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  • 智能制造关键趋势

    2019-04-20 13:29:48
    智能制造;网络课程;无锡公共课的课件和具体内容
  • 谭建荣院士谈人工智能与智能制造关键技术与发展趋势.pdf
  • 2019中国智能制造十大发展趋势

    千次阅读 2019-03-15 11:29:21
    随着智能制造领域政策的持续出台,中国制造业逐渐向智能制造方向转型,并开始大量应用云计算、大数据、机器人等相关技术。 在国家政策推动,制造业技术转型升级等背景下,中国智能制造产业发展迅速,对产业发展...

    装备制造业是国之重器,是制造业的基石,在实现中国制造由大到强的转变中肩负重要使命。随着智能制造领域政策的持续出台,中国制造业逐渐向智能制造方向转型,并开始大量应用云计算、大数据、机器人等相关技术。

    2019中国智能制造十大发展趋势

     

    在国家政策推动,制造业技术转型升级等背景下,中国智能制造产业发展迅速,对产业发展和分工格局带来深刻影响。数据显示,2017年中国智能制造行业市场规模为15150亿元,增长率为22.6%,伴随着技术的逐渐完善,应用产业的不断拓展,市场规模将持续增长,预计2019年市场规模将超19000亿元。

    智能制造行业作为中国制造业的主要驱动力之一,利好政策的不断出台,行业将持续稳定增长,在中国制造业中所起到的地位将会越来越重要。从发展前景、技术融合、商业模式等方面来看2019中国智能制造将迎十大发展趋势。

    一:短期阴霾难挡智能制造发展持续升温的步伐

    目前,我国工业机器人在汽车制造、电子产品制造等成熟度高的领域应用率逐渐饱和。随着企业数字化、网络化、智能化改造的内生需求和动力逐渐增长,智能制造将逐渐向以冶金、石化、纺织、工程机械等传统领域渗透,智能制造发展将持续升温。

    2019中国智能制造十大发展趋势

     

    二:技术纵深程度高的工业场景有望成为“AI+”广泛应用的突破点

    人工智能与工业的深度融合将逐步从通用性技术领域向技术纵深程度高的专业技术场景转变,实现从上游设计、原料投递,到中游制造、人机协作,再到下游服务、监测运维,最终再指导工业设计和技术升级的应用闭环。

    三:构建精准数据流闭环将成为打造智能制造生态体系的关键

    随着工业数据属性发生根本性改变,工业大数据价值越来越被重视。未来工业数据将呈现从消费数据、工业大数据到精准数据流的转变,构建从采集、分析、转化、反馈等环节的精准数据流闭环将成为打造智能制造生态体系的关键。

    2019中国智能制造十大发展趋势

     

    四:行业及场景的聚焦将引领互联网企业进军工业领域

    互联网企业进军工业领域具有天然的技术和平台优势,我国“互联网+智能制造”已取得初步成效。未来聚焦智能制造具体行业及场景,将成为互联网企业发展智能制造的重要切入点。

    五:行业级工业互联网平台将率先探索出市场化商业模式

    通用性行业平台由于纵深程度有限,市场供给与需求并不匹配,使得企业上云意愿不强,尚未探索出成熟的市场化模式。行业级工业互联网平台由于兼具聚焦和普适双重特性,面对智能制造各行业不同需求,有望率先探索出可行的市场化商业模式。

    六:工业企业附加值提升关键点将由设备价值挖掘转向用户价值挖掘

    工业发展进程正在从企业产品牵引用户需求转变为用户需求引领企业生产,智能制造对于工业领域附加值的提升也应该逐步从生产制造环节的降本增效,转向提供高附加值衍生服务,即“智能制造“生产的”智能产品”提供的“智能服务”,将成为工业企业附加值提升的关键。

    七:安全性将成为企业智能化升级决策的重要依据

    工业核心数据、关键技术专利、企业用户数据等数字化资产已成为企业核心资产。目前我国数据安全法规体系和监督机制尚不健全,一定程度上抑制了企业智能化升级步伐。未来,提高数据全生命周期安全性,增加企业上云信任度和意愿,将成为中国企业智能化升级决策的重要依据。

    八:智能制造系统集成发展将深度根植行业

    智能制造系统解决方案作为综合性集成服务,既要面对“两头占款”带来的资金压力,还要满足团队对于专业人才的高需求,多领域“全面出击”的发展路线将给企业来带沉重的包袱。未来,深度聚焦细分行业的系统集成商有望扛起产业发展大旗。

    九:超高附加值制造领域将成为增材制造在工业领域的最优切入点

    增材制造技术具有生产成本下限高、上限低的特性,在桌面级应用及简单工艺大规模制造场景都不具备成本优势,规模化商用迟迟不能铺开,而以发动机、风电叶片、潜艇螺旋桨等为代表的超高附加值、超大型定制化单品制造领域,有望成为增材制造技术在工业领域的最优切入点。

    2019中国智能制造十大发展趋势

     

    十:汽车、3C等行业将引领数字孪生技术加速普及

    数字孪生技术作为企业数字化升级和智能工厂建设的第一选择,将从数字产品孪生、生产制造流程数字孪生和设备数字孪生三个层面,优先在工艺成熟度较高的汽车制造、电子制造领域铺开。预计到2020年,至少50%年收入超过10亿元的制造商将为其产品或资产启动至少一项数字孪生项目。

    https://www.toutiao.com/a6665449057248346636/

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  • 智能制造与智能装备的关键技术与发展趋势.docx
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  • 智能制造行业发展趋势智能制造是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统,它在制造过程中能进行智能活动,诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事,去扩大、延伸和部分地...

