지능형 제조를위한 10 가지 기술
지능형 제조 개혁은 전체 제조 산업을 포함하며, 이것이 수조의 큰 시장이라는 것은 의심의 여지가 없습니다. 하위 시장은 모두 거대한 푸른 바다이다. 중국의 로봇 시장은 향후 10 년간 6000 억 위안에 달할 것이다. 중국의 민간용 무인 항공기 시장은 2018 년에 110 억 9000 만 위안에 달할 것으로 예상된다. 그것은 2020 년까지, 중국의 자동화 된 물류 시스템의 시장 규모는 1000 억 위안을 초과 할 것으로 예상된다 ...
지능형 제조는 매우 크고 매우 광범위한 개념입니다. 제조 기업 자체뿐만 아니라 공급망의 업스트림 및 다운 스트림 기업과 밀접한 관련이 있습니다. 여기에는 자동화, 정보 기술, 지능형 물류, 지능형 컴퓨팅 및 지능형 의사 결정이 포함됩니다. 지능형 제조의 실현은 수동에서 반자동에 이르기까지 완전히 자동화 된 프로세스로, 궁극적으로 지능적이고 유연한 생산을 실현합니다. 지능형 제조는 제조와 정보 기술 및 인터넷 기술을 결합하여 생산 프로세스, 생산 관리, 공급망 시스템 및 마케팅 시스템에서 전체 산업 체인의 상호 연결을 실현합니다.
그렇다면 기업들은 어떻게 스마트 한 제조 혁신을 구현할 것인가? 다음 10 가지 기술이 모두 지식 포인트입니다.
1. 멀티 소스 멀티 채널 데이터 실시간 수집 및 감지 기술
다중 소스 센서 데이터 수집은 지능형 제조 프로세스에서 지능형 감지의 전제입니다. 멀티 소스 및 멀티 채널 분산 데이터의 실시간 수집, 분석 및 변환을 실현하는 다양한 센서 (압력 센서, 변위 센서, 시각 센서 등)로 구성됩니다. .
다중 소스 센서 데이터 수집 시스템에는 다음과 같은 기술이 포함됩니다.
• 신호 변환 기술
• 실시간 네트워크 통신 기술
• 다중 스레드 관리 기술
• 데이터 캐시 풀 기술
• 블랙 박스 기술
• 정보 보안 기술
2. 이기종 데이터 컨텐츠 융합 및 전송 공유 기술
다양한 이종 컴퓨팅 데이터의 내용 분석 및 융합 처리, 대용량 데이터의 숨겨진 정보 및 효과적인 데이터 마이닝, 지능형 제조 프로세스의 다양한 장비 상태 모니터링의 정확성 향상
이기종 데이터에는 대규모 멀티미디어 센서 데이터, 텍스트 / 하이퍼 텍스트, 사운드 데이터, 이미지 데이터, 비디오 시퀀스 등이 포함됩니다.
3. 복잡한 작업 조건을위한 다중 작업 적응 형 조정 기술
지능형 제조의 실현은 현재 작업 환경과 작업 요구 사항을 독립적으로 분석하고, 다중 작업 적응 형 공동 계획을 실현하고, 다양한 작업 난이도에 따라 운영 전략을 적응 적으로 조정할 수 있어야합니다.
여러 운영 조건에는 다음이 포함됩니다 (발굴 조사).
• 일반적으로 사용되는 모양 규칙을 사용하고 종종이 기능을 사용합니다.
• 특수한 광업 규칙이 있지만 자주 사용되지는 않음.
• 자체 채점, 채광 형태는 불규칙하지만 자주 사용됩니다.
• 고도로 사용자 정의가 가능하며 운전 경험에 크게 의존합니다.
4. 멀티 - 머신 조정 클러스터링 상호 작용 및 제어 기술
지능적으로 제조 된 다중 기계 클러스터는 생물학적 클러스터의 모방을 모방하고 단일 기계는 정보 상호 작용과 자율 제어를 통해 서로 상호 작용하므로 다양하고 복잡한 환경에서 다양한 작업을 저렴한 비용으로 완료 할 수 있습니다.
