智能生产范文10篇-尊龙凯时最新

时间:2024-04-26 16:20:27

智能生产

智能生产范文篇1

关键词:燃气分布式能源站;智能化;生产管理系统;数据库;综合能源

服务接近用户、高效、清洁的燃气分布式能源因其环境友好型的优点近几年发展迅速[1],燃气分布式能源站运行维护(以下简称运维)服务产业相伴而生。运行管理工作是能源站日常运维的基础,做好运行、巡检、检修等工作是保证能源站安全运行的根本,能源站的安全运行又是企业具有良好口碑的必备条件[2-3]。当前我国对燃气分布式能源站的部分运行管理工作仍采取人工方式,很多运行、巡检数据靠纸质记录,管理人员不能进行有效的监督,大部分工作凭借现场人员的自觉性[4-5],并且纸质版的数据处理任务繁重复杂,容易出错,整理不系统[6]。同时,纸质版数据记录的真实性主要依靠现场工作人员的自觉性,客观性、真实性难以保障。大量的纸质版数据,单靠人工处理分析,很难立刻从巡检数据的趋势中辨别出能源站的潜在问题,也无法准确查看设备出现故障的频率[7-8]。因此,能源站的生产管理工作需要进一步加强。同时,纸质版文件对能源站的运行经验记录不全面,大部分运行经验依靠运维人员日常工作中的自我积累,使能源站的运行经验随着人员的流失而流失,造成能源站数据与经验难以有效积累[6,9]。因此,需要对能源站进行更加科学化和规范化的管理。本文将智能化技术应用到燃气分布式能源站的日常生产管理中,开发了智能生产管理系统,该系统包含智能检修管理系统、智能运行管理系统和智能故障诊断系统3个子系统,管理人员通过该系统可以更加及时、完整、规范地掌握运行、巡查、检修人员的工作是否尽职尽责,大大提高工作人员的工作效率,增强其工作责任心。同时,该系统可自动对能源站日常运行数据进行存储和处理,形成能源站运行数据库,实现能源站运行经验的积累。

1智能生产管理系统工作原理

智能生产管理系统采用了先进的红外射线识别技术、近场通信(nfc)标签识别技术、全球定位系统(gps)定位技术、多媒体集成技术、指纹识别技术、大数据云平台等。通过红外射线识别或nfc标签识别技术读取设备信息,下发定期工作指令,在日常点检、运行工作中发现异常时,可以通过短信、邮件以及发送超文本传输协议(http)请求或定制通信功能的形式及时进行异常反馈以及沟通交流。该系统的优越性体现在不仅能够对能源站的设备进行识别、查询,还具有任务短信或邮件通知、超时短信或邮件提醒等功能,实现管理人员对运维人员工作的自动化智能跟踪管理。本系统通过将视频、音频、通信、数据存储等功能集成在一个设备中,可以解放能源站运维人员的双手,便于运维人员高效地开展工作。利用大数据云平台技术,对能源站的运行数据进行存储与收集,归纳总结能源站日常工作中遇到的问题及其解决办法,形成能源站运行故障数据库,实现能源站运行经验的积累与有效传承,有效地缩短能源站运行人员的培训时长,提高运行人员的工作水平。通过大数据云平台对能源站日常运维数据进行存储、归类与分析,可形成包含能源站设备、系统运行数图等内容的数据库,对能源站供能系统的优化运行提供数据支撑,提高能源站的运行效率等。能源站运行数据库的建立还可以为下一步能源站故障预警与仿真模拟平台的建设等提供基础数据保障,逐步实现能源站生产管理的完全智能化。

2智能生产管理系统框架结构

燃气分布式能源站智能生产管理系统的硬件框架如图1所示,包括应用服务器、交换机、室内防爆区无线网络、室外非防爆区无线网络、值长站、控制网络接口设备、单向数据隔离装置、手持终端、电子巡检卡、测温测振一体仪、键盘、视频和鼠标(kvm)、智能安全帽、电子点检卡等硬件设备,测温测振一体仪、移动终端等是智能巡检子系统的硬件设备,能源站的日常运维人员在移动终端或测温测振一体仪登录系统,下达日常巡检计划,根据巡检计划进行日常巡检工作,管理人员可在值长站通过移动终端上传的数据对巡检人员进行有效监督。智能安全帽集成了视频、音频、通话、安全宣贯等功能,既可以帮助运行人员高效开展工作,又可以对运行人员的工作进行有效监督;利用智能安全帽的通话功能可实现远程指挥,当能源站出现紧急事故时,专业技术人员可通过智能安全帽的视频、音频与通话功能与现场运维人员实时沟通,使事故尽快得到解决。数据库服务器、应用程序服务器等硬件设备支撑能源站数据库的建立。智能生产管理系统由智能检修管理系统、智能运行管理系统、智能故障诊断系统3个子系统组成。智能检修管理系统的主要子系统是工作票管理子系统,该系统包含能源站的动火工作票、热力工作票、电气工作票等。智能运行管理系统包含运行管理子系统、设备管理子系统、智能巡点检子系统、智能安全帽子系统、维护管理子系统等,该系统主要负责能源站的日常管理工作与日常巡检点工作。智能故障诊断系统包含缺陷管理子系统与接口管理子系统,燃气分布式能源站智能生产管理系统的软件框架如图2所示。

