Akıllı üretim için on teknoloji
Akıllı imalat reformu tüm imalat endüstrisini kapsar ve bunun trilyonların büyük bir pazarı olduğuna dair hiçbir şüphe yoktur. Alt pazarların hepsi büyük mavi okyanuslardır: Çin'in robot pazarı, önümüzdeki 10 yılda 600 milyar yuan'a ulaşacak; Çin'in sivil uçak pazarının 2018'de 11.09 milyar yuan'a ulaşması bekleniyor; 2020 yılına gelindiğinde Çin'in otomatik lojistik sistemi Sistemin pazar büyüklüğünün 100 milyar yuan'ı aşması bekleniyor ...
Akıllı üretim çok geniş ve çok geniş bir konsepttir. İmalat şirketinin kendisine ek olarak, tedarik zincirindeki yukarı ve aşağı işletmeler ile de yakından ilgilidir. Otomasyon, bilgi teknolojisi, akıllı lojistik, akıllı bilgi işlem ve akıllı karar verme süreçlerini içerir. Akıllı üretimin gerçekleştirilmesi, manuel ve yarı otomatik olandan tamamen otomatik hale getirilmiş, sonuçta akıllı ve esnek üretime ulaşan bir süreçtir. Akıllı üretim, tüm sanayi zincirinin üretim süreçleri, üretim yönetimi, tedarik zinciri sistemleri ve pazarlama sistemlerinde birbirine bağlanmasını sağlamak için üretimi bilgi teknolojisi ve İnternet teknolojisi ile birleştirir.
Peki şirketler kendi akıllı imalat reformlarını nasıl uyguluyorlar? Aşağıdaki on teknolojinin tümü bilgi noktalarıdır:
1. Çok kaynaklı çok kanallı veri gerçek zamanlı toplama ve algılama teknolojisi
Çok kaynaklı sensör veri toplama, akıllı üretim sürecinde akıllı algılamanın öncülüdür. Çok kaynaklı ve çok kanallı dağıtılmış verilerin gerçek zamanlı edinimini, analizini ve dönüştürülmesini gerçekleştirmek için çeşitli sensörlerden (basınç sensörü, yer değiştirme sensörü, görsel sensör vb.) Oluşur. .
Çok kaynaklı sensör veri toplama sistemi aşağıdaki teknolojileri içerir:
• Sinyal dönüştürme teknolojisi
• Gerçek zamanlı ağ iletişimi teknolojisi
• Çok iş parçacıklı yönetim teknolojisi
• Veri Önbellek Havuzu Teknolojisi
• Kara Kutu Teknolojisi
• Bilgi Güvenliği Teknolojisi
2. Heterojen veri içeriği füzyon ve iletim paylaşım teknolojisi
Çeşitli heterojen bilgi işlem verilerinin içerik analizi ve füzyon işlemesi, gizli veriler ve büyük veriden etkin veriler elde etme ve akıllı üretim sürecinde çeşitli ekipman durum izlemesinin doğruluğunu arttırma.
Heterojen veriler şunları içerir: büyük multimedya sensör verileri, metin / köprü metni, ses verileri, görüntü verileri, video dizileri vb.
3. Karmaşık çalışma koşulları için çok görevli uyarlanabilir koordinasyon teknolojisi
Akıllı üretimin gerçekleştirilmesi, genellikle mevcut çalışma ortamını ve görev gereksinimlerini bağımsız olarak analiz edebilmeli, çok görevli uyarlanabilir işbirlikçi planlamayı gerçekleştirebilmeli ve işletme stratejisini farklı görev zorluklarına göre uyarlamalı olarak ayarlayabilmelidir.
Birden fazla çalışma koşulu aşağıdakileri içerir (örnek olarak kazı):
• Sıkça kullanılan, madencilik şekli kuralları ve sıklıkla bu özelliği kullanma
• Özel, madencilik şekli kuralları, ancak sıklıkla kullanılmıyor
• Kendi kendini işaretleyen madencilik şekilleri düzensizdir, ancak sıklıkla kullanılır
• Son derece özelleştirilebilir, sürüş deneyimine son derece bağlı
4. Çok makine eşgüdümlü kümeleme etkileşimi ve kontrol teknolojisi
Akıllıca üretilen çok makineli küme biyolojik kümelenme davranışını taklit eder ve tek makine birbiriyle etkileşime girerek bilgi etkileşimi ve otonom kontrol yoluyla etkileşime girer, böylece çeşitlilikteki karmaşık işler çeşitli uğursuz ortamlarda düşük maliyetle tamamlanabilir.
