吳楚南 對外經(jīng)濟貿(mào)易大學統(tǒng)計學院在職人員高級課程研修班學員
引言:經(jīng)過多年的發(fā)展,已經(jīng)形成了一套成熟的工業(yè)系統(tǒng)架構,企業(yè)圍繞提質(zhì)增效的目標,推動智能制造將是一個長期的、循序漸進的過程。在現(xiàn)有系統(tǒng)的基礎上,利用智能制造系統(tǒng)的相關技術,不斷進行補充完善和升級迭代,解決產(chǎn)線的痛點問題,由傳統(tǒng)生產(chǎn)模式進入到智能制造的初級階段。
確定性意味著工業(yè)自動化系統(tǒng)必須具有可靠的響應能力,主要是:(1)實時工業(yè)自動化系統(tǒng)通常是實時系統(tǒng),在許多情況下,生產(chǎn)信息的傳遞延遲是不可接受的。(2)可預測性。也就是說,在某些條件下,該系統(tǒng)的輸出是可預測的,區(qū)別在于控制或可接受的范圍。(3)手動優(yōu)先級。在特殊情況下,工業(yè)自動化系統(tǒng)的某些功能可以由操作員手動控制,從而使整個系統(tǒng)能夠繼續(xù)以手動模式運行,從而降低性能,包括可用性。
經(jīng)濟性是指企業(yè)從投資活動中獲得的財務回報。鋼鐵企業(yè)具有較強的行業(yè)背景和獨特的個性特征,許多先進技術難以在其他行業(yè)和生產(chǎn)線之間輕松傳播復制。IT行業(yè)的市場模式并非總是在市場上提供。因此,技術的發(fā)展是否適當和經(jīng)濟上合理的問題應得到充分考慮。總的來說,智能制造的發(fā)展應是一個持續(xù)的過程,在此過程中,相關技術在不同發(fā)展階段的作用應根據(jù)生產(chǎn)需求和依賴技術的特點及其在整個生產(chǎn)系統(tǒng)中的地位加以證明。最終目標是將技術集成到現(xiàn)有工業(yè)自動化系統(tǒng)中,形成有機整體圖,有效實現(xiàn)企業(yè)目標。
隨著人們對工業(yè)產(chǎn)品要求的提高,以及工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量的提高。日后,我國工業(yè)自動化會向著高精度化的發(fā)展方向前進。尤其是近些年來一些政策對精細度提出了要求,工業(yè)控制系統(tǒng)的高精度化逐漸的被提上日程。例如,變送器,之前是0.75%,現(xiàn)在已經(jīng)提升到了0.04%。我國的科氏質(zhì)量流量計實現(xiàn)了高精度的0.05%,這些都表現(xiàn)出了工業(yè)自動化會向著高精度化的方向前進。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)被視為整個智能發(fā)展過程的起點,在智能制造活動的各個方面發(fā)揮著重要作用。它利用不同服務間的數(shù)據(jù)作為智能互聯(lián)網(wǎng)連接制造的一部分,實現(xiàn)個性化、銷售集成、生產(chǎn)智能和個性化四大基本原則。個性化設計是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在智能制造領域應用中最直接的一步,也是通過開發(fā)個性化創(chuàng)新服務于用戶和生產(chǎn)的智能生產(chǎn)過程的重要組成部分。生產(chǎn)智能是智能制造開發(fā)中的重要一步,在此過程中,智能制造全密鑰轉換業(yè)務模型中通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術實現(xiàn)了設計、銷售、生產(chǎn)、運輸、調(diào)度和服務等智能按鈕服務。此外,實時協(xié)作將進一步擴大,并共享內(nèi)部和外部銷售數(shù)據(jù)。由于智能制造行業(yè)起步較晚,我國在生產(chǎn)1.0、2.0和3.0的時代與德國的定時模式4.0相比不平衡,智能制造行業(yè)有很大進步。智能制造企業(yè)最大的缺點是,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)有效地整合生產(chǎn)銷售數(shù)據(jù),可視化數(shù)據(jù),整合生產(chǎn)工具和生產(chǎn)力,從而降低生產(chǎn)成本,提高生產(chǎn)力,縮短交付時間,增加風險,實現(xiàn)行業(yè)內(nèi)的全面數(shù)據(jù)共享。面向服務的生產(chǎn)是從基于生產(chǎn)的價值鏈向價值鏈的轉變,在價值鏈中,提供生產(chǎn)服務的生產(chǎn)企業(yè)向客戶提供更廣泛的產(chǎn)品組合,包括產(chǎn)品和服務。
積極利用不同公司的利益,如平臺型公司和提供系統(tǒng)解決方案的公司,開發(fā)公司之間的合作和溝通平臺,在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設試點示范中,積極推動企業(yè)間的合作與交流并從中受益,打造完整的平臺和產(chǎn)業(yè),平臺是加快智能生產(chǎn)生態(tài)系統(tǒng)建設和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的突破口。積極配合企業(yè)將數(shù)控設備、工業(yè)機器人等基礎設施和設備產(chǎn)品遷移到云端,并在平臺、技術支持、標準體系等方面發(fā)揮作用。
