工业大数据在智能制造中的应用价值

工业大数据作为贯穿整个产品全生命周期的一个新要素,对于智能制造价值的挖掘与变革起着重要作用。尤其是在当今我国力求重塑制造业国际竞争力的背景下,工业大数据在智能制造中的应用已然成为一种必然趋势。文章立足于工业大数据本质,分析了工业大数据与智能制造的关系,重点研究了工业大数据在智能制造中的应用价值与具体应用,以期为智能制造竞争力的提升提供新思路。     

大数据驱动的智能制造

数据是未来制造业的核心要素,工业大数据分析是赋予制造"智能"的关键。系统分析了大数据驱动的智能制造的科学范式、理论方法与使能技术,阐述了应用方向与工业实践;根据"第四范式:数据密集型科学发现",提出了"关联-预测-调控"的大数据驱动智能制造科学范式;根据数据处理流程,总结了融合处理、关联分析、性能预测与优化决策四位一体的方法体系。围绕边缘层、平台层和应用层设计大数据平台,介绍了大数据驱动智能制造的使能技术;从智能设计、计划调度、质量优化、设备运维四个角度,综述工业大数据驱动的智能制造应用现状。     

[学科发展]大数据驱动的智能制造

数据是未来制造业的核心要素,工业大数据分析是赋予制造“智能”的关键。系统分析了大数据驱动的智能制造的科学范式、理论方法与使能技术,阐述了应用方向与工业实践;根据“第四范式：数据密集型科学发现”,提出了“关联-预测-调控”的大数据驱动智能制造科学范式;根据数据处理流程,总结了融合处理、关联分析、性能预测与优化决策四位一体的方法体系。围绕边缘层、平台层和应用层设计大数据平台,介绍了大数据驱动智能制造的使能技术;从智能设计、计划调度、质量优化、设备运维四个角度,综述工业大数据驱动的智能制造应用现状。     

大数据技术在装备制造业的应用研究

将大数据技术应用于装备制造业,有力地推动了装备制造业的智能化发展,有效地提升我国的工业水平。本文首先介绍了大数据的概念及具有的5V基本特性,阐述了大数据的关键技术为云计算、分布式文件系统及开源实现平台Hadoop;总结出大数据处理的基本流程分为数据采集、数据处理与集成、数据分析和数据解释四个阶段,最后从实现智能化制造工厂、分析市场需求、对已售产品配套服务三个方面介绍大数据技术在装备制造业的具体应用。     

大数据在自动化车间的应用

大数据技术是近些年来随着信息技术的发展而发展起来的新技术,通过对海量数据进行分析处理,挖掘数据中隐藏的价值,从而充分发挥数据价值,为企业管理决策提供依据。随着近些年来世界各制造业大国对制造业的强势回归,制造业正朝着智能化方向发展,精益制造能力成为企业竞争力的重要影响因素。制造企业自动化设备众多,生产运行过程中产生海量数据,通过大数据技术可以对企业运行中所产生的各种数据进行挖掘,从而提高数据价值,提高企业生产管理水平和产品质量。本文通过对大数据在自动化生产企业的应用进行分析,阐述了工业自动化的需求和大数据技术的应用,以期提高大数据技术在制造企业自动化设备中的应用,提高企业核心竞争力。     

先进制造技术在制造业中的应用

介绍了先进制造技术的含义,分析了其发展的特点,进一步阐述了先进制造技术在制造业的中应用,并对我国先进制造技术的发展趋势进行了展望。     

数字孪生在制造业中的关键技术及应用研究综述

数字孪生以数字化的形式在产品的生产制造中实现了全过程的动态仿真,覆盖了产品的全生命周期和全产业链,对推动未来智能制造的发展有着重要的意义。基于数字孪生技术在制造业中的应用,梳理了数字孪生的理念,探讨了数字孪生在制造业中的关键技术。对数字孪生在制造领域中的数据优化、质量分析、寿命预测、流程工业、离散工业和数字工厂几个方面的应用进行了综述,并对数字孪生在制造领域中的发展趋势提出预测及展望,可为推动数字孪生技术在未来制造业中的研究和应用提供一定的参考。     

