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智能制造大发展催动智能物流崛起

作者: 互联网资讯  发布:2019-11-20

在区块链、机器视觉、语音技术、机器学习等技术的助力下,制造业+人工智能将沿着“数字化”、“网络化”、“智能化”三阶段发展,造就一个全新的智能制造产业;将为设备企业、软件与服务企业、通信与解决方案提供商、工厂生产流程等带来新的结构性机会。

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中国是世界上最大的制造业大国,制造业与人工智能的结合是中国从制造大国走向制造强国的重要一步,是中国直面国内国际挑战的重要超车机遇。制造业与人工智能的结合,是解决中国人口老龄化,制造业由于装备和软硬件平台依赖进口所面临的缺乏创新平台自动化自主程度较低、制造业外移、制造业仍然处于价值链低端, 劳动生产率较低等问题的重要手段。

周济

短期内,人工智能与工业机器人在制造业落地迅速发展,人工智能协同机器人将解放大量重复、规则的人类劳动。中长期内,伴随工业互联网的成熟,机器之间、工厂之间得以智能化互联互通,区块链技术的加入更使得制造业“全自动运行”成为可能,“人工智能+机器人+区块链”模式值得期待。长期看,制造业与服务业将深度融合,标准化生产与个性化定制并存,智能制造为人们构筑美好生活提供畅想空间。一、智能制造产业化基本特征

“发展智能制造是中国制造业转型升级的主要路径,今后20年,正是‘智能制造’这个新一轮工业革命核心技术发展的关键时期,中国制造业必须抓住这一历史机遇,集中全国优势力量打一场战略决战,实现中国制造业转型升级、跨越发展。”

智能制造特征主要有四个方面:以智能工厂为载体、以生产关键制造环节智能化为核心、以端到端数据流为基础、以全面深度互联为支撑。其中生产智能化、数据交流以及制造本体深度互联,正是工业互联网所要解决的核心问题。

——中国工程院院长 周济

随着多项技术的不断成熟和实际应用,人工智能应用领域不断拓展,制造业企业的商业世界将会被实质性地影响和改变, 并在以下三个层面得到实质性的提升:

   

1.自动化达到新高度。随着机器视觉、语音识别、自然语言理解等感知类技术不断成熟,各行业已尝试将其引入标准化程度较高的业务中,提升行业的自动化水平。


图像识别和语音识别技术的发展提高了身份验证的自动化程度和准确度,机器可以利用面部和声音进行身份验证,效率远高于人工判断或询问验证问题。

发展智能制造对于中国制造业乃至中国经济的重要性不言而喻,先进制造业全媒体作为深耕制造业领域的专业媒体,长期关注智能制造发展,助力中国制造转型升级,努力做“中国制造2025”的推动者。先进制造业全媒体从本期开始,将陆续推出智能制造专题,试图从智能制造产业链、智能工厂、智能装备、智能产品、智能服务、产业变革模式、产业集群发展等方面,全面深度地剖析智能制造的发展,以期勾勒智能制造的全貌,请持续关注先进制造业公众号(amdaily)或先进制造业网站(www.amdaily.com)。

2.智能分析与决策水平提升。人工智能的发展使数据挖掘和分析技术跳出了传统分析技术的局限,并取得了新的突破,大幅度提高了商业智能的水平,在风险管理、营销和服务等领域实现真正的“智能化”,具体表现包括基于社交媒体生产信用评分、财务数据分析与评论、从实时复杂交易模式中发现欺诈等。

  智能制造专题第一期:智能制造 ── 引领新一轮制造业革命,主要从国家战略以及智能制造产业链角度剖析智能制造的发展。

3.新的商业模式与新产业诞生。在需求端,传统行业逐渐意识到了人工智能的力量,开始将人工智能作为下一个增长点。

一、中国制造业转型升级的必然性

在供给端,逐渐形成供给人工智能技术服务及产品的新产业,市场中出现大量的计算机视觉、语音识别、云计算服务等提供商。基础层、技术与算法层与应用层均有众多供给企业诞生,同时,横跨各层次的综合性巨头与机器人、无人驾驶等垂直领域解决方案提供商实力凸显。二、智能制造业催生新的未来智能产业

