程中，可以借助模拟仿真技术进行分析和优化，以达到最佳的物料流程和作业流程[3]。

（2）自动化生产过程监控与调节。通过安装传感器、仪表等设备来采集数据，可以实时获取生产过程中的各项参数和指标。然后通过自动化控制系统对这些数据进行分析和处理，可及时发现异常情况并进行调节。例如，在食品加工行业中，通过安装温度、湿度等传感器，并将其连接至自动化控制系统，可以实时监测产品加工过程中的温度、湿度等参数。一旦发现异常情况（如温度超出设定范围），自动化控制系统会发送信号给相关设备进行调节，以保证产品质量。

（3）自动化生产数据采集与分析。在传统制造业中，大量的生产数据需要被采集和分析。通过引入自动化技术，可以实现对生产数据的自动采集，并利用数据分析技术进行深入挖掘和应用。例如，在纺织行业中，通过引入条码识别、RFID（射频识别）等技术，并将其与自动化控制系统相连接，可以实现对纺织品生产过程中的各项数据的自动采集。然后通过数据分析技术，可以对这些数据进行挖掘和分析，以发现潜在问题并及时处理。

3.2 数据驱动的智能决策支持系统建设

数据驱动的智能决策支持系统通过收集、分析及应用大量实时数据，可为企业决策者提供准确、可靠的信息，帮助其做出更明智的决策。

（1）实现生产过程的精细化管理。通过采集和分析设备运行状态、产品质量指标等相关数据，系统可以及时发现潜在问题并给出相应解决方案。例如，某家汽车制造公司利用传感器和数据采集技术监测车间内各环节的生产情况，并通过智能决策支持系统分析得出异常情况及其原因。这使得企业能够迅速调整生产计划，优化生产流程，从而提高产品质量和交付效率。

（2）帮助企业优化供应链管理。在传统制造业中，供应链是一个复杂的系统，涉及多个环节和参与方。通过智能决策支持系统，企业可以实时监控供应链各节点的运行情况，并根据数据分析结果进行优化[4]。

（3）帮助企业实现预测性维护。在传统制造业中，设备故障和停机是影响生产效率的重要因素之一。通过收集设备运行数据并进行分析，系统可以预测设备故障的可能性，并提前采取维护措施，避免生产中断和不必要的损失。例如，某家钢铁厂利用智能决策支持系统对设备温度、振动等数据进行实时监测和分析，并通过模型预测出潜在故障点。这使得企业能够及时调整维修计划，减少停机时间。

3.3 智能仓储系统

传统的仓储方式通常存在人力资源浪费、效率低下、操作风险高等问题。而智能仓储系统则通过引入自动化设备和信息化管理手段，实现了仓库物流的高效、精确及可追溯。

（1）实现货物的快速存取和分拣。传统的手工搬运和堆放容易出现人为因素导致的错误或延误，而智能仓储系统采用自动化堆垛机、输送带等设备，可以实现货物的快速装卸、分类分拣及高密度存放。这不仅提高了货物处理效率，还减少了人力成本和潜在风险。

（2）实现对货物流转过程的全面监控与管理。传统的手工记录容易出现数据丢失或错误，而智能仓储系统通过RFID 技术、传感器网络等手段，可以实时监测货物的位置、数量及状态，并将这些信息反馈给管理系统。通过对数据的分析和处理，企业可以及时了解仓库存货情况，以便优化仓储布局和调度计划，提高物流配送效率[5]。

（3）可应用于库存管理和订单处理。传统的手工盘点和订单处理容易出现错误和滞后，而智能仓储系统通过自动识别技术和数据分析算法，可以实现对库存的自动盘点和预警，并根据订单需求进行快速拣货、打包及发运。这不仅减少了人力成本，还提高了客户满意度和订单交付速度。

