智能制造如何利用工业物联网的技术,实现生产过程中的自动化控制和优化?

智能制造如何利用工业物联网的技术,实现生产过程中的自动化控制和优化?,第1张

智能制造可以利用工业物联网的技术,实现生产过程中的自动化控制和优化,其主要技术和应用包括:

传感器技术:利用传感器获取生产过程中的各种数据,包括温度、湿度、压力、电流、电压等信息,将其转换为数字信号进行处理和传输。

数据采集和处理:将传感器获取到的数据进行采集和处理,通过物联网技术将数据传输到云端或本地服务器进行存储和分析。

数据分析和挖掘:通过数据分析和挖掘技术,对生产过程中的数据进行深入分析和挖掘,提取有用信息并进行优化决策,实现生产效率和质量的提升。

自动化控制:通过控制器、执行器等设备,实现生产设备的自动化控制,包括开关机、调整参数、控制速度等 *** 作。

信息可视化:通过大屏幕、手机、平板等设备,将生产过程中的数据和信息进行可视化展示,实现对生产过程的实时监控和控制。

通过工业物联网的技术应用,智能制造可以实现生产过程的数字化、自动化、智能化和可视化,提高生产效率和质量,减少资源浪费和环境污染,为企业提供更多的商业价值和竞争力。

人工智能:思创医惠(300078),科大智能(300222),东方通(300379),神思电子(300479)等
物联网:三川智慧(300066),金卡智能(300349),新天科技(300259),奇信股份(002781),移为通信(300590),恒宝股份(002104),拓斯达(300607)等
来源:策略好了吗炒股平台

可以简单地理解为物联网是把我们生活中的物品,比如汽车(车联网)、手环(智能穿戴)、家电(智能家居)、电表水表(智慧能源)等联系起来,让我们可以及时了解物品状态和信息,方便进行管理和控制。万物互联即为物联网。
事实证明,2019 年是物联网技术取得更大进展的一年,尤其是在商业和工业物联网领域。2020年为了展望未来发展、推动工业物联网进步,必然要了解推动这一领域进步的七大趋势。从计算规模到真正边缘计算的价值,从闭环边缘到云计算机器学习等等。正如 Geoffrey Moore 所指出的那样,商业领袖们今天投入重金来开发数据驱动的互联产品系统是有原因的。
物联网正迅速成为企业基础设施的一个必要组成部分,是企业的一项重要资产。传统制造业正在经历着前所未有的转型,物联网、云计算、大数据分析,作为工业物联网和智能制造的核心技术,正在从各个方面改变着工业行业,包括产品的设计、运营、维护,以及供应链管理。通常,即使工厂里采用了以太网联网设备、MES 和 SCADA 系统,大部分硬件设备还是没有接入网络,或仅单向输出信息。随着工业物联网的推进,传统制造企业更需要主动地去尝试和采用新的自动化技术来迎合多变的市场环境和客户需求。
有 86% 的企业目前已经不同程度地应用了工业物联网,其中应用范围最广的行业为交通运输业(93%),其次是石油天然气(89%)和制造业(77%)。约 84% 的企业认同物联网项目具有实际成效,95% 的企业表明工业物联网项目对公司业务影响重大。
对此,图扑物联(IoTopo)应运而生。图扑物联(IoTopo)是基于 B / S 架构的物联组态软件;软件前端界面采用标准 HTML5 开发,支持 2D / 3D 图形组态,支持 MQTT 协议接入,支持 Modbus、OPC UA 等工业通讯协议解析。组态画面可单独发布,支持数据门户定制,可与企业自有平台无缝整合,与用户自有系统整合为一个功能全面的应用平台。

智慧物流也是物联网的其中一个领域,它的作用:一、降低物流成本,提高企业利润
智慧物流能大大降低制造业、物流业等各行业的成本,实打实地提高企业的利润,生产商、批发商、零售商三方通过智慧物流相互协作,信息共享,物流企业便能更节省成本。其关键技术诸如物体标识及标识追踪、无线定位等新型信息技术应用,能够有效实现物流的智能调度管理、整合物流核心业务流程,加强物流管理的合理化,降低物流消耗,从而降低物流成本,减少流通费用、增加利润。
二、加速物流产业的发展,成为物流业的信息技术支撑
智慧物流的建设,将加速当地物流产业的发展,集仓储、运输、配送、信息服务等多功能于一体,打破行业限制,协调部门利益,实现集约化高效经营,优化社会物流资源配置。同时,将物流企业整合在一起,将过去分散于多处的物流资源进行集中处理,发挥整体优势和规模优势,实现传统物流企业的现代化、专业化和互补性。此外,这些企业还可以共享基础设施、配套服务和信息,降低运营成本和费用支出,获得规模效益。
三、为企业生产、采购和销售系统的智能融合打基础
随着RFID技术与传感器网络的普及,物与物的互联互通,将给企业的物流系统、生产系统、采购系统与销售系统的智能融合打下基础,而网络的融合必将产生智慧生产与智慧供应链的融合,企业物流完全智慧地融入企业经营之中,打破工序、流程界限,打造智慧企业。
四、使消费者节约成本,轻松、放心购物
智慧物流通过提供货物源头自助查询和跟踪等多种服务,尤其是对食品类货物的源头查询,能够让消费者买得放心,吃得放心,再增加消费者的购买信心同促进消费,最终对整体市场产生良性影响。
五、提高政府部门工作效率,助于政治体制改革
智慧物流可全方位、全程监管食品的生产、运输、销售,大大节省了相关政府部门的工作压力的同时,是监管更彻底更透明。通过计算机和网络的应用,政府部门的工作效率将大大提高,有助于我国政治体制的改革,精简政府机构,裁汰冗员,从而削减政府开支。
六、促进当地经济进一步发展,提升综合竞争力
智慧物流集多种服务功能于一体,体现了现代经济运作特点的需求,即强调信息流与物质流快速、高效、通畅地运转,从而降低社会成本,提高生产效率,整合社会资源。

