電子化工機械的智能化升級與發展趨勢

【關鍵詞】電子化工；機械；智能化升級；發展趨勢

引言

長期以來，電子化工設備主要依靠人工操作和傳統的控制手段，普遍存在生產效率低、品質穩定性差和能耗高等問題。在此背景下，近年來，人工智能、物聯網、大數據等新興技術的興起，為企業實現智能化轉型提供了技術基礎[1]。目前一些企業已經開始了智能化的探索，在設備自動化控制、遠程監控和診斷等領域取得了一些成績。但是，整個行業還處于智能化的初級階段，存在著技術集成度不高、標準不統一、人才匱乏的問題。為了加快電子化工機械的智能化升級，重新塑造其產業結構，優化智能化升級策略極為關鍵。

一、當前電子化工機械智能化升級面臨的挑戰

（一）技術集成難題

電子化工設備的智能化升級涉及多個學科和多個領域的技術融合。目前，不同技術間存在著兼容性和協同性問題，難以實現技術集成：如一些傳感器不符合物聯網的通信協議，會影響數據傳輸的穩定性；部分人工智能算法不能很好地適應復雜的工業環境，不能精確地實現生產過程的最優控制[2]。因此如何實現多種技術間的無縫融合，構建穩定、高效的智能系統，是目前所面臨的重要技術挑戰。

（二）數據安全風險

隨著智能水平的不斷提高，電子、化工設備產生和傳輸的數據急劇增加，數據安全性問題也越來越突出。生產數據中蘊含著核心技術和商業秘密等重要信息，一旦泄露，將給企業造成重大損失。與此同時，智能系統極易遭受惡意軟件入侵和數據篡改等網絡攻擊，造成設備失效和生產中斷。如何建立一套完整的數據安全保護系統，保證數據的隱私性、完整性和可用性，是電子化工機械實現智能化升級所面臨的一個重要課題。

二、智能化升級及其對電子化工機械行業的影響

（一）提高生產效率

電子化工設備的智能化實現了生產過程的自動化和連續化，全自動流水線、智能機器人以及自動送料設備等大大減少了人工操作的環節，減少了時間的浪費，實現了24小時的連續生產[3]。以電子電路板制造為例，智能化貼裝設備可以將電子元器件快速、精確地貼裝于電路板上，生產效率比手工作業提高了好幾倍。同時，利用智能控制系統對生產流程進行優化調度，可實現各個生產環節之間的密切聯系，降低設備閑置時間，進一步提升整體生產效率。

（二）保證產品質量

電子化工設備采用智能制造模式，可以精確地控制生產過程。智能控制系統通過傳感器對生產過程進行實時監控，當參數超出預設范圍時，系統會立即進行調整，保證產品品質的穩定性。以化工產品的合成過程為例，通過精確控制反應溫度、壓力和物料比例，可以確保產品組分的一致性，提高產品質量的穩定性。基于人工智能技術的質檢系統可以全方位、高精度地檢測產品，及時發現和剔除次品，與傳統的人工檢測相比，檢測的準確性大大提高，能有效地保證產品的質量，提高公司的品牌形象。

（三）優化能源利用

智能化升級可幫助電子化工設備更有效地利用能源，通過對設備運行數據的分析，可以優化設備的運行方式，達到節能降耗的目的。例如，在化工泵、壓縮機等設備的操作過程中，根據實際生產需要，對設備的轉速進行智能調整，使設備不處于高負荷低效率狀態，從而達到節能降耗的目的。在此基礎上，通過大數據分析，挖掘企業能耗數據，發現能耗環節，制定有針對性的節能措施，促進企業的綠色低碳發展。

三、電子化工機械智能化升級的路徑

（一）集成物聯網技術實現設備互聯與遠程監控

物聯網是一種通過傳感器、控制器、通信網絡等手段連接電子、化工設備中的各個設備，實現設備間的數據交互與信息共享的網絡，這樣的互聯使得遠程監測成為可能。運營商可以利用云平臺實時了解設備的運行狀況，及時發現異常情況，做出相應的調整。物聯網技術的應用可以有效提升裝備的運行效率、可靠性、降低維修費用，提高生產靈活性與響應能力[4]。

在具體實施過程中，為了實現物聯網與電子化工設備的集成，需要將高性能的傳感器（如溫度、壓力、流量等）安裝到設備中，以保證對設備運行過程中的關鍵數據進行全面采集。傳感器的選擇要考慮設備的具體工作條件及精度要求，可參考表1。另外，云平臺還需要具有較強的數據處理能力，能夠支持邊緣計算，并能在設備端完成初步處理，以減輕云的負擔。該平臺需要具有分布式結構，支持高并發性訪問，可同時接入成千上萬個設備，并具有加密、身份驗證等功能，保證數據傳輸安全。在實施過程中，需要建立設備的數據模型，并對數據進行規范化處理，以便于數據分析與故障診斷，實現設備的全面互聯與遠程監測，為實現智能化生產打下了基礎。