3.4 物联网在制造过程中的应用

3.4.1 供应链管理中的应用

供应链管理是制造业中至关重要的环节之一。通过物联网技术，可以实现对整个供应链过程的实时监测和追踪，从而提高供应链的可视化程度和效率。

（1）在物流环节上，物联网可以通过传感器、RFID 等技术实现对货物运输状态的监测与跟踪。例如，在仓储环节，通过给货架和产品附加RFID 标签，可以实时记录库存数量和位置，并能够快速定位所需产品。这样一来，企业可以更好地掌握库存情况，避免因库存不足或过剩而导致的生产计划延误或资源浪费。

（2）在生产环节上，物联网通过将设备与网络连接起来[6]，可实现设备的互联互通，以便实时获取设备运行状态和生产数据。这样，企业可以通过对数据的分析和挖掘，及时发现潜在问题并进行预防性维护，提高设备利用率和生产效率。

（3）在供应商管理方面，物联网有助于优化供应链中的合作关系。通过与供应商共享实时数据，企业可以更好地协调供应链各环节间的工作，减少信息传递的延迟和不准确性。同时，还能够建立起基于信任和共享的合作机制，提高供应链整体效能。

3.4.2 质量控制中的应用

质量控制是制造业中不可或缺的一环。物联网技术为质量控制提供了较全面、精确及实时的手段。

（1）在产品生命周期管理方面，物联网可以实现对产品的全程监测与追踪。通过将传感器嵌入到产品中，可以收集到产品使用过程中的各种数据，如温度、湿度、震动等参数。这些数据可以帮助企业了解产品在使用过程中可能出现的问题，并进行预警和改进。

（2）在生产过程中，物联网可以实现对生产参数的实时监测和控制。通过传感器和连接设备，可以实时收集到生产过程中的各种数据，如温度、压力、速度等。这些数据可以用于分析生产过程中可能存在的问题，并及时进行调整和优化，从而提高产品质量。

（3）在质量追溯方面，物联网通过将产品与物联网相连接，可以实现对产品全生命周期的信息记录和追踪。这样一来，企业可以在出现质量问题时快速定位并采取相应措施，减少不良产品数量和质量事故的发生。

3.5 智能机器人在生产环节中的应用

智能机器人是一种集成了传感、计算及决策能力的自主系统，通过使用先进的传感器技术来感知周围环境，并利用内置的算法进行数据处理和决策。智能机器人技术具有高度灵活性和适应性，可以适应不同的生产环境和需求，可以完成一系列重复、繁琐或危险的任务，从而提高生产效率、降低劳动强度，并确保产品质量的稳定性。同时，智能机器人还可以与其他设备和系统进行无缝集成，实现更高水平的自动化。

在传统制造业中，装配过程是一个关键环节，涉及零部件组装、产品检测和包装等工作。智能机器人在这些任务中发挥着重要作用。

（1）在零部件组装方面，智能机器人可以根据预设的程序和指令，精确地将零部件组装到产品中。通过使用先进的视觉识别技术，智能机器人可以准确地定位和识别零部件，并进行精细操作。这不仅提高了装配速度和准确性，还降低了人为错误的风险。

（2）在产品检测方面，智能机器人可以利用传感器和图像处理技术来检测产品质量，可以实时监测产品的尺寸、形状、颜色等特征，并与标准进行比较。如果发现任何异常或缺陷，智能机器人可以及时停止生产并通知相关工作人员进行修复或调整，从而保证产品质量。

（3）在包装过程中，智能机器人可以自动完成产品包装和标记等工作，可以根据预设的程序将产品放入适当的包装材料中，并使用打印机或标签机进行标记。这样一来，不仅提高了包装效率和一致性，还减少了人力资源成本。

4 结束语

总而言之，工业自动化技术在传统制造业中具有巨大潜力。企业在应用过程中需要充分考虑行业特点和企业需求，并且不断跟进新技术的发展趋势，以保持竞争优势。未来工业自动化技术的发展将呈现智能化、网络化及柔性化的特点。企业需要密切关注新兴技术的发展，并根据市场需求不断优化和升级自己的自动化设备。只有这样才能在激烈的市场竞争中保持竞争优势，并实现持续创新和可持续发展。