    智能制造行业发展趋势。智能制造是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统,它在制造过程中能进行智能活动,诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事,去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新,扩展到柔性化、智能化和高度集成化。

    智能制造

    2021中国智能制造行业发展现状和前景趋势分析

    近几年来,随着科技的飞速发展,“中国制造”向“中国智造”转型的故事正在上演。而随着5G时代的到来,众多中国科技企业也是迅速崛起,进一步推动了“中国智造”的发展进程。2020年新冠疫情期间,不少智能制造企业展示出自己的“智造”实力。面对居民出行受限、企业复工受阻、医护人员出现人手短缺等情况,一些智能制造企业凭借技术积累和制造优势,推出送餐无人机、自动测温机器人和智能医用服务机器人等,助力疫情下的生活运转。

    中国智能制造行业发展前景

    随着人口红利消失制造业成本上升,国家近年发布多项政策支持制造业智能化转型。疫情期间,国家也接连印发相关文件明确了对智能制造等重点产业的支持。智能制造在疫情期间曝光度增加,其表现也受到各界认可,相关鼓励发展政策出台也为行业进一步发展提供契机。

    根据中研产业研究院《2020-2025年中国智能制造行业市场前瞻与未来投资战略分析报告》,智能制造业投资从2014年到2018年热度持续上升,且2017-2019年鉴投资金额均超300亿元。艾媒咨询分析师认为,中国自2015年以来关于智能制造的规划及政策让资本市场更加关注智能制造发展潜力,投资热度上升。而“新冠疫期”智能制造进一步展示发展实力,疫后行业将更受关注。

    数据显示,中国智能硬件市场发展较快,2020年市场规模预计达到10767.0亿元。艾媒咨询分析师认为,智能制造行业发展逐渐走向成熟,依托各类基础技术支撑及应用场景拓展,智能硬件成为消费重要品类。

    智能制造发展趋势分析

    我国制造业走过机械化、自动化、数字化等发展阶段,已经搭建起完整的制造业体系和制造业基础设施,在全球产业链中具有重要地位。这让中国具备了实现智能制造、推动全球产业链变革的可能性和基础实力。而智能制造能从以下9个方面推动企业转型升级。

    智能设计

    指应用智能化的设计手段及先进的设计信息化系统(CAX、网络化协同设计、设计知识库等),支持企业产品研发设计过程各个环节的智能化提升和优化运行。例如,实践中,建模与仿真已广泛应用于产品设计,新产品进入市场的时间实现大幅压缩。

    智能产品

    在智能产品领域,互联网技术、人工智能、数字化技术嵌入传统产品设计,使产品逐步成为互联网化的智能终端,比如将传感器、存储器、传输器、处理器等设备装入到产品当中,使生产出的产品具有动态存储、通讯与分析能力,从而使产品具有可追溯、可追踪、可定位的特性,同时还能广泛采集消费者个体对创新产品设计的个性化需求,令智能产品更加具有市场活力。

    智能装备

    智能制造模式下的工业生产装备需要与信息技术和人工智能等技术进行集成与融合,从而使传统生产装备具有感知、学习、分析与执行能力。生产企业在装备智能化转型过程中可以从单机智能化或者单机装备互联形成智能生产线或者智能车间两方面着手。但是值得注意的是,单纯地将生产装备智能化还不能算真正意义上的装备智能化,只有将市场和消费者需求融入到装备升级改造中,才算的上是真正实现全产业链装备智能化。

    智能生产,个性化定制

    在传统工业时代,产品的价值与价格完全由生产厂商主导,厂家生产什么消费者就只能购买什么,生产的主动权完全由厂家掌控。而在智能制造时代,产品的生产方式不再是生产驱动,而是用户驱动,即生产智能化可以完全满足消费者的个性化定制需求,产品价值与定价不再是企业一家独大,而是由消费者需求决定。

    智能管理

    随着大数据、云计算等互联网技术、移动通讯技术以及智能设备的成熟,管理智能化也成为可能。在整个智能制造系统中,企业管理者使用物联网、互联网等实现智能生产的横向集成,再利用移动通讯技术与智能设备实现整个智能生产价值链的数字化集成,从而形成完整的智能管理系统。此外,生产企业使用大数据或者云计算等技术可以提高企业搜集数据的准确性与及时性,使智能管理更加高效与科学。