3智能生产管理系统工作流程

燃气分布式能源站智能生产管理系统采用分层管理原则,大致可分为底层设备、机房、值长站3层。测温测振一体仪、移动终端和智能安全帽是智能生产管理系统的底层设备,底层设备通过扫描能源站设备上的电子点检卡下载工作任务,能源站运维人员根据下发的工作任务完成相应的工作,底层设备通过无线网(wifi)与交换机实现数据传输,交换机将数据再传输给值长站与机房,机房对上传的数据进行分析、处理与存储,形成能源站运行数据库,值长站根据底层设备上传的数据进行任务分配与管理等工作。该系统指令的修改与发送主要是在值长站进行操作,其他层面只能进行数据查询,不能进行数据更改。智能生产管理系统的数据传输都是双向的,底层设备向上层设备进行数据传输,底层设备也可以对上层设备的数据进行访问。

4智能生产管理系统主要功能设计

燃气分布式能源站智能生产管理系统的设计是以服务能源站工作人员为目的,通过智能化的应用程序,对现场运维人员的工作进行有效的指导和监督。管理人员可通过该系统更清楚地了解能源站的运行情况,解决运维人员流动大、培训周期长的问题。该系统根据能源站的日常运行管理需求,设计智能管理软件和终端设备,实现设备状态可视化,巡检任务制度化和程序化,具备设备定期切换、设备隔离、设备检修、零部件更换提醒功能。该系统根据主要功能的不同分为3个子系统:智能检修管理系统、智能运行管理系统和智能故障诊断系统。4.1燃气分布式能源站智能检修管理系统。依托国内某燃气分布式能源项目,梳理、整合燃气分布式能源站的主要设备,对设备的生产厂家、性能参数、易耗品、备品备件等设备参数进行电子登记,形成设备台账,并生成设备专属二维码,可通过扫描设备二维码了解设备的相关信息,便于对能源站设备进行管理。结合能源站多年的运行经验,初步设定设备的检修周期,并进行检修提醒。在检修任务时将设备检修时所需要的工作、备品备件以及检修过程中的注意事项和安全事项等一并;人员进行检修时,该系统还会对检修过程及步骤进行部分强制性控制,主要对于不能变更顺序的操作步骤进行强制性控制,避免了因检修人员操作失误而造成安全事故;同时,检修步骤的还可以指导检修人员的检修工作,使检修工作更高效地完成。4.2燃气分布式能源站智能运行管理系统。燃气分布式能源站智能运行管理系统分为日常运行管理子系统和日常人员管理子系统2部分。日常运行管理子系统的主要功能是对能源站的日常运维工作进行有效的监督管理,在能源站多年运行经验的基础上,将设备的日常运行电子化,运行人员根据设备的运行任务进行运行工作,可避免跨流程、不规范的操作。运行管理子系统中还耦合了一套智能巡检系统,智能巡检系统根据站长设定的巡检周期和巡检人员排班表向指定的巡检人员下达巡检任务,巡检任务中包含巡检路线、每个设备的巡检内容等,并将巡检内容(温度、压力等)进行电子化上传存储,丰富能源站的设备运行数据库,形成设备运行图表,通过对数据库数据的分析可以对能源站的日常运行与检修工作进行优化,使能源站的运行管理更加科学化。日常人员管理子系统的主要功能是对能源站的工作人员进行监督和管理,当现场工作人员未按规定流程或时间进行运行或巡检任务时,系统会自动向管理人员发送信息,以督促现场人员的工作。设计了一套人员签到程序、巡检提醒程序和巡检轨迹监测程序等,根据人员日常签到与完成工作的情况形成工作打分表,管理人员可根据打分表对现场工作人员的工作质量进行评定。4.3燃气分布式能源站智能故障诊断系统。燃气分布式能源站智能故障诊断系统主要功能是将能源站日常运维中出现的故障以及故障的解决办法进行分类与存储,并统计故障出现的频率。该系统可根据故障出现的频率,将常见故障进行置顶,当能源站中的设备出现故障时,工作人员可以通过数据库的模糊查找功能从故障数据库中导出相似的故障及其解决办法,指导工作人员尽快、有效地将故障解除。当出现重大事故时,该系统自动向终端服务器发送警报,联系专业技术人员尽快到现场解决问题,在专业技术人员不便立刻赶到现场的情况下,可通过视频、音频、远程传输等功能与专业技术人员进行现场连线,使专业人员可以更好地了解事故现场,指导现场工作人员解决问题或者做一些防止事故进一步扩大的措施。具有相同原动机机型的不同能源站数据还可以进行共享,进而扩大能源站数据库的存储量,可以更科学、更安全地运行能源站,提高能源站的运行安全性。