（二）應用人工智能算法優化生產調度與能效管理

以機器學習、深度學習為代表的人工智能算法可以從海量生產數據中自動挖掘出生產過程的規律。在生產調度方面，算法能夠根據設備狀態、訂單需求以及資源配置等因素對生產計劃進行動態調整，實現生產流程的優化，提高設備利用率和生產率[5]。在能源效率管理方面，人工智能算法通過對設備能耗數據的分析，識別出能耗的離群點，提出節能優化方案，以達到降低生產成本、實現綠色生產的目的。

在具體實施過程中，為了將人工智能算法應用到生產計劃和能源效率管理中，首先要構建一個包含設備運行、生產訂單、能源消耗等多維信息的生產數據采集系統，為了保證數據的時效性和完整性，數據采集的頻率不少于每分鐘一次。同時，選取合適的機器學習算法，如支持向量機、神經網絡、強化學習等，對采集到的數據進行訓練與建模，從而提高模型的魯棒性。在生產排程方面，算法應能根據設備實時狀態及訂單的優先級，對生產任務進行動態調整，以保證生產過程的高效與柔性。例如，算法需要對設備失效率、維護周期進行分析，合理安排設備的停機維修時間，以防止設備故障給生產帶來的中斷。在能效管理方面，算法需要能夠實時監控設備的能耗狀況，并將其與標準能耗模型進行比較，找出能耗離群點，提出優化建議。例如，通過對不同負荷下裝置的能耗曲線進行分析，從而調整裝置的操作參數，達到節能降耗的目的。在此基礎上，構建人工智能算法評價與優化機制，定期評估算法性能，并結合生產實際，不斷調整與優化算法，以保證算法的長期高效運行。

（三）實施數字孿生技術提升研發與測試效率

數字孿生技術通過建立物理設備的虛擬模型，對設備進行實時模擬與優化。在產品研發階段，利用數字孿生技術實現產品的虛擬設計與測試，可降低產品的制造與測試成本，縮短產品開發周期[6]。在生產過程中，通過與實際設備運行數據的比對分析，能實現設備運行狀態的實時監測，實現設備性能的優化，提高生產效率，提高產品質量。

在具體實施過程中，為了實現數字化孿生技術，必須建立高精度的裝備三維模型，并利用SolidWorks、Siemens NX等先進造型軟件對其進行建模，為了保證模擬結果的準確程度，模型的網格精度必須達到每平方厘米100個。其次，借助ANSYS、COMSOL Multiphysics等多物理場數值模擬軟件，開展“力-熱-流”多場耦合數值模擬，仿真模型應能模擬設備在不同工作條件下的工作狀態，包括啟動、運轉、停機等。例如，熱力模擬要求模型能精確地計算不同溫度條件下設備的傳熱與對流過程，模擬結果誤差不超過5%。

同時，還應搭建設備實時數據采集系統，實時地將設備運行數據傳送到仿真平臺上，實現虛擬設備與真實設備的動態交互。將虛擬模型模擬結果與實際設備運行數據進行比較，可以發現設備運行中存在的問題，從而對設備進行優化調整。例如，通過對設備振動數據的分析與模擬結果的分析，對設備結構進行優化設計，降低振動對設備性能的影響。此外，還應構建數字孿生的版本管理系統，記錄并管理每次修改與優化過程，保證模型的可追溯性與可維護性。在此基礎上，采用數字孿生技術，可以有效地提高電子化工設備研發與測試的效率、降低研發成本、提升產品品質。

（四）融合5G通信技術實現高速數據傳輸與即時控制

5G通信以其高帶寬、低延遲、大連通性等特點，為電子、化工設備智能化升級提供了強大的通信支持。5G峰值速率可以達到20 Gbps，比4G快20倍；端對端延遲為1 ms，與4G相比可減少90%以上；而且每平方公里可以接入100萬臺設備，可以滿足電子化工車間海量設備通信的需要，實現設備運行數據的高速傳輸和實時控制，進而有效地提高生產系統的響應速度和協作效率。

