Kymmenen teknologiaa älykäs valmistus
Älykäs valmistusuudistus käsittää koko tehdasteollisuuden, eikä ole epäilystäkään siitä, että tämä on suuri triljoonan markkina. Alamarkkinat ovat kaikki suuret siniset valtameret: Kiinan robottimarkkinat nousevat 600 miljardiin yuaniin seuraavien 10 vuoden aikana; Kiinan siviili drone-markkinoiden odotetaan saavuttavan 11,09 miljardia yuania vuonna 2018; odotetaan, että vuoteen 2020 mennessä Kiinan automaattinen logistiikka Järjestelmän markkina-koko ylittää 100 miljardia yuania ...
Älykäs valmistus on erittäin laaja ja hyvin laaja käsite. Itse valmistusyrityksen lisäksi se liittyy läheisesti myös toimitusketjun alkupään ja loppupään yrityksiin. Siihen kuuluvat automaatio, tietotekniikka, älykäs logistiikka, älykäs tietojenkäsittely ja älykäs päätöksenteko. Älykkään valmistuksen toteutus on prosessi manuaalisesta puoliautomaattiseen ja täysin automatisoituun, ja viime kädessä saavutetaan älykäs ja joustava tuotanto. Älykäs valmistus yhdistää valmistuksen tietotekniikkaan ja Internet-teknologiaan, jotta voidaan toteuttaa koko tuotantoketjun yhteenliittäminen tuotantoprosesseissa, tuotannonhallinnassa, toimitusketjun järjestelmissä ja markkinointijärjestelmissä.
Miten yritykset toteuttavat omia älykkäitä valmistusuudistuksiaan? Seuraavat kymmenen tekniikkaa ovat kaikki tietopisteitä:
1. Monilähteinen monikanavainen datan reaaliaikainen hankinta ja tunnistustekniikka
Monilähde-anturidatan hankinta on älykkään tunnistamisen lähtökohta älykäs valmistusprosessissa. Se koostuu erilaisista antureista (paineanturi, siirtoanturi, visuaalinen anturi jne.) Reaaliaikaisen hankinnan, analysoinnin ja monilähetys- ja monikanavaisen tiedon muuntamisen toteuttamiseksi. .
Monilähde-anturin tiedonkeruujärjestelmä sisältää seuraavat tekniikat:
• Signaalin muuntamistekniikka
• Reaaliaikainen tietoliikennetekniikka
• Monisäikeinen hallintatekniikka
• Data Cache Pool Technology
• Black Box -tekniikka
• Tietoturvatekniikka
2. Heterogeeninen tietosisällön fuusio- ja tiedonsiirron jakamistekniikka
Eri heterogeenisten tietojenkäsittelytietojen sisällön analysoinnin ja fuusioprosessin avulla, piilotettujen tietojen louhimisesta ja tehokkaista tiedoista massiivisista tiedoista sekä erilaisten laitteiden tilan seurannan tarkkuuden parantamisesta älykäs valmistusprosessi.
Heterogeenisiä tietoja ovat: massiiviset multimedian anturin tiedot, teksti / hypertext, äänidata, kuvadata, videosekvenssit ja niin edelleen.
3. Monitehtävä mukautuva koordinointitekniikka monimutkaisiin työolosuhteisiin
Älykkään valmistuksen toteuttamisessa on usein voitava analysoida itsenäisesti nykyisiä työympäristöjä ja tehtävävaatimuksia, toteuttaa monitehtävä adaptiivinen yhteistyösuunnittelu ja mukauttaa toimintastrategiaa adaptiivisesti eri tehtävän vaikeuksien mukaan.
Useita käyttöolosuhteita ovat seuraavat (esimerkkinä kaivaminen):
• Yleisesti käytettävät kaivosmuoto-säännöt ja usein tämä ominaisuus
• Erityiset, kaivosmuotoiset säännöt, mutta joita ei usein käytetä
• Itsetarkistus, kaivosmuodot ovat epäsäännöllisiä, mutta niitä käytetään usein
• Erittäin muokattavissa, hyvin riippuvainen ajokokemuksesta
4. Monikoneen yhteensovitettu klustereiden vuorovaikutus- ja ohjaustekniikka
Älykkäästi valmistettu monikoneellinen klusteri jäljittelee biologisten klustereiden käyttäytymistä, ja yksi kone toimii vuorovaikutuksessa toistensa kanssa vuorovaikutuksen ja itsenäisen valvonnan avulla siten, että monimutkaisia monimutkaisia tehtäviä voidaan suorittaa alhaisilla kustannuksilla erilaisissa synkissä ympäristöissä.
