信息通信技術在工業智能制造中的應用與效能提升研究

摘要：介紹了信息通信技術在工業智能制造中的應用與效能提升。通過分析新智能制造系統的技術體系，明確了信息通信技術在其中的核心作用。研究了信息通信類賦能技術子體系，包括工業互聯網、5G、工業大數據、人工智能和建模仿真與數字孿生技術，探討了其在制造業數字化轉型和智能化升級中的重要性。提出了信息通信技術通過縱向、橫向和端到端應用全面賦能智能制造系統的觀點，展示了其在生產效率優化和質量控制中的具體應用。

關鍵詞：信息通信技術；工業智能制造；工業大數據；人工智能

一、前言

智能制造的核心在于通過信息通信技術的深度融合，構建起一個全新的生產和管理模式。利用工業互聯網、5G、工業大數據、人工智能和建模仿真等先進技術，可以實現制造系統的全方位升級，促使生產過程更加高效、靈活和智能化，不僅為企業帶來經濟效益的提升，也為應對全球市場競爭提供了強有力的技術保障。在此背景下，研究信息通信技術在智能制造中的應用和效能提升顯得尤為重要。通過系統性地分析和探討這些技術的實際應用場景和效果，可以為制造業的轉型升級提供有力支持，為未來智能制造的發展指明方向。

二、信息通信類賦能技術體系

（一）工業大數據技術

工業大數據技術在智能制造中發揮著至關重要的作用，它通過收集、存儲、處理和分析來自制造過程中的大量數據，為企業提供了深刻的洞察和決策支持。工業大數據不僅包含生產設備運行的數據，還涵蓋了生產環境、供應鏈管理、產品生命周期等方面的數據。這些多維度的數據通過信息通信技術進行整合和分析，能夠幫助企業實現生產優化和資源配置的最優解。

在數據收集方面，傳感器、PLC（可編程邏輯控制器）、RFID（射頻識別）等技術被廣泛應用于制造設備和生產線中，實時采集各種生產參數和設備狀態信息。這些數據通過工業互聯網進行傳輸，進入企業的數據中心或云平臺進行存儲和處理。數據的實時采集和傳輸為制造過程的監控和優化提供了可靠的數據基礎[1]。

在數據分析方面，數據挖掘、機器學習和深度學習等人工智能技術被廣泛應用。通過對生產數據的深入分析，可以識別出潛在的生產問題和優化機會。例如，數據分析可以幫助識別設備的故障模式，預測設備的維護需求，從而實現預測性維護，減少設備的停機時間和維修成本。同時，數據分析還可以優化生產工藝，調整生產參數，提高產品的質量和一致性[2]。

（二）人工智能技術

人工智能技術在工業智能制造中的應用已經成為推動制造業數字化轉型和智能化升級的關鍵驅動力之一。人工智能技術通過機器學習、深度學習、計算機視覺和自然語言處理等多種方法，為制造業提供了強大的數據分析、預測和決策支持能力，不僅可以提高生產效率，還可以顯著改善產品質量和生產過程的穩定性。

在生產效率優化方面，人工智能技術通過對歷史數據的分析，可以發現生產流程中的瓶頸和低效環節，從而提出優化方案。例如，通過對設備運行數據的分析，可以識別出生產線上的設備故障模式和維護需求，進而實現預測性維護，減少設備的意外停機時間和維護成本。同時，人工智能技術還可以優化生產調度，提高設備利用率和產能，確保生產過程的連續性和高效性。

在質量控制方面，人工智能技術通過圖像識別和數據分析，可以實現對產品質量的實時監控和檢測。利用計算機視覺技術，系統可以自動識別和分類產品的缺陷，如表面瑕疵、尺寸偏差等，從而提高質量檢測的準確性和效率[3]。通過機器學習算法，系統可以根據歷史數據建立質量預測模型，提前識別潛在的質量問題，及時調整生產參數，避免次品的產生。這種實時監控和預測能力不僅提高了產品的合格率，也減少了返工和浪費，顯著提升了生產效率。

