智能传感器的生产设备(使生产设备获得智能,使工厂成为一个)

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发布时间:2022-11-27

智能传感器的生产设备(使生产设备获得智能,使工厂成为一个)

 

作者:郧彦辉

智能制造是先进制造技术和新一代信息技术的深度融合,代表着我国制造业高质量发展的主要方向。习近平总书记指出:要以智能制造为主攻方向推动产业技术变革和优化升级,推动制造业产业模式和企业形态根本性转变,以‘鼎新’带动‘革故’,以增量带动存量,促进我国产业迈向全球价值链中高端。

互联网小常识:CMIP 优点:每个变量不仅传递消息,而且还完成一定的网络管理任务,这样可减少管理者的负担并减少网络负载;安全性高,它拥有验证、访问控制和安全日志。缺点:占用资源多、MIB过于复杂,在CMIP之上缺少可一直使用的API以及相应的产品价格高。

智能制造发展的新趋势

经过多年培育,我国智能制造已经取得长足进展。总体上看,我国智能制造发展从初期的理念普及、试点示范阶段进入试点示范引领、供需两端发力、多方协同推进的新阶段,通过深入推进数字化转型行动、大力实施智能制造工程、开展工业互联网创新发展行动,制造业重点领域的智能化水平不断提升,当前规模以上工业企业关键工序数控化率和数字化研发设计工具普及率分别达到55.7%、75.1%。智能制造成为推动我国制造业高质量发展的强劲动力。

当前,随着人工智能、数字孪生等新一代信息技术的发展,我国智能制造发展呈现出以下三个新趋势。

智能制造的人本化。人本智能制造是智能制造发展的新理念,智能制造的发展开始重点考虑社会的制约因素,智能制造系统设计正在纳入人的因素,人的利益和需求日益成为生产过程的核心。譬如,人机合作设计和人机协作装备的推出,使人从许多机械化生产中解脱出来,人与机器可以发挥各自优势,协作完成各项工作,推动产业模式的变革。

智能制造的多领域集成发展。在早期,智能制造主要侧重于物理系统的感知与集成,随后开始与信息系统进行深度融合,近年来则进一步与社会系统进行融合。在多领域集成发展的过程中,智能制造通过不断融入更多的制造资源、信息资源和社会资源,催生出预测制造、主动制造等数据驱动的制造新模式,使制造模式从单一化走向多元化,制造系统从数字化走向智能化。

企业组织形态发生较大改变。随着智能制造技术的日趋复杂,传统产业链的模式正在被打破,终端客户倾向于选择完整的解决方案。相应地,制造企业的生产组织和管理方式也正在发生重大变革,以客户为中心和数据驱动更为普遍,企业组织架构正在向扁平化、平台化方向转变。

智能制造发展存在的突出问题

我国制造业正在积极适应智能制造发展的新趋势,并且在一些关键领域和技术上抢占了优势地位。但同时也存在着一些突出的问题。

制造业企业智能化水平参差不齐,使智能制造的人本化推进缓慢。近年来,我国积极开展智能制造应用试点工作,推进示范项目、推广典型经验。截至2021年底,我国工业互联网的应用已经覆盖45个国民经济大类,工业APP数量突破60万个,建成了700多个数字化车间、智能工厂,培育较大型的工业互联网平台超过150家,连接工业设备超过7800万台(套)。但企业智能化转型尤其是实现人机协同是一项系统工程,当前我国许多企业仍处于工业2.0、工业3.0阶段,对生产设备、业务流程等进行全面更新或者改造升级,对工人进行新技能培训,需要大量的资源投入,但资金等要素短缺严重限制了企业的人本化改造。

互联网小常识:弹性分组环(RPR)是基于动态分组传输技术的(DPT),其标准是IEEE802.17。环形结构是目前城域网的主要拓扑结构。弹性分组环网络采用双环结构这一点与FDDI相同,在RPR环中,两个结点的裸光纤最大距离为100Km,将顺时针的环称为外环,逆时针的环称为内环,外环和内环都可用统计复用传输和控制分组,同时可以实现环自愈能力。

