[数据驱动的智能服务]数据驱动的复杂产品智能服务技术与应用

随着传感器、数据采集装置和其他具备感知能力的模块在复杂产品服务运行阶段的应用,复杂产品运维系统的数字化和智能化程度越来越高,具有实时、多源、异构、海量等特性的数据成为提高复杂产品系统可靠和低成本运行的决策依据,数字孪生技术提供了一种有效途径。介绍了数据驱动的复杂产品智能服务研究进展;分析了数据驱动的智能服务基本特征与框架模型;提出了数据驱动的复杂产品智能服务方法,主要包括面向服务的复杂产品建模与仿真方法、数据驱动的服务需求获取与精准分析预测方法、基于数字孪生的设备故障识别与动态性能预测方法、数据驱动的装备视情维修与备件库存联合多目标决策优化方法、基于数字孪生的复杂产品辅助维修技术、多要素协同的复杂装备能效精准分析预测方法、基于数据挖掘的复杂产品运行优化控制方法等;给出了智能服务系统的应用案例。所提出的框架和方法可为现代制造服务的智能化转型升级提供参考。     

数据驱动的复杂产品智能服务技术与应用

随着传感器、数据采集装置和其他具备感知能力的模块在复杂产品服务运行阶段的应用,复杂产品运维系统的数字化和智能化程度越来越高,具有实时、多源、异构、海量等特性的数据成为提高复杂产品系统可靠和低成本运行的决策依据,数字孪生技术提供了一种有效途径。介绍了数据驱动的复杂产品智能服务研究进展;分析了数据驱动的智能服务基本特征与框架模型;提出了数据驱动的复杂产品智能服务方法,主要包括面向服务的复杂产品建模与仿真方法、数据驱动的服务需求获取与精准分析预测方法、基于数字孪生的设备故障识别与动态性能预测方法、数据驱动的装备视情维修与备件库存联合多目标决策优化方法、基于数字孪生的复杂产品辅助维修技术、多要素协同的复杂装备能效精准分析预测方法、基于数据挖掘的复杂产品运行优化控制方法等;给出了智能服务系统的应用案例。所提出的框架和方法可为现代制造服务的智能化转型升级提供参考。     

基于工艺数据驱动的工艺装备自动控制技术

工艺装备的运动精度和自动化程度对于产品质量和制造周期具有决定性的作用.为提高工艺装备的运动精度和自动化程度,通过对复杂产品制造过程的研究,以及对工艺数据与工艺装备关系的分析,建立基于工艺数据驱动的工艺装备自动控制体系.为满足工装自动控制的信息需求,通过对工艺数据的分析,建立面向工装自动控制的工艺信息模型,在此基础上研究基于数据驱动的工艺装备自动控制技术,构建基于工艺数据驱动的工装自动控制管理平台,实现工艺装备控制的自动化和数字化,提高工装的运动精度,保证产品质量.并通过工程应用实例验证了本文方法的可行性和有效性.     

主动制造——大数据驱动的新兴制造范式

新一轮工业革命将对制造业产生根本性影响,由此形成的基于社会信息物理系统的制造模式,将产生具有结构性、半结构性和非结构性的大数据。为了应对制造大数据的挑战,引入大数据分析技术与主动计算,尤其是事件驱动的主动计算,提出一种大数据驱动的新型制造模式——主动制造;构建了将组织符号学和"观察-定向-决策-行动"循环模型融于一体的大数据驱动通用体系架构,结合社会信息物理系统的制造模式提出一种大数据驱动的主动制造体系架构;从数据价值利用的深度和广度分析了主动制造与现有制造模式的异同,尤其是指出主动制造与智慧制造、智能制造、预测制造和长尾制造模式间的关联关系。     

生命周期大数据驱动的复杂产品智能制造服务新模式研究

在分析当前制造企业产品生命周期管理面临的挑战与现有制造服务模式不足的基础上,针对复杂产品生命周期数据呈现的大数据特性,提出一种生命周期大数据驱动的复杂产品智能制造服务新模式,并设计了一种体系构架。以产品生命周期为主线,提出并详细阐述了生命周期大数据驱动的智能制造服务新模式的关键技术体系与实现框架,包括制造和运维动态数据驱动的产品与服务设计、实时多源数据驱动的生产过程分析与优化、面向服务的运维数据故障演化分析与预测等。通过上述体系构架及关键技术的实施,可有效促进生命周期各阶段数据和知识的集成应用,进而构建一种产品设计闭环创新、生产过程实时优化、运维服务动态预测的产品生命周期管理与运作机制,以提升全制造流程和全生命周期管理的智能决策能力。所提体系和框架可为生命周期大数据驱动的智能制造服务研究和应用提供一种参考模型。     

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。     

论航空制造业企业可持续发展的先导——数字化驱动

数字化驱动的制造模式发展正在从消费业拓展到制造业,并且不断重塑各个传统制造行业的原有秩序,激发创新.从智能集成生产与数字孪生制造模式理念、物理世界与信息世界互融的角度论述了航空制造业企业通过数字化驱动实现可持续发展的思路,并对人机互融、端对端系统工程、设备自律管理等进行了分析.     