1中国制造面临的主要问题

在区块链、机器视觉、语音技术、机器学习等技术的助力下,制造业+人工智能将沿着“数字化”、“网络化”、“智能化”三阶段发展,造就一个全新的产业。为设备企业、软件与服务企业、通信与解决方案提供商、工厂生产流程等都带来新的结构性机会。

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  虽然我国制造业体量比较大,但我国制造业存在能耗比较高,产业附加值比较低等诸多问题。近年来,能源价格上升、劳动力和土地成本的提高等一系列问题正逐渐挤压中国制造业的利润空间,总体而言,我国制造业"大而不强"。 

1.产生新型的设备企业。 人工智能等新兴技术在制造业中的应用催生了多种新型硬件设备,如自动光学检测、自动引导运输车、激光打标机、协作机器人等,为硬件设备制造企业带来新的产品细分市场:

2中国制造业微笑曲线

例如,自动光学检测机器通过摄像头自动扫描PCB,采集图像,测试的焊点与数据库中的合格的参数进行比较,经过图像处理,检查缺陷,并通过显示器或自动标志把缺陷显示/标示出来,供维修人员修整。

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自动导引运输车等仓储机器人在行进过程中,通过机器视觉来判断行进路线、物料位置、周围环境等重要信息,可以跨流程、跨产线、跨区域、跨部门运输物料、半成品和产品,实现生产流程柔性化,在自动化物流系统中充分地体现其自动性和柔性,实现高效、经济、灵活的无人化生产。

  “微笑曲线”是一个产业经济学概念。产业链是从研发设计到生产制造,再到销售服务的一条长链,从利润空间看,链条两端段的附加值较高,而中间段的附加值较低,由此形成了一条类似微笑脸型的曲线,故称“微笑曲线”。所以,处于“微笑曲线”两端段的研发设计和销售服务是利润丰厚的区域,而且盈利模式通常具有较好的持续性;而处于笑脸中间底部区域的生产制造只能获得较薄的利润,而且由于相对较低的进入门槛,这一部分竞争激烈,可替代性强,又进一步挤压了利润空间。

协作机器人在高速即时的工业通信支持下,结合机器视觉、传感器、先进伺服电机和安全控制系统,可以准确地判断人的位置、动作和运动趋势,感应操作人员的力度、速度、惯性、距离等信息,并针对其状态调整机器人的状态和运动。

  就全球产业链来看,中国是处于“微笑曲线”中间区域的生产制造部分,利润率较低。国内很多企业已经实现了技术突破和品牌建设,如果叠加制造业的智能化升级,提高产品质量和定制化程度,就可以向微笑曲线更高端方向发起挑战,实现弯道超车,获取更高利润率。

2.工业软件与服务企业开始展露。传感器、工业云、机器学习、区块链技术的彼此配合,需要成熟的软件、算法与服务企业作为支撑,布局数字双胞胎、预测性维护、车货匹配系统等应用的软件服务公司将受益于AI与制造业的深度结合:

3智能制造生态系统

例如,区块链与供应链的结合颇受期待,行业领先的区块链服务供应商IBM的区块链服务已经广泛应用到食品安全、金融、广告、政府、保险、物联网等多个行业,与沃尔玛、马士基、中国邮政储蓄银行、联合利华等行业领先企业建立合作关系。目前,区块链在供应链中的应用主要在高价值产品和大型物流,未来有望向中型单次运输量的行业渗透,而拥有领先区块链软件及项目落地能力的企业将优先得益。

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例如,语音拣选是语音技术在工业上的代表应用,作业系统将任务指令转化为语音播报给操作员,并采用电子技术将操作员与系统的信息交流转化为实际操作。语音拣选是现代化高效分销物流过程中不可或缺的一部分,可显着提高工作效率、减少错误,且在冷库运输、多项作业合并等场景下优势凸显。

