簡析智能制造技術在工業自動化中的運用

羅明智

【摘? 要】論文以智能制造技術在工業自動化中的具體應用為研究對象，分析了我國傳統加工制造業在智能制造新技術快速發展背景下面臨的困境。論文對智能制造技術在工業自動化中應用的優勢和問題進行論述，以期提升智能制造技術在工業自動化中應用的效能，促進我國工業的發展。

【關鍵詞】工業自動化;智能制造技術;應用

【Abstract】Taking the specific application of intelligent manufacturing technology in industrial automation as the research object， this paper analyzes the difficulties faced by China's traditional manufacturing industry under the background of rapid development of new intelligent manufacturing technology. The paper discusses the advantages and problems of the application of intelligent manufacturing technology in industrial automation， with a view to improving the effectiveness of the application of intelligent manufacturing technology in industrial automation and promoting the development of China's industry.

【Keywords】industrial automation; intelligent manufacturing technology; application

1 傳統制造模式的劣勢

1.1 產品質量差

在我國工業發展過程中，通常是以輕工業和重工業為主導，其中輕工業以日常的消費用品和小型的手制工藝品為主要生產對象。而重工業則指的是生產為國民經濟各部門提供物質技術基礎的主要生產資料的工業部門，包括采掘（伐）工業和原材料工業等。以往的工業加工制造都是借助手工模具或者老舊仿形專業設備來完成操作的，因此，這種模式導致產品磨具數量過多且精度損耗嚴重，很多產品的質量和精度難以得到保障。

1.2 生產效益低

隨著我國社會的不斷發展，在機械制造業方面也取得了重大的成果。但是由于傳統制造工業的整體技術水平達不到要求，以至于一些企業投資了大量生產成本購買數控設備，卻無法發揮這些設備的全部功能，使得許多工業設備的使用只能完成部分產品的關鍵工序，而整個產品的全流程制造質量及安全都無法得到有效保障。因此，很多由于設備不能完全受控而生產的不合格工業產品便不能直接流入國際、國內市場，未發揮設備的利用效率，更無法為大批量定制生產提供保障，導致只有部分合格品進入國際、國內市場銷售，而大部分次品被大量囤積儲存起來，進行打折銷售，最終就會導致產品生產成本高、收入少和效益低等問題。

1.3 生產時間長

在傳統的工業制造過程中，由于一些工藝流程不成熟，導致每一項工作的開展都是依靠相關制造人員的工作經驗來進行，并沒有運用先進的三維制造工藝及仿真虛擬等交互技術。例如，在開展工業汽輪機葉片制造時，由于分散采取傳統的專用機床加工產品的基準工序，隨后安排高精度數控設備進行關鍵五軸型面工序加工，待關鍵工序完成后再進行葉根、葉冠等收尾工序的生產。這樣的分工式工序往往存在工序的加工時間不協調問題，導致各個工序之間在制品等待時間消耗。同時，葉片制造加工流程多達100多工步，必然產生加工基準轉化和工裝切換，使整個葉片的制造周期長達3個多月。此外，批量完成的葉片加工由于存在疊加誤差，進行組裝無法達到產品設計一致性要求，從而無法滿足用戶的質量和交期要求。

1.4 產品更迭慢

隨著市場工業產品的逐步飽和，市場對各種工業制品都提出了越來越高的質量要求，客戶傾向于個性特點強的產品。而傳統的規模制造生產線比較固定，且生產工藝落后，生產加工順序固化，缺乏柔性制造能力，無法多元化滿足新產品的設計、制造要求。同時，隨著市場中新的設計理念和開發模式的出現，由于缺乏信息化支撐和智能化數據反饋，就存在設計要求與制造能力不匹配的現象，設計時缺乏事前進行虛擬三維模擬，而造成設計要求與制造能力之間的障礙，引發相互推諉扯皮的問題，大大降低新產品開發的效果。

2 智能制造技術的優勢

目前，相比傳統的企業加工制造工作模式，先進的企業工作管理流程和高效率的企業工作管理模式，是通過修改傳統企業制造模式，全面引進ERP或SAP、MES等企業信息化管理系統，通過信息化的生產數據植入及對三維圖形設計、虛擬制造技術的運用，引導生產車間數字化設備的制造能力發揮，從而降低制造過程中人為的失誤與干擾，這樣不僅大幅度降低了企業的人工成本，而且還進一步固化、集成了生產流程，這在大幅度提高企業工作效率的同時，實現質量與安全水平的穩定提升。