5应用案例分析

国内某一运行多年的燃气分布式能源站,原来的巡检主要依靠纸质记录,运行日报表、周报表、月报表等工作依靠人员手工抄表完成,纸质版的数据分析处理难度较大,人员抄表的错误率较高,保存、整理难度也较大,应用该系统之后能源站运行人员的工作量减少,手抄报表可系统自动生成,能源站运维工作效率提高。该系统形成的故障诊断数据库可有效地指导现场工作人员解决能源站日常运维工作中出现的问题,缩短人员的培训时间,能源站运行的安全性提高,系统运行效果良好。

6结论

在信息技术高速发展的今天,经验和数据成为宝贵的财富,可以有效地指导能源站的日常运行与管理工作。燃气分布式能源站智能生产管理系统将智能化渗透到能源站的日常工作中,可提高能源站运行的安全性;智能化技术的引入还可以减少能源站运维人员的工作量,降低能源站的运行成本。同时,燃气分布式能源站智能生产管理系统可以实现能源站运行数据的分类、存储,形成单个能源站的数据库,将多个能源站的系统互相联通可以实现能源站的集中式管理,推进区域能源链的形成,为综合能源服务提供智能化的保障。

参考文献:

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[8]张少男.智慧电厂与智能发电研究方向及关键技术[j].技术与市场,2019,26(7):54-55.

智能生产范文篇2

1智能生产管控系统方案总体目标

基于成熟、稳定的智能化生产管控平台开发,建立纵向集成、横向连通的开放、互联、安全的数字化平台。纵向上,将企业经营管理系统、制造执行系统、过程控制系统及数据采集系统集成,实现数据的无缝连接与信息共享;横向上,连通需求、设计、采购、制造、物流、服务的所有业务环节,企业实现产供销一体、管控衔接、三流同步。通过实现产、供、销、运、质等环节的有机集成,实现管理效能最大化。

2构建供产销发一体化信息化管控平台

以客户为中心,充分吸收国际先进冶金企业信息化尊龙凯时最新地址的解决方案的优点,将工业软件、行业模型库、专业工具集与冶金企业运营管理的最佳实践深度融合,构建集实时互联、精准执行、柔性制造、高效协同、价值共享于一体的信息化整体尊龙凯时最新地址的解决方案,支撑企业的采购、制造、营销、物流、财务、人力资源等业务运作,优化从生产计划、流程安排、合规性管理到供应链管理的整个流程,帮助企业降低制造成本、保证产品品质、提高运营效率、增强核心竞争力,推进企业迈向智能制造新阶段。建立统一流程控制、协同作业机制,统一基础档案,统一采购政策,销售策略,以达到整个企业协同,共享物料平台的管理内容,通过信息化手段节约供应链成本,保证企业的效益最大化。

3智能生产管控系统分模块业务功能设计(如图1所示)

3.1采购与销售管理

(1)采购管理。通过采购业务流程全过程管理,对于采购过程中物资运动的各个环节状态进行严密的跟踪、监督,实现对企业物资采购活动执行过程科学管理,以及对企业采购执行过程中的采购流程、采购渠道、采购成本和费用的优化控制[4-8]。(2)销售管理。在销售管理模块以销售订单或生产计划为中心,打通销售、采购、生产、库存、质量、财务和发运的关键管理流程,实现生产、采购、销售三大业务的可视化全程跟踪,实现企业运营物流、资金流和信息流的同步,缩短交货期和交货准时率。(3)库存管理。库存管理模块处理企业各种库存业务,如入库业务、出库业务、移库业务,调拨、库存事务管理、库存状态调整等功能。对仓存业务物流全流程进行有效控制和跟踪,实现完善的企业仓储信息化管理。

