"智能制造"近年来对制造业需求变化-文智武能科技

"智能制造"近年来对制造业需求变化

2023-03-09 00:00:00

一、组织运作变化：打破组织壁垒、数据高效协同主当前工业企业各部门间的数据协同新变化。工业企业主要的业务部门有生产部、采购部、物流部、原料部、供应部、销售

一、组织运作变化：打破组织壁垒、数据高效协同

主当前工业企业各部门间的数据协同新变化。工业企业主要的业务部门有生产部、采购部、物流部、原料部、供应部、销售部、质检部、技术质量部、财务部等，传统模式下这些部门的协作方式主要依靠单据、逐层审批。而今，通过智能数据化信息快速流转更好的服务需求部门。

生产计划新特性，追求成本最低、收益最高的计划量。如今，客户在确定计划生产量时加入了更多可以量化的科学因素以减少人的主观性，让最终确定的生产量的过程数字化、科学化，当然也是最大收益化。

二、生产调度变化：系统模型计算的结果代替人的经验判断

对于流程企业来讲，基本前端生产都是混合料热反应的过程，控制温度、压力、进料速度等工艺参数。目前，绝大多数企业都依赖有经验的工艺师、技术员的目视、耳听、嗅觉再结合相对滞后的化验数据发现问题、判断问题。企业在这个环节迫切的需要智能算法、在线监测、智能模型去替代人的主观判断，去减弱对工艺师的依赖。智能算法结果是要精准的指导投料、指导参数调整，确定反应终点，达到优化调度的目的。

建立智能模型的前提是要有数据，并且要求影响目标结果的工艺数据要尽可能的齐全。智能化是一个逐步实现的过程，先实现数据采集、信息化，再通过工艺和数据模型辅助人的判断，进而实现计算机指挥人，最终实现计算机指挥机器设备并完全实现自动化、智能化。

三、物料追踪变化：先进的跟踪技术取代原始的粗放跟踪方式

对从事产品加工的工业企业来讲，无论流程还是离散都会把物料跟踪摆到一定高度去谈，跟踪是为了在后续产品出现问题时便于追溯源头，分析问题，寻找原因。

流程行业，在产品生产过程往往伴随着复杂物理化学及界面的反应以及分子结构的改变，物料跟踪首先指元素的跟踪，会做杂质平衡计算。当源头的物料批成分确定后，在漫长的生产转换过程中，检测各环节各种物料元素成分，判断是否达到产品质量的要求，确保生产的有效性；

其次，需要进行量的平衡跟踪，跟踪回收率，跟踪中间物料的库存，跟踪每一次移动过程中的量差，以此判断生产异常、跑冒滴漏、上下游能力的匹配等。很多时候只是进行粗略的批量跟踪即可，大致掌握原材料和产品的对应关系，以便产品出现质量问题，可以回溯原料批次质量。物料追踪时，目前基本是采用了条码、芯片记载信息，通过读取设备实现防错、校验的目的，这些条码视不同的场景需要，对材质和粘贴方式都有特殊的要求。

四、数据分析变化：大数据分析取代传统的统计分析

智能制造，离不开数据的支撑，要想实现智能化，数据是基础，模型是核心。为了实现智能化，企业首先考虑的是增设自动化设备、传感设备、计量设备和视频设备等，将设备的一些信息参数数字化，通过下位机的连接通信以及和其他软件的接口，实现生产数据、设备数据和视频设备的采集。

处理完成的数据为分析决策、数据模型提供依据，当然在使用时要进行分级分组织的数据授权。今后，随着数控机床的不断改造，集中化的控制和调度，也会成为重要诉求。

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