3 智能制造技術在工業自動化中的主要應用

3.1 生產管理智能化

機械工程師在生產管理工作實踐中，以工業自動化技術軟件為設計平臺，增強設計意圖與車間加工的銜接性，通過在實際智能化生產管理中沉淀設計理念，可為不同企業生產管理層提供管理經驗，并且為實現基于信息系統集成化的企業生產管理效率提升提供了途徑。同時，網絡云計算及大數據的運用，糅合了包括高級機械工程師的設計、生產、銷售、決策在內的“管理一條龍”的所有數據，為加工企業各級決策層在實際操作中提供可視化依據。當前，在階段性企業生產管理任務編制的實踐和調整中，在企業機械工程生產中通過實行成品產銷管理模式，完成質量反饋分析及其數據計算，為實際的企業網絡化生產管理及其運行服務提供平臺，充分發揮其生產管理網絡化功能，在有效避免管理錯誤和提高企業機械工程生產工作效率的同時，推動了行業信息化水平的提升。

3.2 生產過程自動化

為了實現成功轉型，智能制造技術在工業自動化中的應用，無論是在企業生產線管理、生產線的設備管理還是企業生產本身的監控過程當中，都需要基于過程自動化和流程智能化，利用智能制造技術打造數據傳感器，通過實時監控、數據自動抓取、實時采集和實時生產過程數據處理等手段，實現工業制造工廠的智能升級和技術改造。工業生產管理者在自動化中力求最大限度地滿足企業產品使用者、工業生產資源管理、加強生產成本控制的需求，從而在工業生產質量管理服務過程中不斷獲得巨大的進步。在我國企業技術自主創新發展的實踐中，技術上的重大突破和創新仍然需要依靠加強技術性產品的開發和創新，以及將多維度和全方向創新作為一個綜合衡量的指標體系。

3.3 故障診斷智能化

當前，我國工業機械自動化監控技術的主要應用范圍就是實時監控、識別、修復工業機械設備的安全故障。通過將常規監控手段與其他先進監控技術結合，在系統進行各種機械設備故障監控時，確保系統的各項工作參數正常，一旦系統出現其他參數異常情況，可以及時進行自動診斷分析，并且及時準確告知機械設備系統的故障點。智能制造技術在故障診斷中的應用具有顯著優勢，因此，可以用有效應用于電子醫療、軍事技術以及機械制造當中。

4 智能制造技術在工業自動化中應用的問題

4.1 智能制造系統的感知問題

在我國智能制造領域中，企業所生產的智能車床、機器人能否順利地應用在一些高端領域或者企業日常制造生產工程中，這通常會取決于智能制造系統的感知能力，而數控機器的智能傳感器和集成控制技術就是提供視覺感知能力的中樞控制系統，能夠制造出領先于世界的智能傳感器和集成控制技術將會提升整個智能制造系統在世界上的地位。但是，在當前階段我國的傳統制造系統的感知能力并不能滿足當前行業的需求，其中，機器的視覺感知能力單一，并且在對所收集的數據進行檢測的過程中，智能傳感器所使用的方式過于單一簡化，這將會大幅度地降低整個檢測過程的效率。因此，科學合理地提升我國的智能裝備制造技術，促進整個行業的整體工作效率提升，這對于整個工業領域的經濟效益有著重要的影響和意義。

4.2 智能制造系統的控制問題

傳感器系統的制造技術對智能設備的應用、制造管理系統控制軟件的發展有著直接的影響。在傳統制造模式中，沒有自動化的智能控制中樞系統及時對出現的各種控制問題進行有效的調節，最終將導致整個工作效率的降低。而在智能制造技術方面，其能夠直接控制和應用智能設備制造管理系統的自動決策控制模型和自動執行控制軟件。因此，智能制造技術在后期應用發展的過程中，應該分別致力于對基本知識的有效分析以及認知能力的有效獲取這兩個方面的完善。

5 結語

智能制造技術的不斷改進和優化，將會進一步促進我國工業自動化的快速發展。并且作為新時代的重要科學技術，將其廣泛地應用在整個工業領域之中，將會促進整個行業的整體工作效率提升，這對于工業領域的經濟效益有著重要的影響和深遠的意義。隨著技術的更新，當前的智能制造技術越來越先進，將智能制造技術應用于自動化工業生產中的現實意義非凡，為工業生產提供了可靠的保障。

【參考文獻】

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