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为什么说工业软件是智能制造的核心?

工业革命逐渐解放制造人力。制造本质上是从“原材料”到“产品”的过程,内容可以简化为工艺设计、工艺参数、过程控制、执行四个步骤。

在历次工业革命中,制造工业走过了机械化、电气化、自动化(数字化)、智能化的道路,在这个过程中,工具(装备)做的事越来越多,人逐步把精力更多的投入到创造性的工作中。

若把“制造”看作从起点到终点的出行问题,制造业历次升级过程可以分别形象为自行车(机械化)-电动车(电气化)-汽车(自动化)-自动驾驶(智能化),其中人更多的参与到决策过程中,对人力的要求越来越低,效率大幅提升。 


智能制造的发展是由体系建立到精确模型建立的过程,实现智能制造,首先要解决智能维护大问题,再做智能预测,最后做到无忧系统与大价值。具体来看分为以下五个阶段:


第一阶段:全员生产系统(TPS)。由日本提出来的,建立的5S 标准(整理、整顿、清扫、清洁、素养)是七八十年代整个制造系统当中引以为核心的标准,固化在了组织和对人培训方面。


第二阶段:精益制造和6-Sigma。它的核心价值是如何以数据作为标准建立管理体系,本质是消除浪费。


在这个基从础下面包括质量管理体系、产品全生命周期管理体系等等。这个时候数据真正在制造使用过程中发挥作用。


第三阶段:数据驱动的预测性建模分析。以数据驱动的预测性建模分析,指的是怎么把隐性的问题显性化,显性化之后解决隐性的问题,避免显性问题的发生。


第四阶段,以预测为基础的资源有效性运营决策优化。对于过去产生的关联性都能够建模之后,怎么根据系统生产、环境、人员多方要素变化进行实时动态优化。


第五阶段,“信息-物理”系统。它是建立在对于所有设备本身运行的环境、活动目标非常精确建模基础上,这个时候产生知识的应用和传承问题。 



制造范式转型,关键在于数据流通与工艺建模

数字孪生技术的背后是数字模型

软件定义制造,智能制造本质是软件化的工业基础

工业软件建立了数字自动流动规则体系,操控着规划、制作和运用阶段的产品全生命周期数据,是数据流通的桥梁,是工业制造的大脑。


同时,工业软件内部蕴含制造运行规律,并根据数据对规律建模,从而优化制造过程。可以说,软件定义着产品整个制造流程,使得整个制造的流程更加灵活与易拓展,从研发、管理、生产、产品等各个方面赋能,重新定义制造。

阅读原文来源:工业导航
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