1感应层将物品联入互联网的目的之一是信息共享,信息加工,实时控制,但是现在很多传感器的功能都还处于初级阶段。例如家用电器的开关情况,或者热水器的温度情况等。在我看来这些样的信息若要产生比较理想的效用,那得有一个前提,就是收集的数据量巨大。而在感应层如果用上人工智能的技术,就可以将传感器的功能增强,从而从数据的来源上提高了数据的可用性。举个简单的例子:如果在每个红绿灯路口加装监控系统,在没有用到人工智能的技术的情况下,也许能够统计到经过车辆的数量这样的信息。但是一旦用上人工智能技术中的图像识别技术,就不仅能知道这个路口的车辆经过数量,还可以识别出经过车辆的车牌号,车辆类型等信息。这样就可以在感应层采集到更多的有用信息用于进一步的分析处理。2分析层将大量的信息搜集到之后,就可以在一个统一的计算机中心对这些数据进行人工智能的另一种应用,数据挖掘。例如刚才那个路口监控系统的例子。在这一层我们可以做的事情就是根据车辆的统计数据,分析出那些路口在怎样的时段容易造成交通拥堵等信息,以便在应用层进行改善。甚至可以根据识别出来的车牌号信息,对每个车辆的交通使用习惯进行分析,这样也能从宏观上预测出将来可能发生的交通阻塞。3应用层人工智能在应用层的应用与感应层类似,都是在物件这种实体上进行功能上的改进。例如可以利用分析层所传来的指挥信息,智能得调节某些路口的红绿灯。如果整条路上几乎没有车辆的时候,就可以将这条路上的人行横道旁的指示灯全部置为绿色(这个功能并不需要人工智能)。还有很多很多我没有想到的应用,我在此只是抛砖引玉。

库存跟踪与管理、数据共享和感知等。在人工智能和物联网的帮助下,企业可以更快、更准确地完成庞大的任务,总共有六种商业方式,分别是改善客户体验、高效的招聘流程、数据挖掘、 *** 作自动化、库存跟踪与管理、数据共享和感知。

钢铁行业在积极化解过剩产能的基础上加快推进钢铁行业转型升级,当前的重点就是加快智能制造发展,即借助智能制造技术,转变生产管理模式,实现敏捷制造和精细化管理,进而推动钢铁行业的转型升级。

智能制造引领新一轮制造业革命,也是一场具有划时代意义的深刻的工业革命。《中国制造2025》明确坚持创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展,加快我国从制造大国向制造强国转变。推进钢铁行业智能制造是时代发展的必然趋势,也是我国实现钢铁强国的必由之路。

时下,我国钢铁行业正在全面贯彻实施《钢铁工业调整升级规划(2016-2020年)》(以下简称《规划》)。“十三五”期间,我国钢铁工业将进入以结构调整、转型升级为主的发展阶段,也是钢铁工业结构性改革的关键阶段。钢铁行业要积极适应、把握、引领经济发展新常态,落实供给侧结构性改革,以全面提高钢铁工业综合竞争力为目标,以化解过剩产能为主攻方向,坚持结构调整、创新驱动、绿色发展、质量为先、开放发展,加快实现调整升级,提高我国钢铁工业发展质量和效益。

要实现钢铁工业“十三五”规划的目标,钢铁企业必须全面推进智能制造,而《规划》为我国钢铁行业如何推进智能制造指明了方向,确定了目标,指出了路径。

钢企智能制造探索步伐加快

如今,不少钢铁企业已经在智能制造上开拓探索和实践,取得了较好的成效。宝武集团、沙钢等大型钢企采用工业机器人、无人行车、无人台车、无人仓库等智能制造技术来提高劳动效率,降低生产成本,在钢铁生产自动化、库存、营销等关键环节智能化水平先进。

