Dieci tecnologie per la produzione intelligente
La riforma della produzione intelligente coinvolge l'intera industria manifatturiera e non c'è dubbio che questo è un grande mercato di migliaia di miliardi. I mercati secondari sono tutti grandi oceani blu: il mercato dei robot della Cina raggiungerà 600 miliardi di yuan nei prossimi 10 anni; Il mercato dei droni civili in Cina dovrebbe raggiungere gli 11,09 miliardi di yuan nel 2018; si prevede che entro il 2020, la logistica automatizzata della Cina La dimensione del mercato del sistema supererà i 100 miliardi di yuan ...
La produzione intelligente è un concetto molto ampio e molto ampio. Oltre alla stessa impresa manifatturiera, è anche strettamente legata alle imprese a monte ea valle della catena di approvvigionamento. Comprende automazione, tecnologia dell'informazione, logistica intelligente, calcolo intelligente e processo decisionale intelligente. La realizzazione di una produzione intelligente è un processo che va dal manuale al semiautomatico fino alla completa automazione, ottenendo in ultima analisi una produzione intelligente e flessibile. La produzione intelligente combina la produzione con la tecnologia dell'informazione e la tecnologia Internet per realizzare l'interconnessione dell'intera catena industriale nei processi di produzione, gestione della produzione, sistemi di catena di approvvigionamento e sistemi di marketing.
Quindi, come fanno le aziende a implementare le proprie riforme manifatturiere intelligenti? Le seguenti dieci tecnologie sono tutti punti di conoscenza:
1. Tecnologia di acquisizione e rilevamento dati in tempo reale multicanale multi-sorgente
L'acquisizione dei dati del sensore multi-sorgente è la premessa del rilevamento intelligente nel processo di produzione intelligente. È composto da vari sensori (sensore di pressione, sensore di spostamento, sensore visivo, ecc.) Per realizzare l'acquisizione, l'analisi e la conversione in tempo reale di dati distribuiti multi-sorgente e multi-canale. .
Il sistema di acquisizione dati del sensore multi-sorgente include le seguenti tecnologie:
• Tecnologia di conversione del segnale
• Tecnologia di comunicazione di rete in tempo reale
• Tecnologia di gestione multi-thread
• Tecnologia Pool di Data Cache
• Tecnologia Black Box
• Tecnologia di sicurezza delle informazioni
2. Tecnologia di fusione e trasmissione di contenuti di dati eterogenei
Attraverso l'analisi del contenuto e l'elaborazione della fusione di vari dati di calcolo eterogenei, estraendo informazioni nascoste e dati effettivi da enormi dati e migliorando l'accuratezza del monitoraggio dello stato delle varie apparecchiature nel processo di produzione intelligente.
Dati eterogenei includono: dati massivi di sensori multimediali, testo / ipertesto, dati audio, dati di immagini, sequenze video e così via.
3. Tecnologia di coordinamento adattativo multi-task per condizioni di lavoro complesse
La realizzazione di una produzione intelligente spesso deve essere in grado di analizzare l'ambiente di lavoro corrente e le esigenze dei compiti in modo indipendente, realizzare una pianificazione collaborativa adattiva multi-task e adeguare in modo adattativo la strategia operativa in base alle diverse difficoltà operative.
Le condizioni operative multiple includono quanto segue (prendendo come esempio lo scavo):
• Comunemente utilizzato, regole di forma mining e spesso utilizzando questa funzione
• Speciali regole di forma mining, ma non usate spesso
• Auto-marcatura, le forme minerarie sono irregolari, ma spesso utilizzate
• Altamente personalizzabile, altamente dipendente dall'esperienza di guida
4. Tecnologia di interazione e controllo di clustering multi-macchina coordinata
Il cluster multi-macchina fabbricato in modo intelligente imita il comportamento dei cluster biologici e la singola macchina interagisce tra loro attraverso l'interazione delle informazioni e il controllo autonomo, in modo che compiti complessi di diversità possano essere completati a basso costo in vari ambienti sinistri.
