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构建智能工厂的关键要素与技术挑战要点在何方

作者: 互联网资讯  发布:2019-11-07

麦肯锡全球研究院最新预测,到2025年智慧工厂带来的经济影响价值将达每年1.2万亿美元至3.7万亿美元。埃森哲联合Frontier Economics预估了智慧工厂和工业物联网对中国12个产业的累计GDP影响。在中国当前政策和投资趋势的助推下,未来15年,仅在制造业,智慧工厂和工业物联网就可创造1960亿美元的累计GDP增长;如果进一步扩大物联网的影响,各行业还将创造出更大价值。以制造业为例,物联网创造的经济价值将从1960亿美元跃升至7360亿美元,增加276%。

智能工厂是以工业物联网为基础,利用传感、自动化、数据传输、大数据分析及人工智能等技术,通过彼此信息的交换、自行组织,可使整个价值链中的流程实现互联和自动化,实现工厂的办公、供应链管理、工厂间协调及生产自动化等目标,整个生产将变得更加高效、敏捷,人与机器可以全新的方式建立联系。

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在中国制造全面升级改造的国家大战略中,智能工厂是提升工业生产水平,改进工业生产效率的必然选择,无论是对传统单一工厂,还是全球化的多工厂体系,智能工厂将是适应全球智能制造和工业物联网发展的必然要求。未来将致力于在其全球各地的工厂组成一个虚拟化的 “智能工厂”:在不同的工厂之间交换工艺信息,持续优化生产,并通过对产业链各个环节实时进行优化,从而允许生产商自动根据客户要求进行更改,或是对原材料供货发生变化等作出反应,实现庞大的工业物联网的各种技术指标。

图1 麦肯锡2025物联网价值预估报告

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技术革新与全新挑战

图1 麦肯锡2025物联网价值预估报告

智慧工厂代表了高度互联和智能化的数字时代,工厂的智能化通过互联互通、数字化、大数据、智能装备与智能供应链五大关键领域得以体现。典型智慧工厂包括:生产设备互联、物品识别定位、能耗自动检测、设备状态监测、产品远程运维、配件产品追溯、生产业绩考核以及工厂环境监测等目前存在的实际应用。

麦肯锡全球研究院最新预测,到2025年智能工厂带来的经济影响价值将达每年1.2万亿美元至3.7万亿美元。埃森哲联合Frontier Economics,预估了智能工厂和工业物联网对中国12个产业的累计GDP影响,在中国当前政策和投资趋势的助推下,未来15年,仅在制造业,智能工厂和工业物联网就可创造1960亿美元的累计GDP增长,如果进一步扩大物联网的影响,各行业还将创造出更大价值。以制造业为例,物联网创造的经济价值将从1960亿美元跃升至7360亿美元,增加276%。技术革新与全新挑战

目前智慧工厂相比于传统工业制造,具有几个明显的技术革新:

智能工厂是实现智能制造的重要载体,主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施,实现生产过程的智能化。智能工厂已经具有了自主能力,可采集、分析、判断、规划;通过整体可视技术进行推理预测,利用仿真及多媒体技术,将实境扩增展示设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成最佳系统结构,具备协调、重组及扩充特性。已系统具备了自我学习、自行维护能力。

● 智能的感知控制 - 通过利用智能感知技术随时随地对工业数据进行采集

智能工厂代表了高度互联和智能化的数字时代,工厂的智能化通过互联互通、数字化、大数据、智能装备与智能供应链五大关键领域得以体现,典型智能工厂包括生产设备互联、物品识别定位、能耗自动检测、设备状态监测、产品远程运维、配件产品追溯、生产业绩考核以及工厂环境监测等目前存在的实际应用。目前智能工厂相比于传统工业制造,具有几个明显的技术革新。首先是智能的感知控制,通过利用智能感知技术随时随地对工业数据进行采集;其次是全面的互联互通,通过多种通信技术标准,将采集到的数据实时准确地传递出去;再次是深度的数据应用,利用云计算、大数据等相关技术,对数据进行建模、分析和优化,实现对海量数据的充分挖掘和利用;最后是创始的服务模式,利用信息管理、智能终端和平台等技术,实现传统工业智能化改造,提升产业价值、优化服务资源和激发产业创新。在这些技术革新的基础上,智能工厂将会面对六大技术发展趋势,即终端智能化,连接泛在化,计算边缘化,网络扁平化以及服务平台化和安全提升化。由此带来的管理变革包括设备联接日趋多元化,数据处理向边缘端倾斜以及企业战略由产业个体向生态系统转型,企业运营由设备和资产向产品和客户转移。

