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装备制造业在智能制造背景下进行产业升级

智能数控机床

智能数控机床是数控机床的高级形态,融合了先进制造技术、信息技术和智能技术,具有自主学习能力,可以预估自身的加工能力,利用历史数据估算设备零件的使用寿命;能够感知自身的加工状态,监视、诊断并修正偏差;对所加工工件的质量进行智能化评估;通过各种功能模块,实现多种加工工艺,提高加工效能和控制度。其发展呈智能化、多功能化、控制系统小型化趋势。

3D打印(增材制造)

3D打印技术以数字模型文件为基础,应用可粘合材料,通过连续的物理层叠加,逐层增加材料来生成三维实体,因而又被称为增材制造(AdditiveManufacturing,AM),是融合了数字建模技术、机电控制技术、信息技术、材料科学与化学等诸多方面的前沿性、知识综合性应用技术,可对个性化、小批量产品进行很好的成本控制,预计未来将会更多地应用在生物医疗、航空航天、军工等小批量个性化需求的领域。此外,为了节省支撑材料带来的打印成本,未来3D打印将向着无支撑化研究发展,例如现在已经较为成熟的悬浮3D打印和高速激光烧结(HSS)。

智能传感器

智能传感器(IntelligentSensor)是一种将待感知、待控制的参数量化并集成应用于工业网络的新型传感器,具有高性能、高可靠性、多功能等特性,带有微处理机系统,具有信息感知采集、诊断处理、交换的能力,是传感器集成化与微处理机相结合的产物。未来的智能传感器将更多地结合微处理器和新型工艺材料,如表面硅微机械加工以及用来形成三维微机械结构的微立体光刻新技术,提升传感器的精度,增加传感器环境适应性;同时,和IoT、互联网结合,实现网络化,可实时采集和传递数据;除了工业制造,还能被广泛应用于生活服务中。

智能物流仓储

工业4.0智能工厂框架中,智能物流仓储位于后端,是连接制造端和客户端的核心环节,由硬件(智能物流仓储装备)和软件(智能物流仓储系统)两部分组成。其中,硬件主要包括自动化立体仓库、多层穿梭车、巷道堆垛机、自动分拣机、自动引导搬运车(AGV)等;软件按照实际业务需求对企业的人员、物料、信息进行协调管理,并将信息联入工业物联网,使整体生产高效运转。智能物流仓储在减少人力成本消耗和空间占用、大幅提高管理效率等方面具有优势,是降低企业仓储物流成本的终极解决方案。无人化是智能物流仓储重要的发展趋势,搬运设备根据系统给出的网络指令,准确定位并抓取货物搬运至指定位置,常见的轨道AGV在未来将会被无轨搬运机器人取代。

智能检测与装配装备

随着智能传感器的不断发展,各种算法不断优化,智能检测和装配技术在航空航天、汽车零部件、半导体电子医药医疗等众多领域都得到了广泛应用。基于机器视觉的多功能智能自动检测装备可以准确分析目标物体存在的各类缺陷和瑕疵,确定目标物体的外形尺寸和准确位置,进行自动化检测、装配,实现产品质量的有效稳定控制,增加生产的柔性、可靠性,提高产品的生产效率。数字化智能装配系统可以根据产品的结构特点和加工工艺以及供货周期进行全局规划,最大限度地提高装配设备的利用率。除了在航空航天、汽车领域的应用,智能检测和装配装备在农产品分选和环保领域领域将有很大的潜力。

国内外发展现状和形势

制造业强国发展状况

20世纪80年代,工业发达国家已开始对智能制造进行研究,并逐步提出智能制造系统和相关智能技术。进入21世纪,网络信息技术迅速发展,实现智能制造的条件逐渐成熟。在国际金融危机之后,虚拟经济出现泡沫,传统制造业强国开始将重心转回实体制造,颁布了一系列发展智能制造的国家战略(表1),期望以发展制造业刺激国内经济增长,巩固大国地位。

美国:先进制造业伙伴计划,重塑工业竞争力

美国通过先进制造业伙伴计划重新规划了本国的制造业发展战略,投入超过20亿美元研究先进工业材料、创新制造工艺和基于移动互联网技术的第三代工业机器人,希望通过发展先进制造业,实现制造业的智能化升级,保持美国制造业价值链上的高端位置和制造技术的全球领先地位。美国智能制造现阶段重点研究领域及内容:

智能机器人:结合互联网技术,增加机器人的交互能力;

物联网:将传感器和通信设备嵌入到机器和生产线中;

大数据和数据分析:开发可解读并分析大量数据的软件和系统;

信息物理系统和系统集成:开发大规模生产系统,实现高效灵活的实时控制和定制;

可持续制造:通过绿色设计,使用环保材料,优化生产工艺,开发可提高资源利用率、减少环境有害物质排放的生产体系;

增材制造:将3D打印技术应用于部件和产品制造,减少产品开发和制造的时间与成本。

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