Erityisesti:
• Etäkonsoli, ihmisen ja tietokoneen välinen vuorovaikutuslaitteen kaukosäädin, tehtävien määritys ja valvonta
• Mobiiliasiakas, verkkosivu, APP tehtävien määrittelyyn ja seurantaan
• Älykäs mekaaninen pää, ympäristön tunnistaminen, kehon tilan tunnistaminen, itsenäinen toiminnan ohjaus
• Mobiili-internet, langaton tiedonsiirtoyhteys
• Satelliittipaikannus, navigointi ja mittausapu
• Pilvipalvelukeskus, ympäristön mallinnusanalyysi, tehtävä- ja reittisuunnittelu, suurten tietojen analysointi ja diagnostiikka
5, iso tietoväline vian diagnosointi syvä oppimistekniikka
Valmistuslaitteiston käytön aikana saadut massiiviset karakterisointitiedot sisältävät suuren määrän vikatietoja. Älykkäiden laitteiden käyttöominaisuustiedon keräämisen perusteella käytetään suurten tietojen tietojenkeruun syvää oppimista koskevaa algoritmia, ja vikaan liittyvät diagnostiset säännöt saadaan. Älykäs vian ennustus ja laitteiden vikojen analysointi.
6, digitaalinen twinning- ja digitaalinen prototyyppien mallintamismenetelmä
Digitaalinen hybridi hyödyntää täysimääräisesti fyysisiä malleja, anturipäivityksiä, toimintatietoa ja muita tietoja, integroi monialaiset, usean fyysisen, moniulotteiset, usean todennäköisyyden simulointiprosessit täydellisen kartoituksen suorittamiseksi virtuaalitilassa, joka kuvastaa kunkin laitteen koko elämää valmistusprosessissa. Työkierto.
7. Moniteknologian reittityösuunnitelman optimointipäätöstekniikka
Epävarmojen, puolistrukturoitujen tai jäsentämättömien älykkäiden tuotantotyökalujen päätöksentekoon liittyvissä ongelmissa älykäs valmistus ja tuotesuunnittelu toteutetaan epävarmuuden, epätäydellisyyden ja epäselvän tiedon ympäristössä signaalin perustelun ja kvantitatiivisen perustelun avulla. Käytettävissä olevan moni-objektiivisen ja moniteknisen reittityösuunnitelman optimoinnin itsemääräämisoikeus.
8, prosessointityökalut, yhteistoiminnallinen työntö- ja automaattitukitekniikka
Henkilökohtainen push-tekniikka ja semanttinen hakutekniikka on integroitu prosessityökalun työntämisprosessiin. Älykkäiden laitteiden ja tuotteiden työstöominaisuuksien henkilökohtaisen semanttisen haun perusteella muodostetaan yksilöllinen teknologia-työkalu yhteistyönä, jolla parannetaan tuotteiden hankintaprosessia älykkään valmistusprosessin suunnitteluprosessissa. Työkalujen tehokkuus.
9. Tuotetietokartta ja tietoverkoston rakentamistekniikka
Hajautettujen monitieteisten tietotietojen rakenteellisen integroinnin avulla eliminoidaan monitieteisten ja monialueen osaamistietojen kieliopilliset ja semanttiset erot, tietorakenne on johdonmukainen ja edustaa suunnittelun ja suunnittelun kirjastotietoa, ja tietopohja on perusti. .
Strukturoidut tiedot, puolirakenteiset tiedot ja strukturoimattomat tiedot on jäsennetty, muunnettu ja suodatettu muodostamaan konvergenssia tai johdonmukaisia ja ei-redundantteja strukturoituja tietoja, ts. Subjektiivisesti objektiivisen maailman abstraktin muotoilutietokantaan ja muodostamaan sitten tietämyksen. tietopohja.
10. Sähkömekaaninen ja nesteen integrointi pilvialustan tietopalvelusteknologia
Tietopalvelusteknologia alkaa tiedon automaattisesta painostuksesta, järjestää interdistsiplinaarisen tiedon koneen, sähkön ja nesteen integroinnista asianmukaisella tavalla ja työntää suunnittelijaa sopivaan suunnittelutietoon sopivassa suunnitteluprosessissa, jotta voidaan toteuttaa monitieteisen tietopalvelun yksilöinti. Tehokas ja älykäs.