在實施過程中，首先要完成5G網絡的覆蓋，可與運營商合作，將5G基站部署到化工車間，以獨立組網方式保證網絡穩定和安全。選擇符合“3GPP R16標準”的基站設備，工作頻帶3.5 GHz，發射功率大于等于46 dBm，小區半徑200～500 m。同時，還需對電子化工設備5G通信模塊進行改造，選擇移遠通信的RM500UCN等5G NR通信模塊，實現5G NR數據傳輸速率7.5 Gbps，工作溫度-40℃～85℃，滿足工業應用需求。例如電子芯片光刻過程中，光刻機的控制精度要求非常高，采用5G網絡進行控制指令傳輸，可以將光刻時延從10 ms縮短到1 ms，將光刻定位精度由±100 nm提高到±20 nm，大幅提升芯片制造的良率。另外，通過5G網絡實現設備間的遠程協作控制，實現不同工廠設備間的低延遲通信連接，實現多設備協同工作。例如，利用5G網絡，可協調多個工廠的水泵、閥門等設備，在化工原料的運輸過程中，提高原料運輸效率，降低能耗。

（五）引入區塊鏈技術增強數據安全與追溯能力

區塊鏈技術具有去中心化、不可篡改、高度透明等特性，可為機電設備智能化升級提供可靠的數據安全保障。在電子化工生產過程中，可以用區塊鏈技術來記錄和存儲從原材料采購到生產加工到銷售的整個過程中的數據，形成一個不可篡改的交易鏈，確保可追溯產品的全過程。

在具體實施過程中，企業可以搭建基于聯盟鏈結構的區塊鏈平臺，參與節點有原料供應商、生產廠家、質量檢驗部門、物流公司等。該平臺采用Hyperledger Fabric架構，采用拜占庭容錯作為共識機制，可實現5 000～10 000次/秒的交易處理能力，達到100個節點的規模。在數據上鏈階段，對生產數據進行加密處理，使用不對稱加密算法產生數字簽名，以保證數據的真實性和完整性。比如，在化工產品的生產過程中，將關鍵的工藝參數，如反應溫度、壓力、時間等，按時間順序打包成區塊，并加蓋時間戳，存儲在區塊鏈上。當產品出現質量問題時，可以通過區塊鏈平臺，迅速追蹤到生產各環節，從而找到問題的根本原因。對于數據的共享，可采用智能合約技術，設置數據的訪問權限，只有在滿足一定條件（比如輸入正確的鑰匙），質量檢驗機構及企業內部的質檢人員才能查看產品質量檢驗數據，從而有效地保障企業核心數據的安全性。在此基礎上，還可利用區塊鏈技術開展供應鏈金融創新應用，建立基于產品生產數據可信記錄的供應鏈金融服務，降低企業融資成本和風險。

四、電子化工機械智能化升級的未來發展趨勢

（一）高度智能化與自主化

未來電子化工設備將向智能化、自主化的方向發展，隨著人工智能技術在生產過程中的滲透越來越深，設備可以根據外界環境的變化和生產任務的需要進行自主決策和調整操作參數，實現真正的智能生產。如化工智能化反應系統，可以根據原料特性和市場需求，自主調節反應過程，生產各種規格的產品；電子制造裝備能夠在不需要人工干預的情況下完成復雜的生產任務，極大地提高生產的靈活性和效率。

（二）綠色智能化協同發展

隨著全球可持續發展思想的提出，綠色和智能化的深度融合是必然趨勢。電子化工設備在智能化升級的過程中，將更多地關注節能減排和資源回收等綠色技術的運用。通過對生產工藝、設備運行方式的優化，減少能耗和環境污染，同時大力發展環境友好型電子化工材料和裝備，促進整個產業向綠色、智能化的方向發展。

（三）產業集群化和協同創新

電子、化工設備的智能化發展，將推動產業集群的形成，未來上下游企業、高校、科研院所等將圍繞智能化升級的需求，聚集在一起，形成產業集群，實現資源共享和優勢互補。在產業集群中，企業之間可通過協同創新，共同攻克關鍵技術難題，研發新的智能產品和服務，以提高集群整體競爭能力。

結語

電子化工設備的智能化升級具有重要的意義，可以使生產效率得到極大提高，同時還能減少人力投入和生產錯誤，提高產品質量的穩定性，幫助公司在世界范圍內提升競爭力。通過智能化的工藝優化，生產能達到節能減排的目的，符合綠色發展理念。展望未來，電子化工設備將向智能化、柔性化、集成化方向發展，各設備之間深度互聯和協作，形成智能化的生產生態。與此同時，跨領域的融合創新也會催生出更多新的電子化工機械產品和服務模式，為產業發展注入源源不斷的活力，不斷推動現代工業的高質量發展。

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