    智能服务

    智能服务作为智能制造系统的末端组成部分,起到连接消费者与生产企业之间的作用,服务智能化最终体现在线上与线下的融合O2O服务,即一方面生产企业通过智能化生产不断拓展其业务范围与市场影响力,另一方面生产企业通过互联网技术、移动通讯技术将消费者连接到企业生产当中,通过消费者的不断反馈与意见提升产品服务质量、提高客户体验度。智能服务强调知识性、系统性和集成性,强调以人为本的精神,为客户提供主动、在线、全球化服务,它采用智能技术提高服务状态/环境感知、服务规划/决策/控制水平,提升服务质量,扩展服务内容,促进现代制造服务业这一新业态的不断发展和壮大。

    中国智能制造行业发展现状分析

    我国已具备发展智能制造的基础与条件。一是取得了一大批相关的基础研究成果,掌握了长期制约我国产业发展的部分智能制造技术,如机器人技术、感知技术、复杂制造系统、智能信息处理技术等。以新型传感器、智能控制系统、工业机器人、自动化成套生产线为代表的智能制造装备产业体系初步形成。二是我国制造业数字化具备一定的基础。目前规模以上工业企业在研发设计方面应用数字化工具普及率已经达到54%,生产线上数控装备比重已经达到30%。

    然而,与发达国家相比我国还有较大差距,体现在以下几个方面:

    一是智能制造基础理论和技术体系建设滞后。目前,我国主要侧重智能制造技术追踪和技术引进,而基础研究能力相对不足,对引进技术的消化吸收力度不够,原始创新匮乏;控制系统、系统软件等关键技术环节薄弱,技术体系不够完整。

    二是我国发展智能制造的数字化基础较为薄弱,制造业发展整体上还处于机械自动化向数字自动化过渡阶段,如果以德国工业4.0作为参照系,比较一致的看法是我国总体上还处于2.0时代,部分企业在向3.0时代迈进。

    三是关键技术和核心部件受制于人。高端传感器、智能仪器仪表、高档数控系统、工业应用软件等市场份额不到5%,大型工程机械所需30Mpa以上液压件全部进口,大型转载机进口部件占整机价值量的50%-60%。

    四是高端软件产品缺乏。我国制造业的“两化”融合程度相对较低,低端CAD软件和企业管理软件得到很好普及,但应用于各类复杂产品设计和企业管理的智能化高端软件产品缺失,在计算机辅助设计、资源计划软件、电子商务等关键技术领域与发达国家差距依然较大。

    五是企业系统集成能力较为薄弱,缺乏像西门子、GE一样的国际级大型企业。 质量和水平不高。

    当前,智能制造已成为我国建设制造强国的主攻方向,加快发展智能制造解决方案是推动中国制造迈向高质量发展、形成国际竞争新优势的必由之路。中国制造企业必须通过数字化转型提升产品创新与管理能力,提质增效,从而赢得竞争优势。

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  • 随着美国工业互联网、德国工业4.0以及中国制造2025的提出,互联网、信息化与工业融合已成为实现智能制造的大趋势,而工业连接是实现智能制造的基础能力。基于此,首先介绍了工业领域OT与IT网络连接技术的现状,然后...
  • 加快推进智能制造,是实施《中国制造2025》的主攻方向,是落实工业化和信息化深度融合、打造制造强国的战略举措,更是我国制造业紧跟世界发展趋势、实现转型升级的关键所在。当前,“智能制造、标准先行”,为解决...
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  • 近两年,我国新能源汽车...因此,我国电池企业必须通过技术创新、生产自动化和管理规范化,加快推进电池的智能制造步伐,推动电池产品更多地进入高端市场,满足新能源汽车和储能应用对电池品质的高要求。一、动力电池行

    近两年,我国新能源汽车产业飞速发展,为动力电池等相关产业带来了难得的机遇。随着动力电池和储能电池市场的快速扩大,对电池品质提出了更高的要求,电池制造将朝着“高品质、高效率、高稳定性”和“信息化、无人化、可视化”的方向发展。因此,我国电池企业必须通过技术创新、生产自动化和管理规范化,加快推进电池的智能制造步伐,推动电池产品更多地进入高端市场,满足新能源汽车和储能应用对电池品质的高要求。

    一、动力电池行业现状

    2016 年,我国新能源汽车销售量高达 50.7 万辆;其中纯电动汽车 40.9 万辆,插电式混合动力汽车 9.8 万辆。虽然近三年来新能源汽车发展迅猛,但是 2016 年新能源电动汽车销量仅占全国汽车总销量的 1.8%,新能源汽车仍有广阔的增长空间,新能源汽车的快速崛起也带动了电动汽车产业链上其他各环节的增长。根据工信部印发的《汽车产业中长期发展规划》,2020 年新能源汽车产销达到 200 万辆,保有量达到 500 万辆;2025 年新能源汽车占汽车产销 20%以上。我们看好国家对新能源汽车产业的预计目标,到 2020 年,动力电池产业也将随新能源汽车产业的增长而大幅扩张。我国动力锂离子电池产业迎来了难得的发展机会,各动力锂离子电池厂家都出现供不应求的局面。

    近年来,我国新能源汽车产业发展迅猛,其中的原因除了人们节能减排、环保意识的提高之外,更主要的是国家财政补贴等各种利好政策的大力支持,众多企业纷纷投身新能源汽车领域。然而,高额的补贴以及补贴的普惠性虽然加速了新能源汽车的推广,却带来了诸如骗补、产能过剩、粗制滥造等一系列问题,在客观上影响了技术路径的选择甚至影响了技术创新。