In particolare includono:
• Console remota, telecomando del dispositivo di interazione uomo-computer, assegnazione delle attività e monitoraggio
• Client mobile, pagina Web, APP per l'assegnazione e il monitoraggio delle attività
• Fine meccanica intelligente, rilevamento ambientale, rilevamento delle condizioni del corpo, controllo del funzionamento autonomo
• Internet mobile, portatore di dati wireless
• Assistenza per posizionamento, navigazione e misurazione satellitare
• Data center cloud, analisi di modellizzazione ambientale, pianificazione di task e traiettorie, analisi di big data e diagnostica
5, tecnologia di deep learning della diagnosi dei guasti dei big data
I massicci dati di caratterizzazione generati durante il funzionamento dell'apparecchiatura di produzione contengono una grande quantità di informazioni sui guasti. Sulla base della raccolta dei dati caratteristici operativi delle apparecchiature intelligenti, l'algoritmo di deep learning viene applicato al mining di conoscenza dei big data e si ottengono le regole diagnostiche relative all'errore. Previsione intelligente dei guasti e analisi dei guasti delle apparecchiature.
6, gemellaggio digitale e tecnologia di analisi di prototipazione digitale
Digital Hybrid sfrutta appieno i modelli fisici, gli aggiornamenti dei sensori, la cronologia operativa e altri dati, integra processi di simulazione multidisciplinare, multi-fisica, multi-scala e multi-scala per completare la mappatura nello spazio virtuale, riflettendo l'intera vita di ogni apparecchiatura nel processo di produzione. Processo di ciclo.
7. Tecnologia di decisione per l'ottimizzazione del piano di lavoro per percorsi multi-tecnologia
Per il problema decisionale di schemi di lavoro di produzione intelligenti incerti, semi-strutturati o non strutturati, la produzione intelligente e la progettazione del prodotto sono realizzati nell'ambiente dell'incertezza, dell'incompletezza e delle informazioni confuse attraverso il ragionamento del segnale e il ragionamento quantitativo. Autodeterminazione dell'ottimizzazione del piano di lavoro del percorso multi-obiettivo e multi-tecnologia in servizio.
8, processo collaborativo spinta e tecnologia di serraggio automatico
La tecnologia push personalizzata e la tecnologia di recupero semantico sono integrate nel processo di spinta degli strumenti di processo. Sulla base del recupero semantico personalizzato delle apparecchiature intelligenti e delle funzionalità degli strumenti di prodotto, viene creato un meccanismo di spinta collaborativa basato sulla tecnologia per migliorare il processo di acquisizione dei prodotti nel processo di progettazione intelligente del processo di produzione. Efficienza degli utensili.
9. Mappa della conoscenza del prodotto e tecnologia di costruzione della rete di conoscenza
Attraverso l'integrazione a livello strutturale di dati di conoscenza multidisciplinare distribuiti, vengono eliminate le differenze grammaticali e semantiche dei dati di conoscenza multidisciplinari e multidisciplinari, la struttura dei dati è coerente e la conoscenza dei dati della libreria di progettazione e progettazione è rappresentata e la base di conoscenza è stabilito. .
Dati strutturati, dati semistrutturati e dati non strutturati sono strutturati, trasformati e filtrati per formare dati strutturati convergenti o coerenti e non ridondanti, ovvero, soggettivamente astratto del mondo oggettivo in un database di progetto, e quindi formare attraverso la rappresentazione della conoscenza. base di conoscenza.
10. Tecnologia dei servizi di conoscenza della piattaforma cloud di integrazione elettromeccanica e liquida
La tecnologia del servizio di conoscenza inizia con la spinta automatica della conoscenza, organizza la conoscenza interdisciplinare della macchina, l'elettricità e l'integrazione liquida in modo ordinato e spinge il progettista ad appropriarsi delle conoscenze progettuali nel processo di progettazione appropriato per realizzare l'individualizzazione del servizio di conoscenza interdisciplinare. Efficiente e intelligente