从计算机集成制造到“工业4.0”

首先,简要概括了现代制造模式产生的背景;回顾了现代制造模式的演变历程,以及制造业信息化发展进程;给出了对"工业4.0"的粗浅认识,以及中国航天科工集团公司的研究与应用进展。最后得出结论:"工业4.0"是在云计算、物联网/务联网、人工智能及大数据等信息通信技术快速发展推动下产生的,是继计算机集成制造、并行工程和敏捷制造之后一种新的智能制造模式。     

创新·强基·智能——建设制造强国

世界工业发达国家美、德、英等国"重振制造业"的发展战略均将智能制造作为发展趋势。我国制造业总体而言,大而不强。我国已是世界制造第一大国,但创新能力弱、缺乏关键核心及共性技术。我国《制造强国发展战略》聚焦"五大工程",其中将智能制造作为主攻方向,而"五大工程"是相互联系和相互支持的。数字化设计与制造是智能制造关键共性技术,而建模与仿真是数字化设计与制造的科学基础。要全面实施智能制造,建成制造强国,任重而道远。     

智能制造工程专业今年9月首次招生

<正>日前,教育部公布了2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果,苏州大学新增智能制造工程专业,今年9月将首次正式招生。随着工业互联网、大数据和云计算等技术在制造业的蓬勃发展,以数字化设计与制造、智能装备、智能机器人、物联网、人工智能为标志的智能制造产业悄然兴起,广泛应用于航空航天、海洋装备、石油钻采、汽车制造、电子设备生产、工业自动控制系统装置制造等领域,可以说是"无处不在",为加快推进传统制造产业     

智能制造技术在工业自动化中的应用研究

工业是我国国民经济发展的主导产业,是衡量我国经济实力的重要指标,特别是在工业革命之后,我国工业得到了快速的发展。但是和发达国家相比,我国工业制造技术发展还比较落后。智能制造作为最新制造模式,是一个融合了自动化技术、制造技术、人工智能等多种学科知识的复杂化、特殊化的信息处理系统。在该系统中,各类信息、原料等都是开放的,为我国工业制造业发展提供了重要的支持。文章在阐述智能制造系统理论、相关技术的基础上,结合工程实际分析智能制造系统的体系结构以及其在工业自动化领域的应用。     

论“互联网+计量”的智能计量系统及工业4.0的应用(智能与互联计量专题)

在智能传感器、大数据以及移动互联技术的支持,"互联网+计量"的智能计量系统在中国已经得到了一定的实践。智能计量系统对于我国加快建设制造强国,加快发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合经济发展有着重要的作用。本文在分析智能计量系统的基础上,分析工业4.0的特点,并且探讨其未来的应用,希望可以提供一点参考意见。     

机械工程制造及其自动化的发展趋势

在全世界经济快速发展的大背景之下,我国的经济在改革开放以后已经发生了翻天覆地的变化。其中工业发展水平也不断提高,不断增强了我国的综合国力。在工业中,制造业依然是主体部分,传统的机械工程制造方式已经远远不能满足人们的需要,因此在工程制造中结合自动化技术,就会再一次促进整个制造业的发展,从而给工业发展注入新的活力。基于此,本文将对机械工程制造及其自动化的发展趋势做出介绍。     

基于工业互联网标识解析体系的数据共享机制

数据共享是发挥工业数据价值、实现工业互联网创新发展的关键技术基础。基于对传统互联网、德国工业4.0和美国工业互联网体系架构中资源组织与信息互联的对比分析,提出一种基于工业互联网标识解析的数据共享机制,包括应用数据模型和信息服务模型两大核心模块。其中,应用数据模型提出了可识别数字对象的概念,规范了工业制造产生的各类数据的描述方法;信息服务模型构建了高效传递可识别数字对象的系统架构和服务流程。所提出的数据共享机制以标识为建立连接的核心要素,定义了面向制造业的物理资源数字化描述语言,基于工业互联网标识解析网络,研究建立了一种高效的标准化的数据获取、存储、访问和发布的实现方法,从而解决了制造业企业内部或企业之间信息交互的问题,充分发挥了工业数据在制造业中的应用价值。     