（三）5G技術

5G技術作為第五代移動通信技術，是信息通信類賦能技術體系中的關鍵組成部分。它以高速率、低延時、大連接的特點，為工業智能制造提供了強大的技術支持和創新驅動力。5G技術的應用覆蓋了制造業的各個環節，從生產線上的實時數據傳輸，到設備間的無縫協作，再到遠程操作和維護，均展現出顯著的效能提升。在工業智能制造中，各類傳感器和設備會產生大量數據，這些數據需要在生產過程中實時傳輸和處理[4]。傳統的通信技術在面對如此大規模的數據傳輸時，往往存在帶寬不足和延時過高的問題，導致數據無法及時傳遞和應用。而5G技術能夠提供更大的帶寬和更低的延時，確保數據在毫秒級內完成傳輸和處理，從而提升了生產過程的實時監控能力和響應速度。

（四）建模仿真和數字孿生技術

建模仿真和數字孿生技術是信息通信類賦能技術體系中的重要組成部分，這兩項技術在工業智能制造中發揮著關鍵作用。建模仿真技術通過構建數字模型，對生產過程、設備運行和系統行為進行模擬和預測，幫助企業在虛擬環境中驗證設計方案和優化生產流程。數字孿生技術則在建模仿真的基礎上，進一步結合實際數據，實現虛擬模型與物理實體的實時映射和互動，提供更為精準的監控和決策支持。通過對生產線、設備和工藝流程的數字建模，企業可以在虛擬環境中進行各種假設和測試，評估不同生產策略的效果，識別潛在的瓶頸和問題，從而優化生產布局和工藝參數，不僅降低了試錯成本，還顯著提高了生產效率和產品質量[5]。例如，在汽車制造業中，建模仿真技術被廣泛應用于裝配線的設計和優化，通過模擬不同裝配順序和節奏，找到最優的生產方案，減少停機時間和返工率。

數字孿生技術的核心優勢在于實時性和精確性。通過傳感器和物聯網設備，數字孿生技術能夠實時采集物理實體的數據，并將其映射到虛擬模型中，形成一個與實際設備同步運行的數字化鏡像，使得企業能夠對生產設備和系統進行實時監控和預測性維護，提前發現并解決潛在問題，減少意外停機和故障發生。例如，在航空發動機的維護中，數字孿生技術可以實時監控發動機的運行狀態，預測發動機的壽命和維護需求，從而優化維護計劃，降低運營成本。

三、信息通信類技術賦能智能制造的應用

（一）技術賦能智能制造的縱向應用

1.傳感器技術賦能智能制造

傳感器技術在工業互聯網系統中的應用是實現智能制造的關鍵環節之一。通過在生產設備、生產線和生產環境中廣泛布置各種類型的傳感器，制造企業可以實現對生產過程的實時監控和數據采集。傳感器能夠捕捉生產過程中的溫度、壓力、濕度、振動、位移等多種物理參數，并將這些數據實時傳輸到中央控制系統中進行分析和處理。

在智能制造系統中，傳感器技術的應用大大提高了生產過程的透明度和可控性。例如，在加工車間中，通過溫度傳感器監控設備的工作溫度，可以及時發現異常情況，防止設備過熱而導致的停機或故障。振動傳感器則可以監測機械設備的運行狀態，及時預警潛在的機械故障，減少設備的維護成本和停機時間[6]。壓力傳感器和流量傳感器在液體和氣體傳輸過程中，能夠確保生產過程的穩定性和安全性。

2.自動控制技術賦能智能制造

自動控制技術在工業智能制造中起到了至關重要的作用。通過應用先進的自動控制技術，制造企業可以實現對生產過程的精準控制和自動化操作，從而大幅提升生產效率和產品質量。自動控制技術主要包括可編程邏輯控制器（PLC）、分布式控制系統（DCS）和現場總線等，通過這些技術的應用，可以實現對生產設備和生產線的實時監控和控制。

