在我们讨论这个话题之前,先让我先定义一下术语,因为有很多关于这个的争论。
智能制造:在工厂和整个价值链内实现业务、物理和数字流程的智能化、实时协调和优化。基于所有可用的信息,资源和流程将实现自动化、集成化、被监控和持续评估。(根据MESA International ,MES国际联合会定义)
IIoT:在工业(如组件、产品、产品运输和设备)中使用的物理对象(“物”)中嵌入电子、软件、传感器组成的网络,这个网络能够使物理对象通过互联网协议(IP)收集数据并与控制系统、业务流程和分析交换数据。(根据维基百科“IoT”修改)
现在回到我们的核心问题:两个战略是要共同推进还是分开推进呢?很明显,目前还没有定论。下面是这些观点的一些背景:
工业互联网协会(IIC)说:"通过自动化工业设备和系统之间的通信,IIoT提高了整个工厂的效率,使其更加智能化,"我同意。我相信,IIoT是智能制造的一项有利技术,它的进步将推动智能制造的发展。同样,随着智能制造超越概念,进入公司正在执行的项目,制造商和他们的解决方案提供者将改进支持这些项目的IIoT技术。这两个很可能会被共同推进。
另外:并不是每个人都同意。在最近的MESA调查中,超过三分之一的制造商报告说他们不相信智能制造包括IIoT(参见上图)。我明白这个观点,因为智能制造有很多途径。实际上,IIoT可以在一些可能定义智能制造的正常边界之外使用。
与智能制造相比,IIoT确实发展可能会更快,因为解决整个价值链上的项目是一个超出公司内部的挑战。像通用动力公司、通用磨坊和通用汽车这样的大公司可以展示他们的力量,并帮助推动特定行业的智能制造行动,但是IIoT项目可以取得很大的进展,并在公司的内部提供许多好处。如果消费者市场上的物联网计划提高了工厂内部的期望门槛,那么实现类似的互联互通、数据访问、控制和分析能力也会有压力。
此外,生产仍将涉及人员,以及未配备IIoT的设备和产品。对于一些智能制造方案,IIoT没有也不可能是商业案例,这些情景可能关注人员和价值链流程。
推动第四次工业革命的是什么?
有些人会认为智能制造或IIoT可能导致第四次工业革命。我也有一个观点:智能制造是这场革命的基础,而IIoT不是。即使IIoT的发展比智能制造快得多,我也不认为它足以让生产企业进入下一个生产力阶段。
那么IIoT缺少了什么来推动第四次工业革命呢?首先是企业环境。智能制造不仅整合了工厂或智能连接工厂,还包括智能连接的供应链和贯穿产品生命周期的数字线程。与其他工业革命一样,技术的转变--比如IIoT--必须与新的流程和人们工作的方式协同工作,以达到我们在第四次工业革命中所追求的生产力水平的提高。
IIoT是一项基础技术,但它只做它所做的事情--在"事物"之间创建通信,以便更容易地获取数据和分析。第四次工业革命需要许多其他技术和工艺。其中一些将针对一件设备或生产过程;其他人将在工厂、企业或价值网络上工作。
真正让商界人士兴奋的是,当新技术和新方法将它们整合在一起时,就会扰乱市场,并让公司提供新的服务和与新产品所能产生的数字数据绑定的新价值。例如,基于IoT的智能产品可以向工程师和生产者提供关于产品如何在该领域执行的反馈。基于这些数据,我们能提供什么样的新见解和服务?
