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有“成都工博会”之称的中国(成都)国际现代工业技术博览会于6月13日-15日在成都开展。深圳众为兴乘胜出击,通过展品,向西南地区制造行业展现了自身在运控及工业机器人产品上强大的技术创新能力和实用方案,受到了与会观众的良好反响。△众为兴展位前观众云集       据了解,作为西南地区最专业的工业展之一,该展会至今已经成功举办六届,之所以经久不衰,在于成都及周边...
2019 - 06 - 17
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6月13日,维科杯·OFweek 2019中国机器人行业年度评选结果在深圳揭晓,凭借强大的综合实力、领先的销量表现和在业内取得的突出成就和口碑,深圳众为兴荣获“最具品牌价值奖”。△颁奖现场(右一为众为兴市场总监王亮先生)    颁奖现场,来自业内数百名企业领袖、专家学者与创新开拓者,共同见证了获奖机器人企业收获荣誉与掌声的这一重要时刻。    目前我国已成为全球最大的工业机器人消费市场,...
2019 - 06 - 06
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深圳众为兴领先国产机器人企业,即将推出一款工业机器人编程软件——AR Studio。    AR Studio提供项目管理与开发环境,可安装在PC端,配合众为兴最新一代驱控一体控制器QC410,来控制整个机器人工作单元。AR Studio支持以太网与控制器进行通信。    AR Studio集成了多项编程辅助、运行调试功能及诊断工具等,同时具备虚拟仿真功能,用户无需花费大量时间组装实物,即能进行工...
2019 - 05 - 24
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5月22日,工业和信息化部中小企业局公布了第一批专精特新“小巨人”企业名单,共有248家企业,其中深圳众为兴榜上有名。       据统计,共有8家深圳企业上榜本批名单,涉及的行业领域分别有工业机器人及其控制系统、智能传感器以及城市轨道交通信号控制系统等方面。       2018年11月,工信部发布通知,计划利用20...
2019 - 05 - 22
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2019中国(华南)国际机器人与自动化展览会于5月22日在东莞广东现代国际展览中心开幕,未来三天深圳众为兴将集中展示SCARA高速搬运、圆弧同步跟随分拣、龙门双驱、并联同步等机器人及智能制造解决方案,为各细分行业在制造手段、工艺流程上的转型升级,描绘出无限可能(众为兴展位号:3号馆B3257)。  △众为兴展位前观众如潮  华南作为我国经济发展和制造业基础雄厚的地区,机器人应用更是全国领先。近年来...
2019 - 04 - 28
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为进一步提高园区生产制造企业转型升级水平,4月28日,江西新余高新区举行《产业知识》专题讲座,讲座由江西新余高新区副书记廖军保主持,高新区经济发展部部长组织周升梁、高新区书记喻国杰等多位领导与园区60多家企业技术负责人一道参会。    讲座特邀深圳众为兴市场总监王亮先生,为与会者现场讲解了全球智能制造发展状况及众为兴能够为园区企业提供哪些技术支持和相关产品与服务,引起强烈反响,多家企业纷纷邀请众为...
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细数智能制造十大发展方向

发布时间: 2018-08-07
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  智能制造是实现整个制造业价值链的智能化和创新,是信息化与工业化深度融合的进一步提升。

  

  目前智能制造的“智能”还处于Smart的层次,智能制造系统具有数据采集、数据处理、数据分析的能力,能够准确执行指令,能够实现闭环反馈;而智能制造的趋势是真正实现“Intelligent”,智能制造系统能够实现自主学习、自主决策,不断优化。

  

  智能制造是实现整个制造业价值链的智能化和创新,是信息化与工业化深度融合的进一步提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和人工智能技术。智能制造包括开发智能产品;应用智能装备;自底向上建立智能产线,构建智能车间,打造智能工厂;践行智能研发;形成智能物流和供应链体系;开展智能管理;推进智能服务;最终实现智能决策。

  

  目前智能制造的“智能”还处于Smart的层次,智能制造系统具有数据采集、数据处理、数据分析的能力,能够准确执行指令,能够实现闭环反馈;而智能制造的趋势是真正实现“Intelligent”,智能制造系统能够实现自主学习、自主决策,不断优化。

  

  在智能制造的关键技术当中,智能产品与智能服务可以帮助企业带来商业模式的创新;智能装备、智能产线、智能车间到智能工厂,可以帮助企业实现生产模式的创新;智能研发、智能管理、智能物流与供应链则可以帮助企业实现运营模式的创新;而智能决策则可以帮助企业实现科学决策。智能制造的十项技术之间是息息相关的,制造企业应当渐进式、理性地推进这十项智能技术的应用。

  

  1.智能产品

  

  智能产品通常包括机械、电气和嵌入式软件,具有记忆、感知、计算和传输功能。典型的智能产品包括智能手机、智能可穿戴设备、无人机、智能汽车、智能家电、智能售货机等,包括很多智能硬件产品。智能装备也是一种智能产品。企业应该思考如何在产品上加入智能化的单元,提升产品的附加值。

  

  2.智能服务

  