[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。     

基于数据驱动的新一代应用分析

针对当前工业企业信息化普遍进入瓶颈期,通过分析工业大数据及数据的基本价值、数据驱动的基本逻辑、数据驱动的新一代应用及其与工业互联网、智能制造的关系,提出未来制造模式和IT架构都将发生显著的变化,在工业互联网平台的支持下,以工业APP为主要形态的新一代应用将成为工业企业信息化的主流。     

工业装备健康管理及关键功能分析

智能制造对工业装备的发展提出智能设备、智能服务的新需求,以及新型传感技术和信息技术的应用需求,推动工业装备健康管理的发展。文中通过分析装备工业大数据特点及技术框架,针对装备健康管理的感知系统、智能运维、数据应用平台等关键功能进行研究,提出装备健康管理面临的难点和解决方法,并结合典型应用案例介绍,提出装备健康管理的价值挖掘方向。     

大数据驱动的云雾制造体系架构

在大数据物联制造背景下,研究了云雾制造诞生的必然性,以及大数据驱动的云雾制造具体架构及其应用的优越性。首先,通过分析制造模式演化过程,阐述了大数据物联制造背景下,云制造转向云雾制造的内在原因;构建了基于大数据云雾计算的制造体系架构,研究了其在设备、车间、企业3个制造层级中的应用;并建立了该架构下的设备柔性自适应加工模型、多智能体柔性车间动态调度模型、个性化预测制造模型、动态网络产业结构驱动的企业联结类晶体模型。分析了大数据物联制造背景下的市场资源配置模式,以及信誉价值化对云雾制造体系安全性的影响。阐明了大数据驱动的云雾制造是物联制造发展的必然趋势,并在柔性化、智能化、个性化、市场化和安全化等方面具有显著优势。     

大数据驱动的智能车间运行分析与决策方法体系

针对智能车间制造数据呈现的大数据特性,研究大数据驱动的车间运行分析与决策方法体系。在分析传统方法局限性的基础上,提出"关联+预测+调控"的车间运行分析与决策新模式,进而提出该模式下的方法论体系,包括车间大数据预处理与分析方法、车间运行状态预测方法及车间运行状态决策方法等。提出车间运行分析与决策技术体系,深入讨论了海量高维多源异构制造数据预处理、动态制造数据多尺度时序分析、制造数据关系网络建模与关联分析、车间运行状态演化规律与预测和基于定量调控机制的车间运行决策等关键技术。所提体系将对实现大数据驱动的智能工厂有重要借鉴价值。     

全三维模型驱动的复杂产品智能制造

为适应以现代飞机为代表的复杂产品对制造效率和质量提升的需求,综合生产数据和制造知识两类信息处理,提出了全三维模型驱动的智能制造模式。建立了全三维设计和制造模型的数字量定义、传递与控制模式,通过扩展承载内容提升模型的适用性,通过协同设计提升模型对工艺的适应性,从而用面向制造的全三维设计模型驱动制造的高效化;以工件模型的数字量传递提高制造效率,以考虑变形补偿的工艺模型控制制造的准确度,从而以面向工艺链的精确制造模型驱动制造的可控化;建立了制造知识的数字化表达、管理和集成应用模式,采用工艺领域知识的系统化建模对源头各异的制造知识进行集中分类存储,采用成熟度控制生产数据向知识的转化来实现企业知识的螺旋式上升以及工艺领域知识的表达和科学管理;以多层次的推理提高模型设计的效率和准确度,以XML的几何数据交换将智能设计工具与已有计算机辅助系统相集成,实现复杂外形零件数字量的快速、精确定义。结合飞机框肋零件的制造,说明了全三维模型驱动的智能制造过程。实例零件制造结果表明,该技术可一步达到成形精度要求、显著缩短制造周期,并可用于指导飞机各类零部件智能化制造系统的构建,促使制造活动由经验依赖的试错模式向智能化的高效高质量模式转变。     

Web驱动的智能电子维护技术

智能维护技术可使企业的设备／产品获得接近于零的故障停机／失效率，它已被美国《财富》杂志评为未来制造业最热的三项技术之一。本文描述了Web驱动的智能电子维护技术的发展蓝图和体系结构，深入分析了Web驱动的应需式远程监测，数据的采集、转换、优化、同步和性能退化评估三项关键技术，介绍了电子信息平台D2B^TM和性能退化评估工具Watchdog Agent^TM等的最新研究成果，展望了该技术在制造业和服务业的应用前景。     