全面的互联互通 - 通过多种通信技术标准,将采集到的数据实时准确地传递出去

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● 深度的数据应用 - 利用云计算、大数据等相关技术,对数据进行建模、分析和优化,实现对海量数据的充分挖掘和利用

图2 工业物联网引领的智能工厂运作流程示意

● 创始的服务模式 - 利用信息管理、智能终端和平台等技术,实现传统工业智能化改造,提升产业价值、优化服务资源和激发产业创新。

技术和趋势的变革带来了全新的挑战,比如缺乏统一的技术标准,行业规范化有待加强,再比如中国企业普遍工业信息化程度低,应用推广有待提速,以及企业发展不均衡,成功模式较难复制等,特别的数据所有权悬而未决,数据安全问题亟待解决。因此,从国家和企业层面上来说,面对这些挑战,整体的工业物联网布局标准化任务需要分阶段实施,网络互联互通和数据异构集成等基本技术问题需要解决,此外还需要规范资源数据的标准化封装,构建良好的应用创新生态环境,此外还要构建工业物联网的安全环境,预防控制安全问题。

百乐门棋牌,在这些技术革新的基础上,智慧工厂将会面对六大技术发展趋势,即终端智能化,连接泛在化,计算边缘化,网络扁平化以及服务平台化和安全提升化。由此带来的管理变革包括设备联接日趋多元化,数据处理向边缘端倾斜以及企业战略由产业个体向生态系统转型,企业运营由设备和资产向产品和客户转移。

智能工厂需要解决的问题及技术实现

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作为未来工业发展的必然趋势,面对诸多技术挑战,智能工厂需要解决多个方面的问题,而我们通过分析这些需要解决的问题,可以梳理出通过哪些技术和产品进行技术实现。特别的,作为中国电子信息技术开年第一大展,各位可以在参观2019年上海慕尼黑电子展时,在各家厂商的展台上寻找到助力实现智能工厂的各种产品技术和系统解决方案。

图2 工业物联网引领的智慧工厂运作流程示意

智能工厂首当其冲面临要解决的问题就是智能的感知控制,通过随时随地的进行工业数据的采集来获取最关键的工业数据。在技术实现方面,通过各种感知控制技术可以解决实际问题,这就涉及到包括传感器、设备识别、工业控制等多方面的技术。

技术和趋势的变革带来了全新的挑战,比如缺乏统一的技术标准,行业规范化有待加强,再比如中国企业普遍工业信息化程度低,应用推广有待提速,以及企业发展不均衡,成功模式较难复制等。

阿尔卑斯 ALPS和欧姆龙 OMRON都是工业传感器的领导厂商,借助各种高精度高可靠性的传感器产品,可以实现精确的工业数据获取。在工业控制系统和器件方面,ST意法半导体,Renesas瑞萨和Cypress赛普拉斯都是工业控制器件的重要供应商。

特别的数据所有权悬而未决,数据安全问题亟待解决。因此,从国家和企业层面上来说,面对这些挑战,整体的工业物联网布局标准化任务需要分阶段实施,网络互联互通和数据异构集成等基本技术问题需要解决,包括规范资源数据的标准化封装,构建良好的应用创新生态环境。此外,还要构建工业物联网的安全环境,预防控制安全问题。

第二个需要解决的问题时全面的互联互通,如果将采集到的数据实时准确的传递出去,并保证信号传输的安全可靠以及兼容不同设备是非常重要的技术挑战。应对这个问题需要的技术包括工业以太网,短距离无线通信和低功耗的工业广域网等技术和相关解决方案。

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