  基于传感器和物联网(IoT),可以感知产品的状态,从而进行预防性维修维护,及时帮助客户更换备品备件,甚至可以通过了解产品运行的状态,帮助客户带来商业机会。还可以采集产品运营的大数据,辅助企业进行市场营销的决策。此外,企业通过开发面向客户服务的APP,也是一种智能服务的手段,可以针对企业购买的产品提供有针对性的服务,从而锁定用户,开展服务营销。

  

  3.智能装备

  

  制造装备经历了机械装备到数控装备,目前正在逐步发展为智能装备。智能装备具有检测功能,可以实现在机检测,从而补偿加工误差,提高加工精度,还可以对热变形进行补偿。以往一些精密装备对环境的要求很高,现在由于有了闭环的检测与补偿,可以降低对环境的要求。

  

  4.智能产线

  

  很多行业的企业高度依赖自动化生产线,比如钢铁、化工、制药、食品饮料、烟草、芯片制造、电子组装、汽车整车和零部件制造等,实现自动化的加工、装配和检测,一些机械标准件生产也应用了自动化生产线,比如轴承。但是,装备制造企业目前还是以离散制造为主。很多企业的技术改造重点,就是建立自动化生产线、装配线和检测线。美国波音公司的飞机总装厂已建立了U型的脉动式总装线。自动化生产线可以分为刚性自动化生产线和柔性自动化生产线,柔性自动化生产线一般建立了缓冲。为了提高生产效率,工业机器人、吊挂系统在自动化生产线上应用越来越广泛。

  

  5.智能车间

  

  一个车间通常有多条生产线,这些生产线要么生产相似零件或产品,要么有上下游的装配关系。要实现车间的智能化,需要对生产状况、设备状态、能源消耗、生产质量、物料消耗等信息进行实时采集和分析,进行高效排产和合理排班,显着提高设备利用率(OEE)。因此,无论什么制造行业,制造执行系统(MES)成为企业的必然选择。

  

  6.智能工厂

  

  一个工厂通常由多个车间组成,大型企业有多个工厂。作为智能工厂,不仅生产过程应实现自动化、透明化、可视化、精益化,同时,产品检测、质量检验和分析、生产物流也应当与生产过程实现闭环集成。一个工厂的多个车间之间要实现信息共享、准时配送、协同作业。一些离散制造企业也建立了类似流程制造企业那样的生产指挥中心,对整个工厂进行指挥和调度,及时发现和解决突发问题,这也是智能工厂的重要标志。智能工厂必须依赖无缝集成的信息系统支撑,主要包括PLM、ERP、CRM、SCM和MES五大核心系统。大型企业的智能工厂需要应用ERP系统制定多个车间的生产计划(ProducTIonplanning),并由MES系统根据各个车间的生产计划进行详细排产(producTIonscheduling),MES排产的力度是天、小时,甚至分钟。

  

  7.智能研发

  

  离散制造企业在产品研发方面,已经应用了CAD/CAM/CAE/CAPP/EDA等工具软件和PDM/PLM系统,但是很多企业应用这些软件的水平并不高。企业要开发智能产品,需要机电软多学科的协同配合;要缩短产品研发周期,需要深入应用仿真技术,建立虚拟数字化样机,实现多学科仿真,通过仿真减少实物试验;需要贯彻标准化、系列化、模块化的思想,以支持大批量客户定制或产品个性化定制;需要将仿真技术与试验管理结合起来,以提高仿真结果的置信度。流程制造企业已开始应用PLM系统实现工艺管理和配方管理,LIMS(实验室信息管理系统)系统比较广泛。

  

  8.智能管理

  

  制造企业核心的运营管理系统还包括人力资产管理系统(HCM)、客户关系管理系统(CRM)、企业资产管理系统(EAM)、能源管理系统(EMS)、供应商关系管理系统(SRM)、企业门户(EP)、业务流程管理系统(BPM)等,国内企业也把办公自动化(OA)作为一个核心信息系统。为了统一管理企业的核心主数据,近年来主数据管理(MDM)也在大型企业开始部署应用。实现智能管理和智能决策,最重要的条件是基础数据准确和主要信息系统无缝集成。

  

  9.智能物流与供应链

  

  制造企业内部的采购、生产、销售流程都伴随着物料的流动,因此,越来越多的制造企业在重视生产自动化的同时,也越来越重视物流自动化,自动化立体仓库、无人引导小车(AGV)、智能吊挂系统得到了广泛的应用;而在制造企业和物流企业的物流中心,智能分拣系统、堆垛机器人、自动辊道系统的应用日趋普及。WMS(WarehouseManagementSystem,仓储管理系统)和TMS(TransportManagementSystem,运输管理系统)也受到制造企业和物流企业的普遍关注。

  

  10.智能决策

  

  企业在运营过程中,产生了大量的数据。一方面是来自各个业务部门和业务系统产生的核心业务数据,比如与合同、回款、费用、库存、现金、产品、客户、投资、设备、产量、交货期等数据,这些数据一般是结构化的数据,可以进行多维度的分析和预测,这就是BI(BusinessIntelligence,业务智能)技术的范畴,也被称为管理驾驶舱或决策支持系统。同时,企业可以应用这些数据提炼出企业的KPI,并与预设的目标进行对比,同时,对KPI进行层层分解,来对干部和员工进行考核,这就是EPM(EnterprisePerformanceManagement,企业绩效管理)的范畴。从技术角度来看,内存计算是BI的重要支撑。


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