一些大型钢厂将智能制造分成“3+1”模式,即“智能装备、智能工厂、智能互联和基础设施”,进行探索和实施。据介绍,目前,该领域研发的课题主要是钢铁制造全流程在线检测—监测技术及数字化、智能化嵌入技术,分布与集成相结合的余热余能梯级利用和系统回收技术,钢铁生产智能化能源管控与环境优化技术,污染物分布与集中结合的协同控制与一体化脱除技术,钢厂与相关产业互补链接及与周边社会共生共荣生态链接技术,钢铁流程制造和服务一体化网络集成技术,钢铁制造流程物质流、能量流、信息流协同动态调控技术,高性能钢铁产品定制化、减量化生产及装备技术,高性能钢铁产品全生命周期智能化设计、制备加工技术。

从目前来看,不少钢企纷纷进入智能制造领域:

有的钢厂借助“互联网+”、物联网和智能制造技术,依托传感器、工业软件、网络通信系统、新型人机交互方式,实现人、设备、产品等制造要素和资源的相互识别、实时联通,促进钢铁研发、生产、管理、服务与互联网紧密结合,推动钢铁生产方式的定制化、柔性化、绿色化、网络化、智能化。

有些技术、资金实力雄厚的钢铁企业,则以钢铁流程绿色化、智能化集成为目标,重点围绕制造流程结构优化、制造流程技术提升、钢铁制造服务平台建立、新型商业模式建立与运营四大关键路径进行研发。

有的钢厂以关键环节机器换人为抓手,尝试和实践全工序机器换人,提升智能化生产水平,先后建成5000毫米宽厚板和特棒示范智能车间,形成了独具特色的智能制造发展之路。

有的钢厂明确智能制造目标,稳步推进:减少人工作业,提升自动化能力;全面推进建立区域化、工序化的信息监控、管控平台;制订公司智能化制造规划,并成立智能制造推进项目团队,以实现从机械化、自动化、信息化到智能化的逐步转变。

有的钢企确定了智能制造目标,即在未来几年内建设、改造一批智能化产线,完成基于互联网来满足用户个性化需求的智能化研发、生产、销售体系构建,促进企业实现向智能制造模式的转型。

钢企推进智能制造该如何着力?

一家钢企从事自动化生产工作的负责人坦言:“我们公司不是不想尝试智能制造,而是不知道该怎么着手。”

曾有一家大型钢铁企业工程师也向笔者表示,目前,国内钢铁智能化仍处于初级阶段,在实际生产过程中还是以经验为主导,尽管个别生产线有自己的数据库,但一般为生产工艺的数据,在上下游衔接等方面没有形成一个统一的系统。

那么,钢铁行业该如何加快推进智能制造?在一系列钢铁产业发展的高峰论坛上,业内专家就我国钢铁业推进智能制造发表了各自的见解,给钢铁企业诸多的思考和启迪。

业内专家指出,钢铁行业在积极化解过剩产能的基础上加快推进钢铁行业转型升级,当前的重点就是加快智能制造发展,即借助智能制造技术,转变生产管理模式,实现敏捷制造和精细化管理,进而推动钢铁行业的转型升级。智能制造是制造业未来发展的重大趋势,也是当前钢铁行业转型升级、提质增效的重要着力点。早在2015年工信部发布的《2015年智能制造试点示范专项行动实施方案》,决定自2015年启动实施智能制造试点示范专项行动,以促进工业转型升级,加快制造强国建设进程。其中,钢铁行业已被列入工信部的智能制造试点范围。

专家同时强调,推进钢铁行业智能制造是一个庞大的系统工程,涉及资金、技术、人力等诸多方面,系统策划是确保目标一步一步实现的有效方法,不能急功近利、一哄而上,而要稳扎稳打、分步实施、循序渐进,即针对我国钢铁行业和智能制造的特点,逐步推进制造过程智能化。诸如,在重点领域试点建设智能工厂或数字化车间,加快人机智能交互、工业机器人、智能物流管理等技术和装备在生产过程中的应用,促进钢铁制造工艺的仿真优化、数字化控制、状态信息实时监测和自适应控制等的发展。同时,在此基础上全面实施高级计划排程(APS)系统,实现敏捷制造和精准交货。

专家表示,在推进企业决策智能化方面,目前主要以两化深度融合为载体。钢铁智能制造的核心是对信息资源的有效开发和高效利用,目标是提高资源的全局利用效率,其重点在于决策的智能化。为提高资源和能源利用效率,钢铁企业应采用系统优化的思想,建立具有冶炼技术和经济成本的双重模型,实现单部门局部优化与多部门一体化全局优化的平衡。

大数据是传统数据库、数据仓库、商业智能概念外延的扩展和手段。推进大数据的集成应用,关键在于健全钢铁行业信息化基础设施,整合冶金数据资源,突破钢铁行业大数据核心技术,提升钢铁大数据分析应用能力,提高数据安全保障能力,培养复合型大数据人才,组织实施制造业大数据创新应用试点,以推动制造模式变革和冶金行业的转型升级,培育发展冶金产业新业态。

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