  当前,我国经济进入了新常态,面临的一个主要挑战是,如何通过产业持续升级带动经济保持中高速增长和从产业链中低端向中高端迈进。中国制造的传统竞争不断被削弱,原有的依靠廉价成本要素投入、产能规模优势的制造业扩张模式将落下帷幕,在这样的趋势下,生产方式会趋于扁平化。通过信息技术和制造业的深度融合,促进装备和产品的智能化,通过信息技术改造和优化制造业全流程,提高企业生产效率和经济效益。

3.通信和解决方案提供商的新机遇。前述为设备企业、软件与服务企业带来发展动能的应用,无一不依托于高速的工业通信技术和高程度系统互通互联。通信和解决方案提供商扮演提供媒介的角色,其研发与项目进展直接关系到工业互联网与制造业智能化的落地速度。

二、智能制造产业链分析

如何运用时间敏感网络/ 5G等通信技术、传感器、云平台的技术,打破过去工厂内生产系统和信息系统之间的壁垒孕育着巨大商机。三、企业发展智能制造的路径

1智能制造产业链

制造业智能化实现路径是:在数字化、网络化、智能化的相互递进与配合下,企业转型智能工厂、跨企业价值链延伸、全行业生态构建与优化配置将有望得以实现。

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  广义而论,智能制造是一个大概念,是先进制造技术与新一代信息技术的深度融合,贯穿于产品、制造、服务全生命周期各个环节及制造系统集成,实现制造的数字化、网络化,智能化,不断提升企业产品质量、效益、服务水平,推动制造业创新绿色协调开放共享发展。其中智能制造过程是指通过自动化装备及通信技术实现生产自动化,并能够通过各类数据采集技术,以及应用通信互联手段,将数据连接至智能控制系统,并将数据应用于企业统一管理控制平台,从而提供最优化的生产方案、协同制造和设计、个性化定制,最终实现智能化生产。

首先,数字化。通过将种类繁多的工业传感器布置于生产与流通的各个部分,可以将工业过程各主要参数制式数字化,产生大量工业数据,为智能化奠定数据基础。

2制造业智能化进程

其次,网络化。工业通信将传感器采集到的工业数据低延迟、低丢包率地传输至云端。未来,通信协议标准化、无线通信技术应用将成为趋势。工业云是工业互联网最核心的部分,进行海量数据的汇聚、提炼、模型计算等,实现资源优化与预测。

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最终,实现智能化。依托区块链和图像、语音、机器学习等人工智能技术,制造业企业得以在网络化的基础上进一步实现智能化,如依托区块链技术进行供应链管理、依托图像技术进行自动光学检测和仓储机器人的使用、依托语音技术进行物流语音拣选、依托机器学习进行预测性维护和车货匹配等。

  智能制造发展需经历自动化、信息化、互联化、智能化四个阶段。智能制造发展需经历不同的阶段,每一阶段都对应着智能制造体系中某一核心环节的不断成熟,分为四个阶段。

因此,企业制造业智能化转型也可以分为数字化、网络化、智能化三步。在数字化、网络化、智能化的相互递进与配合下,企业转型智能工厂、跨企业价值链延伸、全行业生态构建与优化配置将有望得以实现。

  分别为自动化(淘汰、改造低自动化水平的设备,制造高自动化水平的智能装备)、信息化(产品、服务由物理到信息网络,智能化元件参与提高产品信息处理能力)、互联化(建设工厂物联网、服务网、数据网、工厂间互联网,装备实现集成)、智能化(通过传感器和机器视觉等技术实现智能监控、决策)。

1.数字化——“感受”工业过程,采集海量数据

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为配合工业智能化、实现智能制造,制造业工厂在进行数字化、网络化、智能化的软硬件应用之前,更为基础的是在生产流程上打通设计、生产、检测、搬运、仓储、配送等主要环节,高效、科学的生产流程设计蕴含着巨大的提质增效、降本减存的机会。

  (1). 自动化生产线集成

工业传感器:工业数据的“采集感官”,多类别、广应用为智能化奠基。人工智能的基础是大量的数据,而工业传感器是获得多维工业数据的感官。除了设备状态信息以外,人工智能平台需要收集工作环境、原材料的良率、辅料的使用情况等相关信息,用以预测未来的趋势。这就需要部署更多类别和数量的传感器。如今,使用数量较多的传感器包括压力、位移、加速度、角速度、温度、湿度和气体传感器等。