这就是为什么我认为,要实现第四次工业革命需要更多的时间。它将把IoT和IIoT引入智能制造策略,以创建新的方法来协调和优化整个价值链中的流程,并向客户交付新的服务级别。智能制造源于人工智能的研究。一般认为智能是知识和智力的总和,前者是智能的基础,后者是指获取和运用知识求解的能力。
智能制造是指在生产过程中,将智能装备通过通信技术有机连接起来,实现生产过程自动化,
并通过各类感知技术收集生产过程中的各种数据,通过工业以太网等通信手段,上传至工业服务器,在工业软件系统的管理下进行数据处理分析。
并与企业资源管理软件相结合,提供最优化的生产方案或者定制化生产,最终实现智能化生产。智能制造是指具有信息自感知、自决策、自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。具体体现在制造过程的各个环节与新一代信息技术的深度融合,如物联网、大数据、云计算、人工智能等。智能制造大体具有四大特征:以智能工厂为载体,以关键制造环节的智能化为核心,以端到端数据流为基础,和以网通互联为支撑。其主要内容包括智能产品、智能生产、智能工厂、智能物流等。目前,急需建立智能制造标准体系,大力推广数字化制造,开发核心工业软件。传统数字化制造、网络化制造、敏捷制造等制造方式的应用与实践对智能制造的发展具有重要支撑作用。
智能制造的发展轨迹:
智能制造源于人工智能的研究。一般认为智能是知识和智力的总和,前者是智能的基础,后者是指获取和运用知识求解的能力。人工智能就是用人工方法在计算机上实现的智能。近半个世纪特别是近20年来,随着产品性能的完善化及其结构的复杂化、精细化,以及功能的多样化,促使产品所包含的设计信息和工艺信息量猛增,随之生产线和生产设备内部的信息流量增加,制造过程和管理工作的信息量也必然剧增,因而促使制造技术发展的热点与前沿,转向了提高制造系统对于爆炸性增长的制造信息处理的能力、效率及规模上。目前,先进的制造设备离开了信息的输入就无法运转,柔性制造系统(FMS)一旦被切断信息来源就会立刻停止工作。专家认为,制造系统正在由原先的能量驱动型转变为信息驱动型,这就要求制造系统不但要具备柔性,而且还要表现出智能,否则是难以处理如此大量而复杂的信息工作量的。其次,瞬息万变的市场需求和激烈竞争的复杂环境,也要求制造系统表现出更高的灵活、敏捷和智能。因此,智能制造越来越受到高度的重视。
纵览全球,虽然总体而言智能制造尚处于概念和实验阶段,但各国政府均将此列入国家发展计划,大力推动实施。
1992年美国执行新技术政策,大力支持被总统称之的关键重大技术(CriticalTechniloty),包括信息技术和新的制造工艺,智能制造技术自在其中,美国政府希望借助此举改造传统工业并启动新产业。
加拿大制定的1994~1998年发展战略计划,认为未来知识密集型产业是驱动全球经济和加拿大经济发展的基础,认为发展和应用智能系统至关重要,并将具体研究项目选择为智能计算机、人机界面、机械传感器、机器人控制、新装置、动态环境下系统集成。
日本1989年提出智能制造系统,且于1994年启动了先进制造国际合作研究项目,包括了公司集成和全球制造、制造知识体系、分布智能系统控制、快速产品实现的分布智能系统技术等。
欧洲联盟的信息技术相关研究有ESPRIT项目,该项目大力资助有市场潜力的信息技术。1994年又启动了新的R&D项目,选择了39项核心技术,其中三项(信息技术、分子生物学和先进制造技术)中均突出了智能制造的位置。
我国80年代末也将“智能模拟”列入国家科技发展规划的主要课题,已在专家系统、模式识别、机器人、汉语机器理解方面取得了一批成果。最近,国家科技部正式提出了“工业智能工程”,作为技术创新计划中创新能力建设的重要组成部分,智能制造将是该项工程中的重要内容。
由此可见,智能制造正在世界范围内兴起,它是制造技术发展,特别是制造信息技术发展的必然,是自动化和集成技术向纵深发展的结果。智能制造源于人工智能的研究。一般认为智能是知识和智力的总和,前者是智能的基础,后者是指获取和运用知识求解的能力。
智能制造是指在生产过程中,将智能装备通过通信技术有机连接起来,实现生产过程自动化,
并通过各类感知技术收集生产过程中的各种数据,通过工业以太网等通信手段,上传至工业服务器,在工业软件系统的管理下进行数据处理分析。
并与企业资源管理软件相结合,提供最优化的生产方案或者定制化生产,最终实现智能化生产。
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