    当前,我国新能源汽车动力电池行业仍然存在小、散、乱和整个行业盲目投资、低水平建设现象,技术水平和产品质量需要进一步提高。短期内,动力锂电池整体产能过剩,低端产能供应远大于需求,行业竞争激烈,高端产能不足或者空白的局面,超级梯队与一级梯队差较大,2018年,动力电池企业将加速优胜劣汰

    二、加速智能化改造是关键

    新能源汽车是中国制造2025十大重点突破领域之一,动力电池是新能源汽车的核心部件。目前,全球动力电池产业集中在中、日、韩三国,三者占据全球95%左右的市场份额,日韩一流锂电企业自动化比例在70%以上,国内一线企业约50%,二线企业仅20%,较低的自动化程度,导致中国动力电池在一致性上有较大差距,同时生产效率的低下甚至导致了成本优势的丧失。

    当前为提高生产的动力电池一致性,提高生产效率,提高信息化管理,减少用工,降低劳动强度;同时也为了满足动力电池生产过程中不同规格电池的混线生产等需求,建设自动化、智能化的生产物流系统及智能制造系统成为必然趋势

    一方面对动力电池企业来说,实施智能制造可以改善效率、降低成本、提升质量、提升材料利用率、缩短产品研发周期、降低单位产能人工成本,加速现场管理透明度,从而增强企业的竞争力;另一方面在推动动力电池转型升级的同时,可以促进动力电池高端装备的发展,因此智能制造也是实现动力电池各项指标的重要的手段。

    三、智造发展遭遇重重障碍

    一是目前国内锂电制造企业硬件设备多为分段采集,设备之间存在兼容性和多样性的问题,导致各类工业软件之间集成度低、数据无法共享流通。

    二是锂电的产品生产和测试数据的采集量大、每个工序有不同管控需求、制造模式属于流程型和离散型的混合模式,加剧了产业数字化/智能制造的难度;

    三是动力电池尺寸标准规格不统一,我们国内企业生产了150多种不同规格的电芯,导致单一车型销量相对较少,限制了标准化规模化智能化的制造发展。

    四是动力电池的产品设计和制造工艺技术没有完全成熟,特别是电池模组的关键生产工艺设计不成熟,验证不够充分,一次通过率低,且较难实现在线自动测试及品质追踪。因此,动力电池系统生产仍以半自动化为主,仅有少数电池厂商实现了动力电池模块或模组的自动化生产。

    国内动力电池行业目前还处于智能制造的“打地基”阶段,国产动力电池处于低端的突出瓶颈是核心工艺和成套装备。动力电池装备涉及动力电池数十道生产工序、七大模块,与国外设备相比,国内设备在包括精度、速度、可靠性、无人化、可视化、信息化等方面存在一定差距,因此中高端设备目前以进口为主。

    因此,行业的当务之急是要建立一套电池工厂产品、工艺、质量的信息模型,在信息模型的建立的基础上实现数字化、在大数据分析、累积、优化实现智能化,同时,要加快制造工艺及装备标准化的推进,两头并进能加速实现制造环节的标准化、模块化及数字化,然后才能做到基于数据的智能化。

    四、电池企业智能制造热

    2017年6月,工信部发布了《2017年智能制造综合标准化与新模式应用拟立项项目名单》,乐凯胶片、湖南科霸、富朗特、孚能科技、宁波杉杉、青海时代新能源、欣旺达、巴莫科技、天津力神、微宏动力等共14家锂电企业申报项目成功入围,占比接近10%。

    2017年智能制造综合标准化与新模式应用拟立项项目名单

    随后,2017年9月,工信部又发布了《2017年智能制造试点示范项目名单》,共有7家锂电企业入选,涵盖钛酸锂材料智能制造试点示范、钛酸锂电池数字化车间试点示范,以及新能源汽车动力电池智能制造/智能工厂试点项目等。(注:标*的项目同时为工业互联网应用试点示范项目)

    2017年智能制造试点示范项目名单(动力电池部分)

    目前,一些试点示范企业已在智能制造方面取得良好成效。有数据显示,国家首批109个智能制造试点示范项目智能化改造后生产效率平均提高30%以上,最高达到2倍以上;运营成本平均降低20%以上,最高降低60%。

    亿纬锂能

    1、亿纬锂能

    2001年,亿纬锂能在惠州成立之初,由于资金紧张,无法采购关键设备,公司只能采取“人+机器”的半自动化方式。这些年,亿纬锂能不断加大对自主研发的投入力度,实现了“手工——自动化——工业4.0”的技术变革。

    2016年6月,亿纬锂能投产的锂离子动力电池全自动生产线,是国内自动化水平较高的“无人工厂”,人均产值从过去的80万~90万元增长到了如今的1000万元,翻了十倍之多。亿纬锂能发布的半年报显示,2017年上半年,公司实现营业收入13.44亿元,比上年同期增长63.65%,其中,锂离子电池业务实现营业收入3.97亿,比上年同期增长155.63%。