  国内系统集成商正在崛起。系统集成方案解决商处于相对于智能设备的下游应用端,为终端客户提供应用解决方案,负责工业机器人软件系统开发和集成。目前我国系统集成商多是从国外购买机器人整机,根据不同行业或客户的需求,制定符合生产需求的解决方案。

2.网络化——高速传输、云端计算、互联互通

  业务形式主要以大型项目(关键设备生产线的集成,如机器人工作岛)和工厂的产线技术改造为载体,对现有设备进行升级和联网,提供工业控制、传动、通讯、生产与管理信息等方面的系统设计、系统成套、设备集成及EPC工程等服务。

工业通信:数据上云的“高速公路”,通信标准化、无线通信技术应用成趋势

  在系统集成应用领域,外资系统集成商包括ABB、柯玛、KUKA等,国内领先的系统集成商包括新松机器人、大连奥托、成焊宝玛、晓奥享荣等。

得到大量数据后,如何将数据传输至云端呢?这需要依托先进的工业级通信技术。和过去在车间内直接对数据进行简单响应不同,企业需要把不同车间,不同工厂,不同时间的数据汇聚到同一个地方,进行复杂的数据计算,以提炼出有用的数学模型。这就对工业通信网络架构提出新要求,推动标准化通信协议及5G等新的技术在车间里的普及。

  应用市场主要集中于汽车工业,市场规模已超百亿。目前国内智能制造系统集成领域,大部分集中于汽车工业,2016年国内机器人下游应用领域中,占比最大的是汽车制造(48%),其次是3C制造(24%)。

工业云:汇聚提炼海量数据,模型计算资源优化的场所

  中投顾问产业研究中心预测显示,至2020年系统集成规模有望接近830亿,2016-2020年期间复合增速可达20%。

人工智能进行计算的场所——云平台。工业互联网最有意义的部分是其云计算平台。工业生产中产生的海量数据将与工业云平台相连,采用分布式架构进行分布式数据挖掘,提炼有效生产改进信息,最终将用于预测性维护等领域。

  其他应用领域不断扩围。随着国内自主品牌整车企业的崛起,近年来国内系统集成企业份额开始不断提升,机器人产品认可度的不断提高,系统集成应用领域也扩展至一般工业;

3.智能化——三个维度的整体智能化

  根据中国机器人产业联盟的数据,2016年上半年国产工业机器人应用行业进一步拓宽至农副食品加工业,酒、饮料和精制茶制造业,医药制造业,餐饮业等,较2014年增加6个行业中类、21个行业小类;

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  其中金属制造业行业和以家用电器制造、电子元器件、计算机和外部设备制造等为代表的电器机械和器材制造行业,在国产工业机器人销售总量中的占比最高,分别占31%和23%,汽车以外其它领域的系统集成正在迅速增加。

融合IT/OT,打通工厂内部的数据流

  (2). 自动化装备
  2017 年工业自动化生产设备市场规模达到 4457 亿元,高端数控机床市场规模 2120 亿元,而作为智能制造核心的工业机器人市场规模达到 406 亿元,三项合计占工业智能制造设备总产值近 80% 。

过去传统的制造业工厂的内部存在信息系统和生产管理系统两个相对独立的子系统。IT系统生产规划,OT负责执行,不需要过多的互动。未来的智能工厂,需要打通设备,数据采集,企业IT系统,云平台等不同层的信息壁垒,实现从车间到决策层的纵向互联。

  工业机器人

打通供应链各个环节数据流

  工业机器人销量得到快速提升。由于人工成本的增加和产业转型升级的需求,我国的工业机器人自2010年始,表现了大幅增长,此后销量增速保持在20%-50%的较高水平。

供应链各个环节之间的物流会产生大量的数据。这些物流信息的收集能够帮助物流行业提升效率,降低成本。

  根据IFR初步统计数据,2016年我国工业机器人销量已高达9万台,较2015年增长31.28%,显著高于全球工业机器人14%的销量增速,其中中国工业机器人销量占全球销量比重以达31%,我国工业机器人的需求有了显著增长,成为全球的重要市场。

