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工业4.0的颠覆者——自动化软件

发布时间:2016-12-31 作者:佚名  来源:互联网
关键字:工业4.0 自动化软件 
工业4.0中的智能制造处处与软件技术相关联。工业4.0本质是基于“信息物理系统”实现“智能工厂”。
    在生产设备层面,通过嵌入不同的传感器进行实时感知。通过宽带网络,通过数据对整个过程进行精确控制;在生产管理层面,通过互联网技术、云计算、大数据、宽带网络、工业软件、管理软件等一系列技术构成服务互联网,实现物理设备的信息感知、网络通信、精确控制和远程协作。
 
    工业软件,是指专门为工业领域所使用的软件,大致可以分为两类:
 
    一类是植入到硬件产品或生产设备之中的嵌入式软件,它可以细分为操作系统、嵌入式数据库和开发工具、应用软件等,他们被植入硬件产品或生产设备的嵌入式系统之中,达到自动化、智能化的控制、监测、管理各种设备和系统运行的目的,对应工业4.0中生产设备中的应用。
 
    另一类则是对生产制造进行业务管理的,各种工业领域专用的工程软件。例如,产品生命周期管理系统(PLM),从产品研发、产品设计、产品生产、流通等各个环节对产品全生命周期进行管理;各种计算机辅助设计(CAD)、辅助制造(CAM)、辅助分析(CAE)、辅助工艺(CAPP)、产品数据管理(PDM)等实现生产和管理过程的智能化、网络化管理和控制,对应工业4.0中生产管理中的应用。
 
    所以说,工业4.0将工业软件提升到了前所未有的高度。工业4.0将各种工业软件充斥到制造流程之中,从供应链管理、产品设计、生产管理、企业管理等四个维度,提升“物理世界”中的工厂/车间的生产效率,优化生产工程。工业4.0中囊括了PDM(生产数据管理)、SCM(产业链管理)、PLM(产品生命周期管理)、CAD(计算机辅助设计)等软件系统以及数据处理系统,能够将分散的各种信息汇总分析,从而解决产品生命周期的不断缩短、物流交货周期的不断加快以及客户定制要求的多样化的问题,为制造工艺带来决定性的影响。
 
    如果从任意一个纬度来看工业4.0,都有可能是完全不同的结果。但是,无论从哪个纬度,信息处理的关键点“信息”与物理现象的关键点“网络”之间的连接处都是“工厂/车间”。因此,“信息物理系统”作为实体的操作设备,其作用是对于任何纬度的定位都是对等的,其接续性是特定的前提。
 
    同时,工业4.0时代,每一个产品将承载其整个供应链和生命周期中所需的各种信息,实现追踪溯源。每一个生产设备将由整个生产价值链所继承,实现自律组织生产。智能工厂灵活决定生产过程,不同的生产设备既能够协作生产,又可以各自快速地对外部变化做出反应……归根到底,这些都是软件技术应用的结果。
 
    可以说,工业软件技术支撑了绝大部分的生产制造过程。全球正在出现以信息网络、智能制造为代表的新一轮技术创新浪潮。而在这一浪潮中,传统的行业界限将消失,并会产生各种新的领域和业态。创造新价值的过程也因软件系统而发生改变,产业链分工将被重组。这个新型的产业链将使制造业不再仅仅是硬件制造的概念,而将更多地融入软件技术、自动化技术、现代管理技术与新的服务模式。
 
    从第一次工业革命到第三次工业革命,机器也经历了从“零件定义机器”到“软件定义机器”的过程。
 
    从机器本身的定义来看,它是是由各种金属和非金属部件组装成的装置,消耗能源,可以运转和做功。最初只有带有动力的工具、让零部件运动起来的才能归类为机器,而电子的出现改变了机器定义,没有零部件运动的设备也可以被认为是机器。机器零部件,从百年前的钢铁或金属零件,逐渐变成了电气控制元器件,再变成了模拟电子元器件,再变成数字电子元器件(如芯片),最后变成了由软件来执行部分机器功能的装置。
 
    现代机器已经脱胎换骨,包含各种新型“零部件”,而软件就是嵌入在金属之中的“思想者”、“统治者”与“定义者”。我们今天所讨论的主题,就聚焦在工业软件。
 
    工业软件是在工业领域里应用的各种软件,可以分为机械自动化、生产自动化、企业管理信息化等不同的大门类,也可以按用途分为CAX、ERP、PLM、MES、OA、EB、MRO等。作为新形态的零部件,工业软件发挥了关键作用,在由计算机变形发展出来的各种工控编程器、工业计算机、嵌入式设备、各种测试仪器、医疗仪器、电视、广播、娱乐设备,以及以及手机、平板电脑、可穿戴设备、VR/AR等各种智能硬件中,软件“体量”从几十行代码到几十万行代码不等,如果没有软件支撑,上述设备已经无法运行。
 
    智能系统的五个典型特征,可以提炼为状态感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升。
 
    状态感知是能准确感知系统外部工况,如市场、客户、输入的实时运行状态;
 
    实时分析是对获取的实时运行状态数据进行快速、准确的推理与分析;
 
    自主决策是根据数据分析的结果,按照设定的规则,自主做出选择和判断;
 
    精准执行是对外部需求、企业运行状态、研发或生产等做出快速应对;
 
    学习提升是在系统运行和反复执行的过程中,不断通过深度学习而提升系统智能。
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