    沃特玛

    2、沃特玛

    沃特玛打造的全新动力电池自动化pack车间,也称为沃特玛智慧工厂,集自动化、信息化、智能化于一体,通过云数据处理实现以机带人的自动化作业,形成集数据、信息、服务为一体的综合体系。

    沃特玛智慧工厂采用新型的生产模式,通过云数据库管理和人机信息对接,仅需10人即可完成全部生产过程。目前,沃特玛pack生产线的所有工序:配档、电焊、包膜、锁模、组装和测试,已经全部由人工转为了自动,可以说,工人的双手已经走下了产线。

    除了自动化设备,在测试区,一台机器人正在勤勤恳恳地给所有已经完成组装的电池箱进行充电测试前的接插线工作,然后将它们送上自动驶来的AGV小车进行充放电测试。尽管从速度上看机器人的动作并不比手工更快,但其背后所带来的规范化、标准化和全自动化,则是未来车间作业的方向。从统计数据来看,这条产线下来的成品,合格率高达99%。

    沃特玛智慧化生产车间可实现信息数据化、过程可视化和决策智能化,从智慧车间出去的所有电池,都会纳入到沃特玛自主打造的沃联网大数据监控平台,实现数据共享;整个生产过程可视化,实现有效监管;此外,智慧车间可做到一键完成工艺流程设计,所有设备能够进行智能检测,对有效数据实行监控和实时记录,异常情况及时报警。

    长期来看,新能源汽车将维持高景气度,动力电池企业处于大规模扩产周期。智能制造是电池生产的未来趋势,它是企业提高电池质量、占领市场的重要途径。而锂电设备品质和工艺水平高低是决定动力锂电池品质的关键因素。产线智能化和数字化工厂是锂电设备行业智能制造的下一张王牌。

    本文为头条号作者“苏州智能制造”原创



    风电行业智能化发展趋势分析及案例

    苏州智能制造

    2017年,首次出现国内新增新能源装机容量超过传统能源的拐点,是新能源将快速成为主体能源的重要标志,大力发展新能源已成为各开发企业和电力装备业的共识。风电、光伏、生物质能等新能源产业可持续发展空间广阔,催生了一批优秀企业诞生,并成为国际知名新能源开发、装备制造及智慧能源管理运营的领军者。

    风电制造业,是一个绿色产业与传统工业相结合的、年轻的新能源行业。既结合了先进的产品设计,又依赖于传统工业生产。那么在新一代工业革命浪潮的冲击下,风电制造业应该如何应对并实现智能转型呢?

    一、我国风电行业现状

    过去五年,我国风电市场应用规模不断扩大,无论是新增市场,还是累计应用量均位居全球第一。

    2013年,我国风电累计并网装机尚未达到1亿千瓦,海上风电仅有3家企业在潮间带项目上有所布局。直至2014年,风电建设步伐逐渐加快,行业全面回暖,尔后一路高歌猛进,在2015年2月正式迈入“一亿千瓦俱乐部”,成为我国各类发电类型中首个完成“十二五”规划装机目标的能源种类。截至2017年底,我国风电累计并网装机容量达到1.64亿千瓦,占全部发电装机容量的9.2%,装机规模持续领跑全球。

    与风电装机一路高歌猛进相携而来的是我国风电装备制造产业技术领域的不断创新和进步。经过五年来的不断沉淀和积累,一个涵盖技术研发、整机制造、开发建设、标准和检测认证体系以及市场运维,具有全球竞争力的完整风电产业链体系已经火热出炉。

    事实上,国内一批企业通过技术引进、消化吸收、联合设计以及自主研发等方式,风电机组功率和风轮直径都呈现逐年扩大之势,多兆瓦级风电机组的研发进程正在加快。风电机组在设计方面更加智能化和细分化,研发出了很多适合不同环境气候条件的定制化机组。

    目前我国已经有相当一批能源设备制造企业从最初的“追赶者”跃升成为该领域的“领跑者”。截至2017年底,我国风电出口量达到340万千瓦,出口国家覆盖了美国、英国、法国、澳大利亚等将近超过34个国家和地区,海外市场份额进一步扩大。

    二、风电设备制造业发展瓶颈

    目前全国可开发利用的风资源越来越少,全国风电机组生产制造厂商较多,生产规模较之前不断扩大。市场竞争越来越激烈,生产制造风电机组的市场价格,降至目前3700元/千瓦左右。这些年生产制造成本不断上涨,对风电机组制造商来说,势必考虑到经济成本。

    风电设备制造业目前遇到最大问题是新增装机量下降。产能过剩导致“价格战”不断,新产品仓促投放,主机制造企业被迫过度承担责任与风险等问题,制造企业正面临全行业毛利率急剧下滑、大面积亏损、运营风险加大的窘境。风力发电设备产品的质量和可靠性问题依然严峻。在关键技术和核心竞争力方面,目前绝大多数风电机组制造商研发投入有限,创新能力及产品开发能力有限,为抢占市场购买国外的技术或产品来进行组装或制造,没有自己核心的技术,特别是大型海上风电机组及重要部件技术,受制于其他公司。同时,由于技术力量分散,无法在引进消化的基础上形成蜕变的创新能力。