未来的智慧物流,通过智能化收集、集成、处理物流的采购、运输、仓储、包装、装卸搬运、流通、配送等各个环节的信息,实现全面分析,及时处理及自我调整。这需要涉及到将这些数据数字化并累积成足够的数据库,需要大量的基础设施建设。

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产品生命周期全过程数字化

  数控机床

工业互联网要实现产品从设计、制造到服务,再到报废回收再利用整个生命周期的互联。未来的工厂会以数字化方式为物理对象创建虚拟模型,来模拟其在现实环境中的行为。通过搭建整合制造流程的数字双胞胎生产系统,能实现从产品设计、生产计划到制造执行的全过程数字化,将产品创新、制造效率和有效性水平提升至一个新的高度。

  目前我国数控机床已有较高产量水平。数控机床是一种装有程序控制系统的自动化机床,该控制系统能够处理具有控制编码或其他符号指令规定的程序,通过信息载体输入到数控装置,经运算处理由数控装置发出控制信号,控制机床动作,从而自动进行零件加工。

在人工智能、工业机器人、工业互联网、区块链等多种技术赋能下,未来智能化的制造业值得畅想。相信在数字化、网络化、智能化的相互递进与配合下,企业转型智能工厂、跨企业价值链延伸、全行业生态构建与优化配置将有望得以实现,一个自动高效、互联互通、具备前瞻预测能力的智能制造时代将早日到来。

  数控机床主要用于金属切削和金属成形,从结构上来看,2015年1-10月年中国数控金属切削机床、数控金属成形机床(数控锻压设备)产量分别为19.7万台、2.0万台,同比下降7.1%、4.6%,但仍保持较高产量水平。

  国内机床行业市场集中度并不高,主要的市场参与者包括沈阳、大连、济南、秦川等机床厂,进口数控机床主要来自西门子、发那科、三菱等外企;数控系统方面,国产数控系统厂家主要为华中数控、广州数控、大连光洋、沈阳高精和航天数控等。

  (3). 工业信息化

  工业信息化以工业软件为主,工业软件是指在工业领域进行设计、生产、管理等环节应用的软件,可以被划分为系统软件、应用软件和中间件(介于这两者之间),其中系统软件为计算机使用提供最基本的功能,并不针对某一特定应用领域;

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  应用软件则能够根据用户需求提供针对性功能,在智能制造流程中,工业软件主要负责从事生产控制、运营管理、研发设计等方面进行优化、仿真、呈现、决策等职能。

  传统管理软件稳步增长,管理软件市场进入成熟期,规模保持平稳上升,增速有所放缓;ERP等相对成熟的市场加快转向按需付费的软件服务模式,在一定程度上影响了行业收入的增长速度。近年来,生产管理类软件市场空间进一步打开,MES软件成为智能工厂多个环节数据交换的核心。

  截止2015年全球MES软件的规模达到78亿美元,维持17%左右的高增长率。客户管理和供应链管理软件的高速增长也反映出制造企业顺应“网络化协同制造”的要求,更加重视与消费者和产业链的信息交流。

  目前产业格局仍是欧美企业主导。从产业格局看,目前全球工业软件产业主要由欧美企业主导,呈“两极多强”态势,SAP、Siemens在多个领域均崭露头角,而IBM、达索系统和Salesforce.com在各自专业领域形成了一定优势。

  其中ERP软件产业格局相对稳定,SAP和Oracle两家企业占据主导,属于一线ERP软件,Infro、Sage、Microsoft隶属二线;在CRM领域中,Salesforce 占据全球CRM市场第一位,且发展迅速,其成功来自基于SaaS的云服务模式;

  CAD产业的主导者是Autodesk和达索系统,且随着仿真、设计技术与先进技术的结合,逐渐出现新的参与者;MES软件具有较强的行业应用特性,与特定的行业关系紧密,需要大量行业领域知识的积累,因此形成不同MES厂家占据不同行业的局面。

 (4).工业互联和物联网

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