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流程工業智能制造初探——信息物理系統+工業大數據分析

北京科技大學原校長 徐金梧

來源:中國建材信息總網  撰稿人:  發布時間:2020年11月20日 瀏覽:
摘要:

流程行業面臨提質增效、節能減排、產品個性化和供貨期趨短化的壓力,企業必須通過智能決策,實現業務精準管理,產品與服務中價值最大化,通過智能工廠,實現柔性化、精準化、規模化的客戶定制配送。智能制造通過提高產品質量,降低生產成本和縮短供貨時間,提高產品的競爭力。智能制造圍繞裝備、工廠、產品與服務的智能化,構建數據支撐、智能制造、智能決策三層系統,提高設備使用效率,提高能源利用率、降低產品不良率、提高生產效率、提高定制配送能力、縮短產品研制周期。CPS系統通過工業大數據分析,實現頂層的精準決策、系統層的精準運管、執行層的精準制造,提高企業大規模個性化定制能力,全面提升產品的控制精度和質量指標。

北京科技大學原校長 徐金梧

  報告概要:流程行業面臨提質增效、節能減排、產品個性化和供貨期趨短化的壓力,企業必須通過智能決策,實現業務精準管理,產品與服務中價值最大化,通過智能工廠,實現柔性化、精準化、規模化的客戶定制配送。智能制造通過提高產品質量,降低生產成本和縮短供貨時間,提高產品的競爭力。智能制造圍繞裝備、工廠、產品與服務的智能化,構建數據支撐、智能制造、智能決策三層系統,提高設備使用效率,提高能源利用率、降低產品不良率、提高生產效率、提高定制配送能力、縮短產品研制周期。CPS系統通過工業大數據分析,實現頂層的精準決策、系統層的精準運管、執行層的精準制造,提高企業大規模個性化定制能力,全面提升產品的控制精度和質量指標。

  報告介紹了工業大數據的應用實例——全流程質量管控平臺。該平臺通過采集過程工藝參數和質量信息,變“事后”質量抽檢為“在線”質量監控和多維度 質量評價,包括質量診斷、質量追溯和在線優化、在線判級,提高質量穩定性。

  報告介紹了以產品性能需求為目標的材料數字化逆向設計方法及其開發個性化和新鋼種的應用,數字化材料研發的系統功能拓展可實現全流程數字化過程仿真、各工序數字化孿生模型、智能化產品研發與優化和產品質量的可持續優化。

  報告提出通過數字產品、集中操控中心和協同運管中心形成信息物理系統產線級架構,通過數據分析和可視化技術,實現在線綜合監控、實時異常推送、生產過程回放和多主題聯合分析,成倍提高分析效率,提高事故處理能力;實現績效指標動態管控與優化,提高子項績效指標合理性并能對標分析診斷問題。

  報告以高溫熔爐為例,介紹了通過新的感知技術發展和數字孿生模型建立信息物理系統單元級系統架構的方法。

  報告指出了冶金工業的關鍵檢測技術,包括鑄坯表面、熱軋材表面缺陷檢測技術,板形檢測、尺寸精度在線檢測技術,超聲顯微鏡夾雜物、晶粒3D掃描技術,二維X射線衍射的材料性能檢測技術,基于元素譜的材料成分快速檢測技術。

  報告指出了冶金工業的關鍵監測技術——設備監測。設備監測技術包括設備狀態態精確檢測與傳感技術、設備狀態監測與遠程診斷系統及設備狀態智能管理平臺。

  報告提出了冶金工業的關鍵共性技術,包括產供銷一體化系統、能源調度策略優化、高溫、惡劣環境下工業機器人、智能天車、智能倉庫、AGV小車、智能托盤等智能物流裝備、智能裝配設備。

  報告最后介紹了冶金行業智能化標準體系結構。

責任編輯:彭芬
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