压电驱动技术研究进展与展望

压电驱动具有结构简单、构型多样、力密度高、精度高、响应快、断电自锁、无电磁干扰以及环境适应性好等突出优势,在超精加工、半导体制造、机器人、精密仪器、生命科学、航空航天和武器装备等领域均具有迫切的应用需求,已成为高端装备向高精尖发展的一项核心技术。压电驱动技术可为高端装备的突破和发展提供坚实的基础,具有重要的科学意义和实用价值。首先,从高端装备发展对精密驱动技术的实际需求出发,系统阐述了压电驱动技术的定义、分类及特点;其次,介绍了压电驱动技术的研究现状,并对压电驱动技术的典型应用进行了概述和分析;最后,对压电驱动技术进行了讨论与展望。     

大数据驱动的离散制造车间生产过程智能管控方法研究

在智能制造背景下,离散制造企业对利用大数据技术提高车间生产管控水平提出了迫切的需求。研究大数据驱动的离散制造车间生产过程智能管控方法,在明确离散制造车间特点与管控需求的基础上,分析了传统方法的局限性和大数据方法的优势,进而提出大数据驱动的离散制造车间生产过程管控总体框架,以制造大数据的"采集-处理-分析-服务"为主线开展研究。在"进度预测-瓶颈发现-异常溯源-智能决策"的生产过程闭环管控机制中,分别提出：基于堆叠稀疏自编码机的生产进度在线预测技术,基于平行门控循环单元的生产瓶颈漂移发现技术,基于密度峰值-模糊C均值的生产异常溯源分析技术和基于多智能体强化学习的生产过程智能决策技术。最后,以某航空企业典型离散制造车间作为对象,对所提出的大数据分析与智能决策方法进行了原型系统开发和应用验证。     

数据驱动的工业智能：现状与展望

新一代人工智能的迅猛发展,正在深刻影响全球新一轮工业革命。数据要素作为数字经济时代的核心要素,在智能制造应用需求和新一代人工智能的融合推动下正释放巨大价值。数据驱动的工业智能,尤其是以深度学习为代表的工业智能研究前沿,成为学术界和产业界的关注焦点。鉴于此,从工业数据全生命周期中数据预处理、数据建模、数据分析应用等各个关键环节出发,从各维度分析了数据驱动的工业智能,尤其是基于深度学习的代表性新理论与新技术。同时,深入探讨了面向智能制造的典型应用。最后,指出了数据驱动的工业智能研究领域面临的挑战和未来发展方向,这将为基于新一代人工智能的工业智能这一新兴交叉研究领域的发展,提供重要的理论与技术支撑。     

数字孪生驱动的机械加工工艺评价方法

在动态变化的加工条件下,机械加工工艺评价已成为智能制造模式下提高工艺可执行度和缩短产品研发周期必须要解决的关键问题,为此提出了数字孪生数据驱动的机械加工工艺评价方法。以加工过程感知数据为研究对象,创建加工过程实时数据的表达模型和获取流程,为工艺评价孪生数据提供了数据源泉;创建了加工工艺评价孪生模型框架体系,提出加工过程感知数据与工艺设计数据的映射机制,实现了工艺评价孪生数据的创建;将孪生数据反馈到工艺设计系统,实现评价数据的流通性、实时性与有效性;提出了孪生数据驱动的工艺评价方法;并创建了孪生数据驱动的机械加工工艺动态评价模块。并以船用柴油机关重件为例,验证了所提方法的有效性。     

基于数据驱动方式的NC代码自动生成

提出了一种数据驱动方式来代替传统的人机交互方式对制造模型进行处理,并自动生成NC代码。依次论述了数据驱动文件原理、实现的前提、表达规则、生成方式以及运行并生成NC代码。     

软体机器人驱动技术研究进展

软体机器人是一类新型仿生机器人,具有环境适应性强、运动灵活和本体柔软性等突出优点,在空间探索、灾害救援、医疗健康等诸多领域拥有广泛的应用前景。软体机器人主要由柔性本体材料和智能驱动/传感材料构成。聚焦软体机器人的驱动技术,首先介绍了以气/液流体弹性体材料为主体的流体驱动模式;然后,对气液相共同作用下的混合气液驱动技术进行介绍;接着,围绕现有研究较广泛的电驱动技术,重点分析了电动液压技术在软体机器人领域的最新进展及应用;最后,对电/磁/光/热驱动技术及其典型应用进行了分析和讨论;同时对未来软体机器人发展所面临的困难与机遇进行了展望。