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工业4.0趋势引领:工业互联网实现制造到智造的蜕变
2021-01-22 [38507]
本文摘要:工业互联网是物联网、大数据(包括需要从自学的理解出发计算)、企业级云平台等下一代IT技术与工业系统深度融合构成的新应用生态。

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工业互联网是物联网、大数据(包括需要从自学的理解出发计算)、企业级云平台等下一代IT技术与工业系统深度融合构成的新应用生态。工业企业的变革要从自己的条件出发,在实践中思考,慢慢理解和延伸。变革过程中最重要的是具有统一、对外开放和可扩展的结构,为以前趋势的理解和扩展获得平台的接受,这就是工业互联网对智能生产系统的系统接受。

现在智能生产的热度高涨,石化、钢铁、机械装备制造、汽车生产、航空航天、飞机制造等行业开始争相探索智能工厂的建设。《中国生产2025》明确提出推进生产过程智能化,在重点领域试点建设智能工厂、数字化工厂,这最终将加快智能工厂在工业行业领域的应用。预计今后3~5年,全国将涌现智能工厂。

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一、从工业互联网视角探寻智能生产发展的工业发展过程来看,经过几个蒸汽机工业1.0时代、电气化工业2.0时代、信息化工业3.0时代,物联网、大数据等新技术与工业技术的深度融合,了解工业工业4.0是抵制个性化智能产品的市场需求,在基于物联网、大数据的工业互联网背景下常见的下一代变革趋势。新的变革有三个特征:横向整合(企业内)各机器和生产线的自控系统、工厂的制造执行系统(MES )、ERP等系统的整合、超越信息化系统和自动化系统之间的历史差距,优化工厂和企业的生产能力。水平整合(企业间)通过企业内部和横跨企业边界的各业务系统之间的整合,信息共享、业务功能组可以横跨的组织边界可以提高价值链整体的竞争力。从终端到终端价值链的数字化集成(生态链)是构建智能生产云的愿景,用户只要提出市场需求就能获得必要的产品,但云相关价值链各企业的生产和业务能力以API方式发表,延迟二、工业互联网推进智能生产三辆马车资产的智能管理、工业大数据分析及物联网,工业互联网这三辆马车是构建智能生产的关键。

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资产智能管理是智能生产数据的核心来源,通过工业物网络平台把所有人、物和事联系起来,然后利用大数据工具分析未知事件,预测问题,挖掘新的科学知识,帮助管理决定等资产智能管理需要强大的数据源资产智能管理(AIM )、传统资产管理(EAM )和资产性能管理(APM )动态生成大量数据。资产智能管理包括无中断地处置生产所有领域分解的数据,以及历史数据和动态质量过程中获取的时域信息。以无法管理资产为例,这意味着通过监视一定数量的设备的实际运行时间来决定预防性确保,足以成为巨大的数据手段。但是,用户在互联网上搜索振动分析、热红外线光学、工艺条件数据、动态方位信息、设备等过热模式时,需要较大的数据处理。

综合所有这些资产设备的数据源,用翻译和预测分析等方法分析这些数字时,总结出这是构建智能生产管理的重要步骤。


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