探析机器视觉技术在智能制造中的应用

随着现代科技的快速发展,工业机器人的研究与应用水平在不断提高,其耐久性、稳定性和快速性、精准性等优势为制造业发展提供了巨大帮助。在产业制造技术精密度要求越来越高的今天,引入工业机器人代表的智能机器视觉技术,能够让制造设备更加智能化,生产效率显著提升,对于促进制造业智能化发展、帮助智能制造快速成长、有效提升我国经济发展水平而言意义重大。本文首先就机器视觉技术和智能制造进行概述,进而分析机器视觉技术对制造业产生的巨大影响,最后具体探析了机器视觉技术在智能制造中的应用。     

欢迎订阅2020年《现代制造工程》月刊

<正>《现代制造工程》创刊于1979年,是机械制造领域专业技术期刊。国际标准大16开本,属中文核心期刊,中国科技核心期刊,中国科技论文统计用期刊等。本刊力求推动机械工程制造业领域的创新发展,加快新一代信息技术与制造业的深度融合,促进发展绿色制造,推动智能装备和智能产品发展,为《中国制造2025》添砖增瓦。主要栏目有:试验研究,机器人,虚拟制造技术,新材料及其制备技术,工业工程,企业信息化,汽车制造技术,数控加工技术,车辆工程制造技术,制造技术/工艺装备,设备设计/诊     

[制造前沿]创新·强基·智能——建设制造强国

世界工业发达国家美、德、英等国“重振制造业”的发展战略均将智能制造作为发展趋势。我国制造业总体而言，大而不强。我国已是世界制造第一大国，但创新能力弱、缺乏关键核心及共性技术。我国《制造强国发展战略》聚焦“五大工程”，其中将智能制造作为主攻方向，而“五大工程”是相互联系和相互支持的。数字化设计与制造是智能制造关键共性技术，而建模与仿真是数字化设计与制造的科学基础。要全面实施智能制造，建成制造强国，任重而道远。     

面临21世纪的机械制造业高新技术发展

叙述了机械制造业在国民经济中的支柱作用,敏捷制造制造柔性,虚拟制造技术,软件技术, 因工程和我国机械制造工业的发展 。     

大数据物联网信息交互与数据感知

数字化、网络化、智能化已经成为工业4.0的主要发展趋势,其中大数据和工业物联网作为主要组成部分在中国制造业转型升级过程中扮演着重要的角色。为了能够达到进一步加快信息化和工业化深度融合,提高传统产业升级的强度,就不得不依靠工业4.0和互联网产业一体化。大数据、物联网、数据感知是智能制造的基础,在大规模定制生产中主要包括数据管理、数据收集、智能制造、定制平台和数据感知等。数据的感知可以借助于大数据和工业物联网的应用推动更多的智能制造的发展。鉴于此,通过应用大数据、物联网和数据感知可以帮助制造商提高营销目标,降低物流的成本和库存,减少生产资源的风险。     

基于大数据的智慧工厂技术框架

为了在分析智慧工厂国内外研究现状的基础上,对制造业如何利用物联网、云计算、大数据等新兴技术实现智慧工厂展开研究,为智慧工厂的实施过程提供参考框架,探讨了集成制造物联、智能制造执行与制造协同的智慧工厂内涵,以及智慧工厂具备的大数据特征。提出由物物互联层、对象感知层、数据分析层、业务应用层和云端服务层五个层次和一个大数据中心构成的智慧工厂技术体系架构。特别针对大数据驱动的制造过程动态优化关键技术,探讨了其中涉及的大数据集成、大数据存储、相关性分析和相关性描述等大数据分析方法。所提智慧工厂技术体系与所展开的智慧工厂大数据技术讨论,将对制造业实现智慧工厂具有重要的借鉴价值。