智能工厂：内涵、特征和数据应用架构
智能工厂的内涵
智能工厂是制造工厂发展的一种必然趋势，是对自动工厂、数字工厂和互联工厂的延伸和发展。其主要特征是具备感知、学习、分析、决策、通信和协调控制能力，能够深度处理和利用信息，动态适应制造环境的变化。
智能工厂的特征
智能工厂的特征可以从三个角度描述：
建设目标与愿景：敏捷响应、高生产率、高质量产出、舒适人性化、可持续。
技术角度：全面数字化、工厂互联化、较高自动化、高度人机协同、关键环节智能化。
集成角度：产品端到端集成；供应链横向集成；工厂结构纵向集成。
智能工厂的重点内容
实施智能工厂需要关注六个重点内容：
研发阶段：基于模型的企业建设，提高研发效率和知识管理。
生产环节：数字化智能装备、车间物联环境、数字化智能生产管控平台。
服务阶段：数字化服务平台建设，包括产品远程监控、故障诊断、服务创新、创造价值。
大数据应用平台：随着数字化和互联化的深入，大数据应用将在未来发挥重要作用。
智能工厂的主要发展方向
智能工厂的发展方向主要包括：
支持多品种混流生产的自适应柔性生产线。
虚拟物理融合的数字车间，实现实时管控和信息交互。
互联互通和信息融合的物联网车间，实现全面感知和全局掌控。
大数据决策支持的智能工厂，通过工业大数据实现提质增效和节能降耗。
智能工厂的大数据应用架构
智能工厂的数据应用主要涉及：
工厂绩效分析与数据多视图展现
智能计划排程
物料智能调度
制造过程质量评估与优化
工艺参数智能优化
设备状态监测与主动维护
刀辅具寿命监测与维护决策
制造成本核算、控制与预测
工厂持续改善
大数据应用面临三个关键问题：
多源异构制造数据的获取与转换
制造数据安全可靠传递与高效计算
制造业务驱动的大数据分析与控制
解决思路：
1. 关键技术突破：数据融合技术、制造数据分析模型与方法、数据可靠传输技术。
2. 平台与工具：大数据平台、数据挖掘算法、可视化分析工具。
3. 数据治理：数据标准化、数据安全、数据管理。
4. 场景驱动：基于实际制造场景和业务需求进行应用开发。
5. 人才培养：培养懂制造又懂大数据的复合型人才。
本文原创来源：电气TV网，欢迎收藏本网址，收藏不迷路哦！
添加新评论