智能制造的一些基础性技术存在短板,使多领域集约发展的根基不牢。目前,我国已经掌握了长期制约产业发展的部分智能制造技术,包括机器人技术、感知技术、复杂制造系统、智能信息处理技术等。以智能控制系统、工业机器人、自动化成套生产线为代表的智能制造装备产业体系初步形成。但智能制造的共性技术、关键技术仍存在短板。比如,我国工业软件实力较弱,工业仿真设计软件基本被国外垄断,高档数控机床、智能传感器等对进口的依赖程度较大,很大一部分新材料处于实验室研究阶段无法开展应用转化,等等。

企业生产管理模式智能化转型存在明显的弱项。以客户为中心和数据驱动的企业生产和管理模式需要以新型管理技术人才队伍和全新的行业标准为支撑。从人才队伍来看,我国智能制造人才存在结构式缺口。据人力资源和社会保障部统计,2020年我国智能制造领域的人才需求为750万人,而缺口为300万人;到2025年,人才缺口预计达到450万人。从标准体系来看,我国正在逐步构建智能制造标准体系,已经发布国家标准285项,牵头制定国际标准28项,石化、建材、纺织等14个细分行业构建了智能制造标准体系,但大多行业领域智能制造标准体系仍不健全。长期以来,我国处于全球产业价值链的低端位置,在国际制造标准领域中的话语权和影响力较弱,在国内智能制造标准与国外标准体系对接与互认方面仍然有待加强。

智能制造发展的突破重点

未来一段时期是我国智能制造发展的关键时期。习近平总书记强调:我们要顺应第四次工业革命发展趋势,共同把握数字化、网络化、智能化发展机遇。应抢抓这一历史性契机,通过一系列政策创新积极引领我国智能制造进行战略性的重点突破,实现我国制造业的换道超车、跨越发展。

筑牢技术底基,夯实智能制造发展核心动力。强化人工智能、认知科学、仿生制造等基础研究,推动制造技术、信息技术在智能制造中深度融合发展。聚焦制造业企业生产全过程,以揭榜挂帅方式集中资源,攻克一批共性和关键技术,突破精密加工等先进工艺技术。围绕工业母机、智能传感等关键领域,整合资源力量建设智能制造领域制造业创新中心、技术创新中心、工程研究中心等创新载体。

深化推广人本化的应用,拓展需求侧拉动作用。智能制造技术重在应用,因此,应根据人的特性和需求,打造出可供选择的多元化应用场景,培育推广智能化设计、网络协同制造、大规模个性化定制等新模式新业态。聚焦企业、行业等转型升级需求,打造典型应用场景,推动企业各环节智能化改造,探索有效推广路径,实现智能制造从点到线到面的系统发展。

加快中小企业智能化转型,实现大中小企业融合发展。中小企业是智能制造升级的最大短板,也是最大潜力所在。要完善政府—平台企业—行业龙头企业—服务机构—中小微企业多级联动的推进机制,搭建融合发展生态。通过推进虚拟产业园和产业集群建设,以信息流推动供应链、产业链上下游企业间的数据贯通、资源共享和业务协同,提升产业链资源优化配置和动态协调水平,带动中小企业智能化升级。

强化支撑体系建设,为智能制造发展提供重要保障。加强标准体系建设,包括加强基础共性、关键技术和行业应用标准制修订和试验验证,积极推广标准的实施和标准应用试点示范。积极参与国际标准合作,参与国际标准的制定。加强数字化人才培养,深化产学研协同发展机制,构建体系化的培养方案,依据行业应用需求,提升教学内容与行业应用契合度,培养出一支规模庞大的智能制造人才队伍。

来源: 学习时报

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