Özellikle şunları içerir:
• Uzaktan konsol, insan-bilgisayar etkileşimi cihazı uzaktan kumandası, görev atama ve izleme
• Mobil istemci, web sayfası, görev atama ve izleme için APP
• Akıllı mekanik son, çevre algılama, vücut durumu algılama, özerk operasyon kontrolü
• Mobil İnternet, kablosuz veri iletişim taşıyıcısı
• Uydu konumlandırma, navigasyon ve ölçüm yardımı
• Bulut veri merkezi, çevresel modelleme analizi, görev ve yörünge planlama, büyük veri analizi ve teşhis
5, büyük veri sürücüsü arıza teşhis derin öğrenme teknolojisi
İmalat ekipmanının çalışması sırasında üretilen büyük karakterizasyon verileri, büyük miktarda hata bilgisi içerir. Akıllı ekipmanın operasyonel karakteristik verilerinin toplanması temelinde, büyük verilerin bilgi madenciliğine derin öğrenme algoritması uygulanır ve hatayla ilgili teşhis kuralları elde edilir. Akıllı arıza tahmini ve ekipman arızalarının analizi.
6, dijital eşleştirme ve dijital prototip modelleme analiz teknolojisi
Digital Hybrid, fiziksel modelleri, sensör güncellemelerini, çalışma geçmişini ve diğer verileri tam olarak kullanıyor, sanal alandaki haritalamayı tamamlamak için her ekipmanın ömrünü yansıtan çok disiplinli, çok fiziksel, çok ölçekli, çok olasılıklı simülasyon süreçlerini birleştiriyor üretim sürecinde. Döngü işlemi
7. Çok teknoloji rota çalışma planı optimizasyonu karar teknolojisi
Belirsiz, yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmamış akıllı imalat iş programları için karar verme problemi için akıllı imalat ve ürün tasarımı, belirsizlik, eksiklik ve bulanık bilgi ortamında, sinyal gerekçeleri ve nicel gerekçelerle gerçekleştirilir. Hizmette çok amaçlı ve çok teknolojili rota çalışma planının optimizasyonunun kendi kendine belirlenmesi.
8, süreç takım işbirliği itme ve otomatik sıkma teknolojisi
Kişiselleştirilmiş itme teknolojisi ve semantik alma teknolojisi, işlem aracı itme işlemine entegre edilmiştir. Akıllı ekipmanın kişiselleştirilmiş anlamsal olarak ele alınmasına ve ürün takımlama özelliklerine dayanarak, akıllı üretim süreci tasarımı sürecinde ürünlerin elde edilme sürecini geliştirmek için kişiselleştirilmiş bir teknoloji aracı işbirliğine dayalı itme mekanizması oluşturulmuştur. Takım verimliliği.
9. Ürün bilgisi haritası ve bilgi ağı yapım teknolojisi
Dağıtılmış multidisipliner bilgi verilerinin yapısal seviye entegrasyonu sayesinde, multidisipliner ve çok alanlı bilgi verilerinin dilbilgisi ve anlamsal farklılıkları ortadan kaldırılır, veri yapısı tutarlıdır ve tasarım ve tasarım kütüphanesi verileri bilgisi temsil edilir ve bilgi tabanı; kurdu. .
Yapılandırılmış veriler, yarı yapılandırılmış veriler ve yapılandırılmamış veriler, yakınsak veya tutarlı ve yedekli olmayan bir yapılandırılmış veri oluşturmak üzere yapılandırılmış, dönüştürülmüş ve filtrelenmiştir; yani, nesnel dünyayı bir tasarım veritabanına soyutlamak ve daha sonra bilgi sunumuyla oluşturmak. bilgi tabanı.
10. Elektromekanik ve sıvı entegrasyon bulut platformu bilgi servisi teknolojisi
Bilgi hizmeti teknolojisi, otomatik bilgi birikimi ile başlar, makine, elektrik ve sıvı entegrasyonunu disiplinlerarası bilgisini düzenli bir şekilde düzenler ve disiplinlerarası bilgi hizmetinin bireyselleştirilmesini gerçekleştirmek için tasarımcıyı uygun tasarım sürecinde uygun tasarım bilgisine doğru iter. Verimli ve akıllı.