在智能制造系統中，自動控制技術的應用使得生產過程更加智能化和高效化。例如，通過PLC技術，可以對生產設備的運行狀態進行實時監控和控制，確保生產過程的連續性和穩定性。DCS技術則可以實現對整個生產過程的集中控制和管理，通過分布式的控制架構，實現對生產各個環節的協調和優化。現場總線技術則可以實現設備之間的數據通信和協調控制，提高生產系統的靈活性和響應速度。

自動控制技術的應用還能夠實現對生產過程的自動化操作，減少人工干預和操作失誤。例如，在生產線上，通過自動控制系統可以實現對機械手、傳送帶和加工設備的自動控制，完成產品的自動裝配、搬運和加工操作。通過自動化生產線的建設，可以大幅提升生產效率，減少人工成本，同時還能夠提高產品的一致性和質量。

（二）技術賦能智能制造的橫向應用

1.工業大數據賦能智能制造的應用

首先，工業大數據在智能制造中的應用，通過數據采集、存儲、處理和分析等環節，全面提升了制造過程的可見性、可控性和優化能力。首先，工業大數據技術能夠實時采集和存儲生產過程中產生的大量數據，包括設備運行數據、生產環境數據和產品質量數據等。這些數據通過傳感器和物聯網設備進行實時采集，并存儲在云端或本地數據庫中，形成海量數據資源。

其次，工業大數據技術通過對這些數據的分析和處理，可以發現生產過程中的潛在問題和優化空間。例如，通過對設備運行數據的分析，可以預測設備的故障和維護需求，提前進行設備維護，避免因設備故障導致的生產停機和損失。通過對生產環境數據的分析，可以優化生產環境條件，提高生產效率和產品質量。通過對產品質量數據的分析，可以發現生產過程中的質量問題，及時進行調整和改進，確保產品質量的穩定性和一致性。

最后，工業大數據技術還可以實現對整個供應鏈的優化管理。通過對供應鏈各環節數據的分析，可以實現對供應鏈的全局優化，提高供應鏈的效率和響應速度。例如，通過對供應鏈數據的分析，可以優化庫存管理，減少庫存成本和庫存風險。通過對物流數據的分析，可以優化物流路徑和運輸方式，降低物流成本和運輸時間。

工業大數據技術的應用不僅提高了生產過程的透明度和可控性，還通過數據驅動的決策支持，實現了對生產過程的優化和提升。例如，通過數據分析可以優化生產計劃和排程，提高生產效率和資源利用率。通過數據分析可以優化能源消耗和環境管理，降低生產成本和環境影響。通過數據分析可以優化產品設計和工藝流程，提高產品的創新能力和市場競爭力。

2.人工智能技術賦能智能制造的應用

人工智能技術在智能制造中的應用，通過機器學習、深度學習、自然語言處理等多種技術手段，實現了制造過程的智能化、自動化和優化管理。人工智能在智能制造中的應用主要體現在生產過程優化、設備維護預測、質量控制提升和供應鏈管理等方面。首先，人工智能技術可以優化生產過程。通過對生產數據的實時監測和分析，人工智能可以識別生產過程中的瓶頸和問題，提出優化方案。例如，利用機器學習算法可以對生產線進行實時調度優化，提高生產效率和資源利用率。同時，人工智能還可以根據市場需求預測和訂單情況，優化生產計劃和排程，減少生產周期和庫存成本。其次，人工智能技術在設備維護預測中發揮重要作用。通過對設備運行數據的分析，人工智能可以預測設備的故障和維護需求，提前安排維護計劃，避免設備故障導致的生產停機和損失。利用深度學習算法，人工智能可以識別設備運行中的異常情況和潛在故障，及時發出預警，保障生產過程的連續性和穩定性。