    近两年,风电设备智能化发展已成为市场议论热点,但总体来看还处于起步阶段,设备企业纷纷在设备智能设计、智能运营(自识别、自维护、自动跟踪)、大数据管理、智慧能源管理、风场场群管理等方面进行一些尝试。

    三、风电智能化趋势明显

    国家层面密集发布促进风电、光伏等清洁能源发电的政策,无不释放出风电行业进入稳定增长期的积极信号,国内掀起了新一轮的风电“抢装潮”。在抢装行情带来风电设备需求放量的同时,对于风电机组性能和技术水平也提出了更高要求,风电智能化也正被业内津津乐道。

    参考一些欧洲国家的做法,他们的风机厂商每竖起一台风机,就好像建立了一个小型的数据中心。厂商通过收集风电机组的发电指标、关键零部件的实时运行参数、此前十年的气象资料等数据,在这些数据基础上综合作出判断和预测,分析并提升投资者的资产回报率,并及时反馈到研发和运维领域,为下一代产品的改进和升级提供参考。除了风机设备本身产生的数据,有实力的风机厂商还会统计自然环境产生的更大数据库,即包含风和地形在内的环境数据,绘制出一张风资源分布地图。

    在设备方面,风电机组的控制类型多种多样,目前,变桨健康诊断、振动监测、叶片健康监测、智能润滑、智能偏航、智能变桨、智能解缆、智能测试都将是风机智能发展的方向。

    此外,智能化风电还有利于设备的后期维护。由于风机通常都“体型巨大”,在日常维护中需要高空作业,尤其是在风力驱动风机叶片时候,会给工作人员造成很大麻烦。随着无人机、大数据、移动智能设备等最新的技术成果在风电设备上得以应用,会让人类对于风电的控制变得更加得心应手。

    而随着风电智能化的发展,风机厂商的收益也有望进一步提高。当风机采用智能一体化的解决方案后,将大幅提高风机的可靠性和可用率、增加电量产出,降低成本。换句话说,将互联网、大数据的思维应用于风电设备制造和风电场运维,必将成为未来发展的趋势。

    四、风电行业智能化案例

    《中国制造2025》明确提出,智能制造是未来中国制造发展的重要方向,在智能制造的背景下,智能化、信息化、大数据、云计算等理念迅速被引入到风电机组设计制造、开发建设和运营管理的各个环节,现代化程度大大提高,风电行业势必要不断创新,进行技术全面升级,市场发展前景才将更为广阔。

    1、智能车间

    2017年,湘电股份电气传动事业部电气车间跻身智能制造“国家队”行列。在湘电股份电气传动事业部智能电气车间内,一名工人熟练操作工装机械手,将200多斤重的电抗器轻松放到指定位置,前后耗时不足2分钟,往常这一工序需要3名工人和一台叉车协力配合,耗时半个小时以上才能完成。这条生产线,13名工人的工作效率相当于过去100多名工人的工作效率,如果满订单生产,全年能生产产品1000台,创造产值5亿元。

    湘电股份电气传动事业部智能制造车间包括风电变流器、风电主控、风电变桨、模块、线束等5条生产线,运用了5t重型RGV有轨自动穿梭车、机械臂、自动裁压线束机等先进设备,同时工作台位、夹具考虑产品系列兼容性,实现柔性生产,产品根据不同工艺路径设置参数后,通过软件与产线PLC通讯控制实现产品物流进行对应流转,整体产品生产制造效率提升40%。

    2、数字化平台

    风资源的禀赋程度决定了风电场盈利的上限,而管理水平与成本则决定了风电场盈利的下限。作为风能领域首家提出“智慧风场”理念的企业,远景能源7年的风电数字化探索已取得了阶段性的成果——EnOSTM能源物联网平台(以下简称“EnOSTM平台”),该平台已成功为杜克能源、Pattern能源、壳牌等全球领先的能源企业实施了有效的能源资产管理,目前管理的能源资产已超过1亿千瓦。

    基于EnOSTM平台,远景能源所打造的“直连、安全、高精度、机器学习”EnOSTM智慧风场软件解决方案,已实现从风机数据采集、集中监控,到损失电量分析、基于机器学习的设备健康度预警、新能源功率预测等全方位服务功能,能够帮助风电运营商打造“少人、透明、预测维护、电网友好”的智慧风场。

    EnOSTM平台能直接读取140种风机机型和650种型号的光伏逆变器的数据,秒级数据实时更新,并能实现超过95%的数据合格率。在内蒙古一个拥有13个新能源电站的运营商,借助EnOSTM平台统一管理后,不仅对1098台风机和15.4万块光伏组件实现了全天候监控,更有效保证了数据质量,减少现场运维人员。最终实现了运维人员成本2.03人/万千瓦,运维成本仅为40万元/万千瓦,整体效益得到明显提升。

    着眼未来,在工业化和信息化“两化”融合的当下,风电企业应根据自身的特点,制定一条符合企业自身发展水平的转型路线。要循序渐进,从不同环节制定不同突破点,以点带面,逐步实现智能制造。


    人工智能赛博物理操作系统

    AI-CPS OS

    人工智能赛博物理操作系统新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)分支用来的今天,企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中,利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量,实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。


    AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能,而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务数据+分析一体化,这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合,没有颠覆现状的意愿,这些将不可能实现。


    领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量,领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位:

    1. 重新行业布局:你的世界观要怎样改变才算足够?你必须对行业典范进行怎样的反思?

