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工业4.0中的智能制造技术有哪一些
2019-08-01 17:43:00
工业4.0的概念源自德国政府2011年的计划,鼓励德国制造商数字化制造流程,以提高在全球的竞争力。2015年中国亦不落人后推出“中国制造2025”,也是为了提高竞争力而推动制造升级。美国智能制造则集结各种新兴科技,以数字通讯和高性能计算机处理为主,关键在于软件。
世界各国为了提高竞争力而推动制造业升级。
据Design News报导,高级制造技术蓬勃发展,值得大家注意,包括网宇实体系统(CPS)、大数据、高级机器人、协作型机器人、虚拟工厂、物联网(IoT)、机器学习、机器对机器通讯(M2M)、积层制造和数字分身(Digital Twins)。
首先是网宇实体系统(Cyber-Physical System; CPS)。这整合资产管理、资产组态和生产力分析,CPS所提供的数据让用户明白连网资产的状态,同时通报潜在的风险。若CPS进一步结合工程和运算,可分析制造流程,促进优化和效率,以及分析设备是否健全。
其次是大数据。这应用到制造业上,可善用实时数据收集和分析,逐渐淘汰预防性维护(preventive maintenance),以预测性维护(predictive maintenance)取而代之,趁机器故障前发现问题并发出预警。大数据亦可用来分析和调整生产流程,以提高制造速度和产出,减少浪费和瑕疵,把能源消耗量降到最低。
第三是高级机器人。制造机器人的角色日趋专业化,有的专门加工食品,有的专门检查肉眼看不见的瑕疵,有的负责包装。机器人夹爪不仅可拿取重物,亦可小心对待鸡蛋等易碎物品。
第四是协作型机器人,专门跟人类在生产线并肩工作,生产线会利用协作型机器人的双臂来抬举和移动重物。
第五是虚拟工厂,以计算机模型仿真最佳组织状态,不仅适用于单一生产线,亦可套用到同一家企业的全球厂房。虚拟工厂模型亦有教学功能,可协助企业培训员工有效率的操作工作站。
第六是物联网,包括用来监控工厂资产,监控厂内营运效率和进行优化,以及收集现场服务数据。部分汽车制造商甚至会监控售后的产品,掌握其使用状况和追踪产品问题。
第七是机器学习,以算法来监控和优化工厂营运,产品设计团队亦可善用从工厂收集的数据,透过产品设计来优化制造流程。
第八是M2M通讯。从产品设计团队、供货商、工厂营运、设备维护到消费者都充分连网,各个环节皆可得知生产状况、存货量、成品和出货情况。
第九是积层制造,又称为3D打印。随着3D打印速度加快,打印材料日益普及,制造业开始借助积层制造来少量生产,完成客制化商品。
第十是数字分身。数字分身是指某种实体物品或系统的动态软件模式,借助传感器所取得的数据有助于了解物品或系统的状态、因应改变、改善营运,并提升价值。
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