（三）基于信息通信技術的生產效率優化

在智能制造過程中，信息通信技術通過實時數據采集與分析，大幅提升了生產效率。通過建立生產效率優化模型，可以有效優化生產流程，提高設備利用率。例如，工業大數據技術在生產現場的數據采集與匯聚，能夠分析設備運行、工藝參數、質量檢測等數據，從而優化制造工藝和生產流程。具體來說，生產效率的優化涉及設備利用率的提高和生產調度的優化。設備利用率u可以表示為設備實際運行時間Tu與設備總可用時間Tt的比值：

此外，通過優化算法，如遺傳算法（Genetic Algorithm， GA）或粒子群優化算法（Particle Swarm Optimization， PSO），可以對生產調度進行優化，使得各生產環節無縫銜接，最大化生產效率。例如，通過優化制造執行系統（MES）中的生產調度，可以確保設備高效運轉，減少生產過程中的瓶頸和停滯。

通過信息通信技術的支持，智能制造系統能夠在實際生產中實現數據驅動的優化，顯著提升生產效率。例如，在生產過程中，利用工業大數據和人工智能技術對生產現場數據進行分析，能夠發現并解決生產過程中的短板，從而提高整體生產效率和產品質量。這些技術的應用使得智能制造系統在信息通信技術的支持下，實現了生產效率的顯著提升。

（四）信息通信技術在質量控制中的精確管理

在智能制造過程中，信息通信技術在質量控制中的應用能夠顯著提高產品質量和生產效率。通過構建精確管理模型，可以實現對生產全過程的實時監控與優化。基于工業大數據和人工智能技術的質量控制，能夠在生產環節中收集和分析大量數據，從而優化質量管理。質量控制模型中，質量水平Q可以表示為生產過程中合格產品數量Pa與總生產數Pt的比值：

為了更全面地反映質量控制的復雜性，可以引入質量損失函數L（）表示產品質量偏離目標值時的損失。假設目標質量值為T，實際測量值為，質量損失函數可以表示為：

k為與質量特性相關的常數。通過該函數，可以量化每個產品偏離目標值時的損失。結合生產過程中的多個質量特性，綜合質量損失可以表示為：

n是質量特性的數量，ki、i和Ti分別是第i個質量特性的常數、實際測量值和目標值。

通過信息通信技術的實時數據采集，能夠監控生產過程中的各項質量指標，如尺寸、重量和性能參數等。利用這些數據，建立數據驅動的質量預測模型。例如，利用回歸分析或機器學習算法，可以預測潛在的質量問題并采取預防措施，從而減少生產缺陷。

此外，信息通信技術還可以實現對生產設備的健康監控和預維護。例如，通過傳感器技術實時監測設備狀態，當設備參數出現異常時，系統可以及時發出預警信號，預防因設備故障導致的質量問題。霍爾傳感器監控刀具磨損情況，當刀具磨損引起的機床主軸電動機負荷、電流和電壓發生變化時，系統會及時向數控系統提供報警信號，確保加工質量的穩定。

通過建立基于信息通信技術的質量控制精確管理模型，可以實現質量問題的提前預測和預防，提高生產過程的穩定性和產品的合格率。這些技術的應用，使得智能制造系統能夠在實際生產中實現高效、精準的質量控制，確保產品質量達到預期標準。

四、結語

本文分析了信息通信技術在工業智能制造中的應用與效能提升。通過對新智能制造系統技術體系的分析，明確了信息通信技術在智能制造中的核心作用。信息通信類賦能技術子體系，包括工業互聯網、5G、工業大數據、人工智能和建模仿真與數字孿生技術，作為關鍵支撐部分，顯著提升了制造業的數字化轉型和智能化升級。在應用層面，信息通信技術通過縱向、橫向和端到端應用，全面賦能智能制造系統。在生產效率優化方面，通過實時數據采集與分析、建立優化模型和應用優化算法，實現了生產流程的優化和設備利用率的提高。在質量控制方面，通過構建精確管理模型和實時數據監控，實現了質量問題的提前預測和預防，保障了產品質量和生產過程的穩定性。

參考文獻

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作者單位：鄧萍華，宜春職業技術學院；鄧奕陽，北京交通大學

責任編輯：王穎振、楊惠娟