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美国智能制造三部曲(下)| 去中心化的挑战

2016-03-24 09:24
FlappyBird
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  这个全新制造式的改变,需要我们打破多年来形成的控制分层的思维模式,而向全连接、分布式的智能制造系统去靠拢。

  2、智能制造的标准与

  生态系统映射分析

  现有的制造业标准远远不能满足面向服务的智能制造生态系统。作为嗷嗷待哺的标准,包括:体系参考架构、网络安全、工厂联网、供应链集成,以及数据从工厂车间到企业级的无缝传输。具体地说,在这些领域新的或改进的标准,仍然是瞄准智能制造的四大目标,提高敏捷性(A)、质量(Q)、生产率(P)和可持续性(S)。借着美国国家标准院的这个提法,我们在此也需要谨慎地提醒读者,新一代工业升级显然是多目标的。有些认为工业4.0的目标就是大规模个性化定制生产,是过于偏颇的。在许多装备制造业领域,定制生产并非第一选项。

  

  图3:智能制造的四大目标

  那么,到底需要何种技术,来支持何种功能?下表给出了智能制造体系的映射表。第一列表示新标准的机会领域。第二列显示出新标准如何影响智能制造生态系统包括产品生命周期、生产系统生命周期、商业周期和智能制造金字塔(SPP)。第三列显示了新标准对智能制造的能力支撑。这个表并不是完整的,而只是作为探索和讨论智能制造标准起点的基础要素。

  智能制造体系的映射表

  以PLM/MES集成为例,产品生命周期数据如果能结合制造工艺数据,就可以对过程本身做一个更好的分析,在生产率、可持续性和质量方面促进过程改进。例如,分析产品性能有时可以揭示在生产中的质量问题。这是对CPS最为完美的阐述。

  智能制造系统SMS的愿景之一就是,产品成为真正的生命体,本身可以包含历史。每一个产品都有一个不间断的自传,如何、何时、何地被制造出来的。MTConnect研究所已经开始研究这一类标准活动,完善产品的可追溯性。而大数据和云制造技术,则提供更多类型的先进分析和服务,从而使它们更容易被制造商访问。

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