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智能工厂关键技术:建设规划

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2017年07月27日 人浏览

制造执行系统

1)智能工厂系统建模技术
智能工厂系统建模技术是建设规划决策推演活动的基础。它通过围绕工业生产活动预 期目标,将相关工业生产活动中涉及的生产对象、生产活动过程、生产设备、配套生产环 境与资源等进行数字化定义,将物理世界中的工厂组成要素映射为不同形式和主题的实体 模型或抽象模型,并通过划分的信息抽象粒度、定义的数据驱动逻辑、配置关联的数据资 源与交互操作策略、评价策略,最后在计算机中形成能够完整反映现实的智能工厂系统模 型。当将生产组成要素的实时数据输入关联到相关模型上时,能够通过机器学习和计算推演工厂运行的发展趋势,提高建设规划的可信度与可行性。
由于工业生产活动中人、机、料、法、环是相互作用影响缺一不可的,在不同生产场景中,各类要索作用影响的方式和影响力大小各有差异,因此在建模时能否准确识别适用场景下的建模方式、实体模型详细程度、信息抽象粒度、完整性、组合要求和逻辑型算法,直接影响相关模型的可用性和决策的科学性。
在建设规划中,较为常见的是以三维数字技术为越础构违而成的数字化工厂布局实体模型和以数字化逻辑定义为基础的功能仿典分析模型。前者侧重三维可视化,后者侧重逻辑仿真、时序推演等功能实现的可视化。将智能工厂作为一个整体看待时,工厂本身也和所生产的产品、采用的技术一样具有其固有的生命周期,各个阶段不同关注对象对所需模型的类型、拆分组成关系、特征信息要求也各有侧重。统一的模型数据资源交换格式、编码规则,是跨企业模型协作以及模型与异构系统间能够互相沟通、互相影响、相互组成必不可少的条件,也是工厂全生命周期各阶段模型数据能够继承复用的关键。
2)规划仿真及优化设计技术
在计算机环境中构建起完整的工厂模型,根据生产纲领,用模型代替生产设备进行试验,对其工艺流程和生产节拍进行计算和评估,对工厂生产过程进行直观展示和分析。建设规划人员可对生产工艺、规划布局、流水线设计、工人动作进行调整或修正,减少规划不合理因素,降低设计周期和规划成本。支持对工程环境、能耗、经济、质量、安全等方面的分析、检查和模拟,为项目全过程的方案优化和科学决策提供依据。随着实时数据的积累,一些复杂系统的运行分析和优化可以通过机器学习和数据挖掘的方式自动运算分析实现,并指导制造执行系统的运行。
3)虚拟现实与增强现实技术
利用计算机技术建立工厂逼真的虚拟环境,让规划设计人员的视觉、听觉和触觉等感受与在真实环境中一样,沉浸在虚拟环境中与环境进行实时交互。在车间布局设计中,通过虚拟现实技术直观地进行规划推演,避免可能出现的干涉和其他不合理问题。在人性化工作条件设计时,通过建立工厂中设备和操作人员的模型,模拟人操作机器的各种动作, 将人、机相互作用的动态过程可视化,结合人机工程学的各种评价标准和算法,对设备的人机因素进行量化分析和评价,改善操作人员的工作环境。
以智能装备为代表的信息物理系统融合了环境感知、在线监测、实时通信和计算决策,配合各种人机交互界面装置,为增强现实提供了应用基础。在识别感知周围环境的基础上,利用动作捕捉等技术,给身处实际环境中的规划或操作人员提供超出使用者自身感知能力的相关信息,能够将规划仿真推演结果和实时运行数据一起推送到操作者交互界面,是实现虚拟指导现实闭环的关键技术。
4)智能工厂全生命周期数字传输与共享技术
传统工厂中各因素根据其自身特点自成体系运行又相互作用影响,操作人员根据生产 过程中反馈的各种信息进行判断和决策。在智能工厂中,人机之间、扒器之间、系统之间需要能够相互协商,需要在建设规划之初,对工厂全生命周期数字传输与共享进行规划。 整理系统间进行信息传输的技术耍求,建立系统间对话协商的协议匹配规则,指导实际工厂建设时从设备层、控制层到车间层、企业层和协同层之间的信息传输,并保证内容完整度、数据获取方式、可执行度、协议沟通兼容度等,从多维度支撑智能工厂的持续运行。

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