Десять интеллектуальных технологий производства тесно связаны друг с другом. Производственные предприятия должны постепенно и рационально способствовать применению этих десяти интеллектуальных технологий.
1. Интеллектуальный продукт
Интеллектуальные продукты обычно включают механическое, электрическое и встроенное программное обеспечение с возможностями памяти, восприятия, вычислений и передачи. Типичные интеллектуальные продукты включают смартфоны, интеллектуальные носимые устройства, беспилотники, интеллектуальные автомобили, интеллектуальные домашние приборы, интеллектуальные торговые автоматы и множество интеллектуальных аппаратных продуктов. Интеллектуальное оборудование также является своего рода интеллектуальным продуктом. Предприятия должны подумать о том, как добавить интеллектуальные единицы в продукты для повышения дополнительной стоимости продуктов.
2. Интеллектуальная служба
Основываясь на датчиках и Интернете вещей (IoT), он может ощутить состояние продукта для профилактического обслуживания, помочь клиентам своевременно заменить запасные части и даже помочь клиентам предоставить возможности для бизнеса, зная состояние работы продукта. Он также может собрать большие данные о работе продукта, чтобы помочь предприятиям принимать маркетинговые решения. Кроме того, разработка приложений, ориентированных на клиента с помощью предприятий, также является средством интеллектуального обслуживания, которое может предоставлять целевые услуги для продуктов, приобретенных предприятиями, чтобы блокировать пользователей и выполнять маркетинг услуг.
3. Интеллектуальное оборудование
Производственное оборудование пережило от механического оборудования до численного управляющего оборудования и постепенно превращается в интеллектуальное оборудование. Интеллектуальное оборудование имеет функцию обнаружения, может реализовать обнаружение машины, чтобы компенсировать ошибку обработки, повысить точность обработки, но также может компенсировать тепловую деформацию. В прошлом некоторое точное оборудование имело высокие требования к окружающей среде, но теперь из-за обнаружения и компенсации с закрытой контуром оно может снизить требования в окружающей среде.
4. Интеллектуальная производственная линия
Предприятия во многих отраслях сильно полагаются на автоматизированные производственные линии для достижения автоматической обработки, сборки и тестирования. Некоторые механические стандартные детали также используются в производстве автоматизированных производственных линий, таких как подшипники. Тем не менее, производители оборудования все еще сосредоточены на дискретном производстве. Многие предприятия сосредоточены на технологической трансформации, заключается в создании автоматизированных производственных линий, сборочных линий и линий обнаружения.
5. Интеллектуальная мастерская
Семинар обычно имеет несколько производственных линий, которые либо производят похожие детали или продукты, либо имеют вверх по течению и вниз по течению. Чтобы реализовать интеллектуальную семинар, необходимо собирать и анализировать статус производства, статус оборудования, потребление энергии, качество производства, потребление материалов и другую информацию в режиме реального времени, выполнять эффективное планирование производства и разумное планирование и значительно улучшить уровень использования оборудования (OEE). Следовательно, независимо от того, какая производственная отрасль, система выполнения производства (MES) становится неизбежным выбором предприятий.
6. Smart Factory
Фабрика, как правило, состоит из более чем одной мастерской, крупные предприятия имеют более одного растения. В качестве интеллектуальной фабрики не только производственный процесс должен быть автоматизирован, прозрачный, видимый и худой, но также и тестирование продукта, проверка и анализ качества, производственная логистика должна быть интегрирована с производственным процессом в сфере замк. Несколько семинаров на фабрике должны реализовать обмен информацией, своевременную дистрибуцию и совместную работу. Некоторые дискретные производственные предприятия также создали производственный командный центр, аналогичный центру процесса производства предприятия, чтобы командовать и отправлять всю фабрику, чтобы обнаружить и решить внезапные проблемы во времени, что также является важным символом интеллектуальных фабрик.
7. Интеллектуальные исследования и разработки
Для разработки интеллектуальных продуктов предприятиям необходимо междисциплинарное сотрудничество механического и электрического программного обеспечения. Чтобы сократить цикл разработки продукта, необходимо глубоко применять технологию моделирования, установить виртуальный цифровой прототип, реализовать междисциплинарное моделирование и уменьшить физический тест с помощью моделирования. Необходимо реализовать идею стандартизации, сериализации, модуляризации, чтобы поддержать массовую настройку клиентов или настройку продукта; Необходимо объединить технологию моделирования с управлением тестами, чтобы улучшить доверие результатов моделирования.
8. Интеллектуальное управление
В последние годы Master Data Management (MDM) было развернуто на крупных предприятиях для единого управления основными основными данными. Наиболее важным условием реализации интеллектуального управления и принятия решений является точность основных данных и бесшовная интеграция основных информационных систем.
9. Интеллектуальная логистика и цепочка поставок
Процессы закупок, производства и продаж производственных предприятий сопровождаются потоком материалов. Таким образом, все больше и больше производственных предприятий обращают внимание на автоматизацию производства одновременно, но также уделяют все большее внимание автоматизации логистики. Автоматический трехмерный склад, беспилотный автомобиль с гидом (AGV), интеллектуальная система подвески широко использовалась. В логистическом центре производственных предприятий и логистических предприятий применение интеллектуальной системы сортировки, робота с укладками и автоматической таблицы роликов становится все более популярным.
10. Интеллектуальное принятие решений
В ходе работы генерируется большое количество данных. С одной стороны, основные бизнес -данные, полученные из различных бизнес -подразделений и бизнес -систем. В то же время предприятия могут использовать эти данные для извлечения корпоративных KPI и сравнить их с заданными целями. С технической точки зрения, вычисления в памяти являются важной поддержкой BI.