    2. 重新构建企业:你的企业需要做出什么样的变化?你准备如何重新定义你的公司?

    3. 重新打造自己:你需要成为怎样的人?要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位,你必须如何去做?

    AI-CPS OS是数字化智能化创新平台,设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端,可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系,实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉,形成了领导力模式,使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置:

    1. 精细种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切,进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

    2. 智能:模型随着时间(数据)的变化而变化,整个系统就具备了智能(自学习)的能力。

    3. 高效:企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力,这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

    4. 不确定性:数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验,其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域:技术、文化、制度。

    5. 边界模糊:数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化,还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

    AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长:

    1. 创造虚拟劳动力,承担需要适应性和敏捷性的复杂任务,即“智能自动化”,以区别于传统的自动化解决方案;

    2. 对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升,提高资本效率

    3. 人工智能的普及,将推动多行业的相关创新,开辟崭新的经济增长空间


    给决策制定者和商业领袖的建议:

    1. 超越自动化,开启新创新模式:利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能,为企业创造新商机;

    2. 迎接新一代信息技术,迎接人工智能:无缝整合人类智慧与机器智能,重新

      评估未来的知识和技能类型;

    3. 制定道德规范:切实为人工智能生态系统制定道德准则,并在智能机器的开

      发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践;

    4. 重视再分配效应:对人工智能可能带来的冲击做好准备,制定战略帮助面临

      较高失业风险的人群;

    5. 开发数字化+智能化企业所需新能力:员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说,创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。


    子曰:“君子和而不同,小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能,像君子一般融合,一起体现科技就是生产力。


    如果说上一次哥伦布地理大发现,拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现,拓展的就是人们的数字空间。在数学空间,建立新的商业文明,从而发现新的创富模式,为人类社会带来新的财富空间。云计算,大数据、物联网和区块链,是进入这个数字空间的船,而人工智能就是那船上的帆,哥伦布之帆!


    新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。



    产业智能官  AI-CPS


    用“人工智能赛博物理操作系统新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链


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    新技术“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能新产业:智能制造”、智能金融”、“智能零售”、“智能驾驶”、智能城市新模式:“财富空间“工业互联网”、“数据科学家”、“赛博物理系统CPS”、“供应链金融”


    官方网站:AI-CPS.NET



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    德国的工业4.0、中国制造2025、智能制造这三个词想必大家都不陌生,不过对于智能制造的内涵以及十大关键技术并不是每个人都了解,通过阅读本文你将对智能制造有一个更全面的了解。

    智能制造是什么

    智能制造是实现整个制造业价值链的智能化和创新,是信息化与工业化深度融合的进一步提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和人工智能技术。智能制造包括开发智能产品;应用智能装备;自底向上建立智能产线,构建智能车间,打造智能工厂;践行智能研发;形成智能物流和供应链体系;开展智能管理;推进智能服务;最终实现智能决策。

    目前智能制造的“智能”还处于Smart的层次,智能制造系统具有数据采集、数据处理、数据分析的能力,能够准确执行指令,能够实现闭环反馈;而智能制造的趋势是真正实现“Intelligent”,智能制造系统能够实现自主学习、自主决策,不断优化。

    智能制造十大关键技术

    图1智能制造的十大关键技术

    在智能制造的关键技术当中,智能产品与智能服务可以帮助企业带来商业模式的创新;智能装备、智能产线、智能车间到智能工厂,可以帮助企业实现生产模式的创新;智能研发、智能管理、智能物流与供应链则可以帮助企业实现运营模式的创新;而智能决策则可以帮助企业实现科学决策。智能制造的十项技术之间是息息相关的,制造企业应当渐进式、理性地推进这十项智能技术的应用。

    1.智能产品(Smart Product)

    智能产品通常包括机械、电气和嵌入式软件,具有记忆、感知、计算和传输功能。典型的智能产品包括智能手机、智能可穿戴设备、无人机、智能汽车、智能家电、智能售货机等,包括很多智能硬件产品。智能装备也是一种智能产品。企业应该思考如何在产品上加入智能化的单元,提升产品的附加值。

    2.智能服务(Smart Service)

    基于传感器和物联网(IoT),可以感知产品的状态,从而进行预防性维修维护,及时帮助客户更换备品备件,甚至可以通过了解产品运行的状态,帮助客户带来商业机会。还可以采集产品运营的大数据,辅助企业进行市场营销的决策。此外,企业通过开发面向客户服务的APP,也是一种智能服务的手段,可以针对企业购买的产品提供有针对性的服务,从而锁定用户,开展服务营销。

    3.智能装备(Smart Equipment)