對于現(xiàn)代企業(yè)來說,重要的是關注全球趨勢,跟上時代的進步,承擔國際領導經(jīng)驗,整合高素質(zhì)的管理人員,不斷優(yōu)化工藝制造和設備,補充生產(chǎn)設施,提高產(chǎn)品質(zhì)量和設備安全,降低勞動生產(chǎn)率,提高設備運行率。公司的每一項業(yè)務都需要檢測溫度、壓力、熱量、振動和噪音的儀器。檢測設備越多,檢測時間就越短,數(shù)據(jù)分析也就越準確。由于數(shù)據(jù)每隔幾秒收集、組織和存儲一次,因此可以用多種形式分析數(shù)據(jù),例如:設備狀態(tài)和診斷、能耗分析、節(jié)能和能耗分析、質(zhì)量故障分析和總結,例如:違反各種生產(chǎn)法規(guī)、組件故障等。在改進企業(yè)制造過程和制造過程中使用此大數(shù)據(jù),首先使您能夠了解整個制造過程,并了解各個環(huán)節(jié)的運行情況。當流程偏離流程標準或發(fā)生設備損壞時,會向系統(tǒng)發(fā)送一個警告信號,使檢查點和維護人員能夠更快地檢測問題并更快地解決錯誤,解決問題并減少錯誤率。大型數(shù)據(jù)技術還可以對生產(chǎn)過程的虛擬模型進行建模,當系統(tǒng)中的所有過程和性能數(shù)據(jù)都可以重建時,這些模型可以幫助制造商同時改進生產(chǎn)過程。企業(yè)能耗分析通過傳感器集中監(jiān)控所有生產(chǎn)流程,以確定每條生產(chǎn)線的能耗差異或峰值。這可以優(yōu)化和平衡制造過程中各個部門的能耗。該分析可顯著降低能耗,從而降低生產(chǎn)成本。故障分析可對長期存在的類故障進行總結和分析,以掌握所需的各種數(shù)據(jù),客觀地證明故障原因和所需時間,從而使設備管理部門能夠制定有效的糾正措施,并提出故障規(guī)避方法,從而減少故障發(fā)生率并提高連續(xù)性。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)屬于跨界性、前瞻性很強的技術產(chǎn)業(yè)領域,特別需要強調(diào)整體性和生態(tài)性,注重跨界合作、供需對接、大中小企業(yè)協(xié)同發(fā)展、技術產(chǎn)業(yè)與人才培育同步推進等,這也是美、德、日等工業(yè)強國推進工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)過程中的共同焦點。特別是,需要立足我國工業(yè)體系全、應用場景豐富、ICT基礎設施及產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速等特點,加強跨界合作和供需對接。一方面,研究制定促進跨界融合的引導政策,做強做實各類制造業(yè)創(chuàng)新中心、融合型產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、開源社區(qū)等平臺,推動制造企業(yè)與ICT企業(yè)凝聚共識、互通有無,支持企業(yè)積極開展競爭前合作,集中突破物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)控制、大數(shù)據(jù)、人工智能、關鍵軟硬件等核心技術,加快數(shù)據(jù)接口、網(wǎng)絡互聯(lián)、數(shù)據(jù)平臺、安全防護等重點領域的標準化。
光源主要用于確保圖像質(zhì)量、增強圖像特性、簡化圖像處理和獲得更穩(wěn)定的結果。照明在工業(yè)應用中起著重要作用。如果沒有正確的照明,圖像質(zhì)量不會很高,例如。例如,太暗、曝光過度或不均勻;有針對性的設計和光源安裝可幫助您更好地區(qū)分圖像的目標內(nèi)容和背景內(nèi)容,并更好地劃分目標和前景。以下光源通常用于工業(yè)視覺應用程序:點光源、線光源、環(huán)形光源、背景光源、梁光源、同軸光源。
在制造部件時,您可以通過預先指定在這些ROI區(qū)域中顯示的ROI范圍來進行粗略定位。一個裝置產(chǎn)生,一次四種不同類型的部件,因此當您在四個不同的位置捕獲圖像時,會出現(xiàn)不同的部件,并且您可以在圖像中指定四個ROI區(qū)域。通過設置ROI,您可以首先指定對象出現(xiàn)的區(qū)域,以避免在其他區(qū)域出現(xiàn)干擾。圖像元素可以在區(qū)域外處理,而無需圖像的特征處理,也可以在區(qū)域內(nèi)處理。您可以設置投資回報,提高圖像處理速度和性能,并減少許多圖像處理過程。在確定ROI時,通常會創(chuàng)建一個掩碼映像,掩碼在ROI范圍內(nèi)標記為255,在ROI范圍外標記為0。在圖像提取過程中,不會使用0和255處理與遮罩圖像匹配的像素。
邊緣提取是提取圖像元素的主要方法之一。這對于形狀識別和幾何圖形識別都很有用。常用的邊提取方法是sobel和canny方法。canny的map check會產(chǎn)生更精細的邊,以識別造型、幾何圖形偵測,例如。例如,提取直線邊、擬合直線、捕捉直線和測量長度。您還可以統(tǒng)計分析邊緣像素、獲取有關目標邊緣坐標的信息、獲取目標外部矩形并將其轉換為實際尺寸。圖像邊緣檢測通常用于處理灰度圖像,以便在處理后獲得邊緣圖像。
首先需要提出什么是原假設和以及什么是備擇假設,然后確定顯著性水平標準,確定檢驗方法,構造檢驗統(tǒng)計量,對檢驗統(tǒng)計量進行選擇,主要是可以對大樣本量時,以及符合正態(tài)分布時,當標準差σ已知,應當選用Z統(tǒng)計量;小樣本量時,當標準差未知σ時,應選用T統(tǒng)計量。以往的經(jīng)量都近似服從正態(tài)分布,例如,機械零件的加工長度、厚度等都可以用正態(tài)分布來描述其變驗,大量隨機變化規(guī)律。
結束語:從目前落地的智能制造工作來看,智能制造系統(tǒng)的相關功能在生產(chǎn)線的作用多定位于初級階段,部分功能接近或達到了智能制造中級階段,這也與目前的技術發(fā)展相匹配,體現(xiàn)了這些企業(yè)的科學態(tài)度和務實精神。