구체적으로 다음을 포함합니다 :
• 원격 콘솔, 휴먼 - 컴퓨터 상호 작용 장치 원격 제어, 작업 할당 및 모니터링
• 모바일 클라이언트, 웹 페이지, 작업 할당 및 모니터링을위한 APP
• 지능형 기계적 엔드, 환경 감지, 신체 상태 감지, 자율적 작동 제어
• 모바일 인터넷, 무선 데이터 통신 전달자
• 위성 위치 확인, 내비게이션 및 측정 지원
• 클라우드 데이터 센터, 환경 모델링 분석, 작업 및 궤적 계획, 대용량 데이터 분석 및 진단
5, 큰 데이터 드라이브 결함 진단 깊은 학습 기술
제조 장비의 작동 중에 생성 된 대규모 특성 데이터에는 많은 양의 오류 정보가 포함되어 있습니다. 지능형 장비의 동작 특성 데이터를 수집하는 것을 기본으로 빅 데이터의 지식 마이닝에 심층 학습 알고리즘을 적용하여 결함 관련 진단 룰을 얻는다. 지능형 고장 예측 및 장비 고장 분석
6, 디지털 트위닝 및 디지털 프로토 타입 모델링 분석 기술
디지털 하이브리드는 물리적 모델, 센서 업데이트, 운영 내역 및 기타 데이터를 최대한 활용하고 다양한 분야, 다중 물리, 다중 규모, 다중 확률 시뮬레이션 프로세스를 통합하여 가상 공간에서의 매핑을 완료하고 각 장비의 전체 수명을 반영합니다. 제조 과정에서. 사이클 프로세스.
7. 다중 기술 경로 작업 계획 최적화 의사 결정 기술
불확실하고, 반 구조적이며 구조화되지 않은 지능형 제조 작업 계획의 의사 결정 문제에 대해 지능형 제조 및 제품 설계는 신호 추론 및 정량적 추론을 통해 불확실성, 불완전 성 및 불분명 정보의 환경에서 실현됩니다. 서비스중인 다목적 및 다중 기술 경로 작업 계획의 최적화에 대한 자기 결정.
8, 공정 툴링 협업 푸시 및 자동 클램핑 기술
개인화 된 푸시 기술 및 의미 론적 검색 기술이 프로세스 툴 푸싱 프로세스에 통합됩니다. 지능형 장비 및 제품 툴링 기능의 개인화 된 의미 론적 검색을 기반으로 맞춤형 기술 툴링 협업 푸시 메커니즘이 지능형 제조 프로세스 설계 프로세스에서 제품을 획득하는 프로세스를 개선하기 위해 형성됩니다. 공구 효율성.
9. 제품 지식지도 및 지식 네트워크 구축 기술
분산 된 다 분야 지식 데이터의 구조적 수준 통합을 통해 다 분야 및 다중 영역 지식 데이터의 문법과 의미 차이가 제거되고 데이터 구조가 일관되며 디자인 및 디자인 라이브러리 데이터에 대한 지식이 표현되며 지식 기반은 설립. .
구조화 된 데이터, 반 구조화 된 데이터 및 비 구조화 된 데이터는 구조화, 변환 및 필터링되어 수렴형 또는 비 중복 구조화 된 데이터를 형성합니다. 즉 객관적으로 객관적 세계를 설계 데이터베이스로 추상화 한 다음 지식 표현을 통해 형성합니다. 지식 기반.
10. 전자 기계 및 액체 통합 클라우드 플랫폼 지식 서비스 기술
지식 서비스 기술은 지식의 자동 추진으로 시작하여 기계, 전기 및 액체 통합에 대한 학제 적 지식을 체계적으로 조직하고, 설계자가 학제 간 지식 서비스의 개별화를 실현하기 위해 적절한 설계 프로세스에서 적절한 설계 지식을 갖도록합니다. 효율적이고 지능적입니다.