    制造装备经历了机械装备到数控装备,目前正在逐步发展为智能装备。智能装备具有检测功能,可以实现在机检测,从而补偿加工误差,提高加工精度,还可以对热变形进行补偿。以往一些精密装备对环境的要求很高,现在由于有了闭环的检测与补偿,可以降低对环境的要求。

    4.智能产线(Smart ProducTIon line)

    很多行业的企业高度依赖自动化生产线,比如钢铁、化工、制药、食品饮料、烟草、芯片制造、电子组装、汽车整车和零部件制造等,实现自动化的加工、装配和检测,一些机械标准件生产也应用了自动化生产线,比如轴承。但是,装备制造企业目前还是以离散制造为主。很多企业的技术改造重点,就是建立自动化生产线、装配线和检测线。美国波音公司的飞机总装厂已建立了U型的脉动式总装线。自动化生产线可以分为刚性自动化生产线和柔性自动化生产线,柔性自动化生产线一般建立了缓冲。为了提高生产效率,工业机器人、吊挂系统在自动化生产线上应用越来越广泛。


    5.智能车间(Smart workshop)

    一个车间通常有多条生产线,这些生产线要么生产相似零件或产品,要么有上下游的装配关系。要实现车间的智能化,需要对生产状况、设备状态、能源消耗、生产质量、物料消耗等信息进行实时采集和分析,进行高效排产和合理排班,显著提高设备利用率(OEE)。因此,无论什么制造行业,制造执行系统(MES)成为企业的必然选择。

    6.智能工厂(Smart Factory)

    一个工厂通常由多个车间组成,大型企业有多个工厂。作为智能工厂,不仅生产过程应实现自动化、透明化、可视化、精益化,同时,产品检测、质量检验和分析、生产物流也应当与生产过程实现闭环集成。一个工厂的多个车间之间要实现信息共享、准时配送、协同作业。一些离散制造企业也建立了类似流程制造企业那样的生产指挥中心,对整个工厂进行指挥和调度,及时发现和解决突发问题,这也是智能工厂的重要标志。智能工厂必须依赖无缝集成的信息系统支撑,主要包括PLM、ERP、CRM、SCM和MES五大核心系统。大型企业的智能工厂需要应用ERP系统制定多个车间的生产计划(ProducTIon planning),并由MES系统根据各个车间的生产计划进行详细排产(producTIon scheduling),MES排产的粒度是天、小时,甚至分钟。

    7.智能研发(Smart R&D)

    离散制造企业在产品研发方面,已经应用了CAD/CAM/CAE/CAPP/EDA等工具软件和PDM/PLM系统,但是e-works在为制造企业提供咨询服务的过程中发现,很多企业应用这些软件的水平并不高。企业要开发智能产品,需要机电软多学科的协同配合;要缩短产品研发周期,需要深入应用仿真技术,建立虚拟数字化样机,实现多学科仿真,通过仿真减少实物试验;需要贯彻标准化、系列化、模块化的思想,以支持大批量客户定制或产品个性化定制;需要将仿真技术与试验管理结合起来,以提高仿真结果的置信度。流程制造企业已开始应用PLM系统实现工艺管理和配方管理,LIMS(实验室信息管理系统)系统比较广泛。

    8.智能管理(Smart Management)

    制造企业核心的运营管理系统还包括人力资产管理系统(HCM)、客户关系管理系统(CRM)、企业资产管理系统(EAM)、能源管理系统(EMS)、供应商关系管理系统(SRM)、企业门户(EP)、业务流程管理系统(BPM)等,国内企业也把办公自动化(OA)作为一个核心信息系统。为了统一管理企业的核心主数据,近年来主数据管理(MDM)也在大型企业开始部署应用。实现智能管理和智能决策,最重要的条件是基础数据准确和主要信息系统无缝集成。

    9.智能物流与供应链(Smart logisTIcs and SCM)

    制造企业内部的采购、生产、销售流程都伴随着物料的流动,因此,越来越多的制造企业在重视生产自动化的同时,也越来越重视物流自动化,自动化立体仓库、无人引导小车(AGV)、智能吊挂系统得到了广泛的应用;而在制造企业和物流企业的物流中心,智能分拣系统、堆垛机器人、自动辊道系统的应用日趋普及。WMS(Warehouse Management System,仓储管理系统)和TMS(Transport Management System,运输管理系统)也受到制造企业和物流企业的普遍关注。

    10.智能决策(Smart Decision Making)
    企业在运营过程中,产生了大量的数据。一方面是来自各个业务部门和业务系统产生的核心业务数据,比如与合同、回款、费用、库存、现金、产品、客户、投资、设备、产量、交货期等数据,这些数据一般是结构化的数据,可以进行多维度的分析和预测,这就是BI(Business Intelligence,业务智能)技术的范畴,也被称为管理驾驶舱或决策支持系统。同时,企业可以应用这些数据提炼出企业的KPI,并与预设的目标进行对比,同时,对KPI进行层层分解,来对干部和员工进行考核,这就是EPM(Enterprise Performance Management,企业绩效管理)的范畴。从技术角度来看,内存计算是BI的重要支撑。

     

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空空如也

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智能制造的关键趋势