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揭秘工业4.0生产车间

发布时间:2016-08-21 作者:佚名 
关键字:工业4.0生产车间 
了解汽车工业的人都知道,现在几乎在任何一家汽车制造车间,钢板的搬运、装配,甚至打磨、喷涂大都由机器人完成。从全球范围看,汽车工业是机器人应用最广泛的领域,汽车制造的高度自动化使得机器人越来越多地出现在工厂里。

    了解汽车工业的人都知道,现在几乎在任何一家汽车制造车间,钢板的搬运、装配,甚至打磨、喷涂大都由机器人完成。从全球范围看,汽车工业是机器人应用最广泛的领域,汽车制造的高度自动化使得机器人越来越多地出现在工厂里。

    自动化是现代化车间的重要标准,可以想象,未来会有更多先进的机器来代替人力,而人则主要负责维护和管理这些机器设备。然而这还不够,互联时代对工业制造提出了更高的要求,自动化工厂进一步升级,增添了互联的概念:把工厂的机器以及人连接到网络中去,机器与机器之间、人与机器之间实现对话。

    依托信息物理系统(CPS)和信息通信技术的结合,工厂将引入大数据技术进行分析优化管理,在计算机虚拟环境中,对整个生产过程进行仿真、评估和优化,最终将实现自动化、智能化、互联化的生产制造。

    在德国人的概念中,能实现这种制造方式的工厂被称为智能工厂。工业4.0战略的展开方向之一就是智能工厂。

    目前对于何为智能工厂有着各种各样的描述,但并没有一个统一标准化的定义。这种无法被定义的状态恰是当前智能工厂发展的真实写照。

    在这场新的变革中,汽车制造商、零部件供应商、软件提供商等站在各自需求角度对智能工厂都有着各自的解读,也因而带来了不同层面的实践,以及不同形态的智能制造解决方案。

    双重角色

    在推进工业4.0的过程中,数据安全是企业非常关注的一项内容。英飞凌与德国电信共同推出一款用于保护网络化生产的安全解决方案。

    在去年德国IT峰会上,德国总理默克尔观看的工业4.0智能生产演示中,英飞凌的安全产品对生产的各个环节进行身份认证,以保障整个生产过程的数据和信息安全。

    除了在自己的工厂里实践工业4.0,还为别的企业提供应对工业4.0的解决方案——在工业4.0的推进中,英飞凌扮演了双重角色。

    同样扮演双重角色的还有博世、西门子等巨头企业,它们也基于各自的优势推出了自己的智能制造解决方案。

    西门子认为未来互联网与传统制造业的结合会在数字工厂落地,因此它推出了自己的数字工厂解决方案(Digital Factory Solution)。为此,西门子早有布局,在2006年以32亿美元收购PLM软件商UGS。

    UGS拥有在线设计软件平台NX,其中内置CAD、CAM等一系列设计软件,还包括数字化生产流程规划软件Tecnomatix,以及市面上领先的cPDM解决方案Teamcenter。西门子将UGS的软件平台接入自己的工业自动化生产系统之上,形成了一套制造业解决方案。

    整合之后,西门子数字工厂蓝图初具规模,基于数据分享的合作平台,生产者与用户、供应商共同组成数字工厂,通过PLM、MES、TIA三位一体的软件系统平台,实时沟通,达成产品从研发设计到售后服务的全周期管理。

    在数字模拟平台上,虚拟产品与现实中在工厂走流程的产品一一对应。工厂内的具体执行系统,可以根据数字模拟平台的要求进行一定程度的重构。目前西门子的数字工厂解决方案,已经在一些高端汽车业的自动化制造过程中得到应用。

    另外,为了配合自己的工业自动化产品,西门子还推出了一款“西门子工业支持中心”的APP。这个APP将西门子的5000多份各种手册、操作指南,以及60000多个常见问题解答集成到网络平台,给客户提供了极大便利。

    博世也一直在研究工业4.0的解决方案,近来推出了“慧连制造”解决方案(Intelligent Connected Manufacturing solutions)。该方案核心为制造-物流软件平台,包括制程质量管理(Process Quality Manager)、远端服务管理(Remote Service Manager)、预测维护(Predictive maintenance)三个部分。

    制程质量管理:对生产全过程中所有的车间、流水线、作业区、机器设备实时监控;操作界面把各环节的表现指标和容忍度可视化,并对可能出现的波动提前预警。工作人员可以直观地感受到整个流程是否顺畅,及早对表现不正常的生产环节进行纠正。

    远端服务管理:这一系统允许机器的制造者在远端控制产品,帮助客户解决在机器装配、使用中遇到的问题。例如博世的工作人员可以在办公室里,对在世界其他角落的设备进行功能测试、参数设置、数据接入、错误排查、故障解除等工作。大幅缩减设备交割、安装、售后维修的工作量。

    预测维护:基于博世物联网套装,厂家可以通过装在产品上的传感器实时掌握其工作状态,并对可能出现的检修维护做准确预测,减少用户停产检修的次数。

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