考察智能制造基本要求,从对相关要求的满足程度可以探测出各国智能制造的基本现状。目前机器代人是努力方向之一,但这只是在自动化层面上。要实现优化的机器代人,首先必须对工程问题和工程参数进行建模,智能工厂构建工程,然后利用所采集到的高数据进行模型的机器学习;此后的模型则与机械设备和生产现状---绑定。基于这些可以开发出智能系统,继而产生出即时可变的、一直是优化的生产参数,交给基础自动化执行。这优化的机器代人正是智能制造。
企业的智能制造现状究竟如何?至少在智能制造的中心环节(生产过程的优化),比如工程建模、机器学习和智能系统架构开发方面,情况并不乐观。
现场智能制造项目中,企业完成了项目的工程问题建模和智能系统开发,智能工厂构建项目,以及关键工具参数离线测量和在线软测量,尽管所提供数据基本满---数据看板为代表的数字化制造,智能工厂构建设备,但是现场提供高数据并不容易。这样智能系统供货商的成本很大。企业对于现场遗漏数据的问题没有明确的惩罚制度,辽宁智能工厂构建,导致现场数据完整性较差。小企业往往---无法采集所需要的高数据。
推进智能制造的主要策略是在数字化、自动化甚至在机械化方面的补课,鼓励自动化和数字化,同时鼓励智能化的开发与实施。各个企业要严格在技术和管理层面重视数据,在数据方面要有严格的奖惩制度。应该减少智能产线建设中忽视智能系统的行为。当前在何为真正的智能制造方面误解颇多,很多作为智能制造---基础的数字制造甚至自动化制造,被当成了智能制造。
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