3.2生产管理

(1)计划调度一体化。计划调度一体化功能模块实现企业从生产计划与排产到生产组织过程、操作过程、生产质量控制、生产能耗、物料平衡以及生产绩效全过程管理。(2)生产计划。生产计划管理形成全厂生产计划统筹指令,涵盖所有生产相关计划的编制、分解、传达和执行,通过企业的生产生活,提高企业资源的利用率,使得企业科学有序的进行生产。(3)生产调度。生产调度管理模块依据生产运行的动态数据和生产约束条件,生成生产调度方案,指导生产运行。对于各种异常情况,能够支撑管理人员紧急采取应对措施,保证生产调度高效、准确执行。(4)生产排程。生产排产模块通过接收计划管理模块下发的生产订单,在生产排产模块集中进行订单排产管理,并将排产信息结果反馈至计划管理模块,建立起经营—生产的联动机制,实现对销售资源与生产资源的无缝对接,实现了生产资源的统一执行管理,实现了柔性化生产排程,实现了产销部门间的高效协同,提高了生产作业效率。(5)安全生产一体化。安全生产一体化模块在智能化、精益化的生产管理中,基于单独业务小闭环,实现整个生产管理的大闭环。将安生生产的管理里面和生产管理有效融合,使整个生产业务的处理能力和生产管理的执行能力得到互补和加强。(6)生产中心实时监控。生产中心实时监控模块按照周期监控生产经营领域关键因素,为管理层全面的了解公司经营状况提供了便利的手段;全面覆盖管理决策关注的关键核心指标,异常数据预警提示,方便用户快速定位问题,支持多维度钻取和关联分析,图标结合,直观生动完备的展现。(7)车间生产管理。车间生产管理模块通过流程生产管理功能有效记录车间事务的开展情况,协助进行车间考核以及车间节能工作的开展,通过生产交接日志,管理生产班组生产监控情况,提高车间管理人员全面掌握当前以及历史生产情况效率,大幅生产现场的管理水平。

3.3质量管理

(1)工艺管理。工艺管理模块能够在企业内部建立高效、及时、共享的工艺管理与配方管理体系,将生产中重要的工艺文件、标准配比、工艺流经时间数据通过系统有效的管理为生产提供指导。(2)质量管理。以质量台账为基础,对企业质量检验数据进行全面管理、覆盖生产全过程所有化验数据,对生产过程中的原料、半成品、成品按照批次抽检,记录质检结果。

3.4设备管理

(1)设备维护一体化。设备管理以设备台账与设备检修为中心,对设备出力水平、劣化趋势、设备寿命进行分析、便于设备管理人员进行分析决策,实现从设备的采购、安装、跟踪、运行、维护到报废的全生命周期的综合管理[9]。(2)设备台账。设备台账功能模块以设备为中心,围绕设备全生命周期的各阶段、通过缺陷性检修,计划性检修,改造性检修,预防性维护,点检、状态检修、提高设备运转率、延长设备使用寿命,提高备件利用率、建立设备全生命周期标准化知识库,最终使设备在其生命周期内,为企业带来更多的效益。(3)设备维护。建立设备维护经验知识库,并按照设备管理制度建立隐患管理、工单管理、预防性维护、点检管理、采购管理和库存管理模块,实现设备维护的流程化,标准化,提高设备维护的工作效率,降低设备维护工作强度,降低设备维护安全风险和维护成本。(4)项目管理。项目管理模块包括设备的维护、大修、小修、基建、技改等生产工程,经营性的设备采购,以及科技项目等非生产性项目,对项目进行分解和标准化管理,严格控制项目的质量、进度和费用,确保项目的整体质量、降低费用。(5)点检管理。点检管理模块围绕点检定修制的要求和特点,以设备全生命周期为核心,以设备定期检查为主线,实施设备预防性维护,内置“点检定修”思想,满足设备点检管理。在保障设备稳定运行的条件下,最大限度减少流程环节,降低点检人员的劳动强度,实施科学规范的点检路线管理,应用智能化的点检维护设备,实现以“预防为中心”的点检管理。(6)智能化电子作业票管理。通过电子作业票系统杜绝无票作业,以信息化为手段,实现所有作业在控可控与闭环管理。利用移动应用开展作业票审批业务,提高作业票审批效率及便捷性,同时实现设备检修作业到作业票的闭环管理。

3.5成本与绩效管理

(1)成本核算管理。成本核算管理模块快速获取各工艺环节的成本信息,灵活定义管理需要的成本控制点。建立各环节成本预测,决策、计划、核算、控制、分析与考核全过程管理体系,实现生产成本核算业务财务一体化、自动化。构建生产成本数据流闭环传递,通过可视化成本核算导航图,实现一键成本核算,系统自动稽核、计算成本、生产凭证、减少人工干预、提升月末结算效率。(2)绩效管理。绩效管理模块对生产经营业务、工作流程、重点环节等进行监控,支撑管理部门进行流程绩效考核、工作完成率考核,同时与人力资源管理集成,共享组织,岗位与人事信息,并将绩效结果反馈人力资源系统,实现与薪酬核酸的集成,实现绩效管理目标设定,过程监控,结果考评的闭环流程[10]。(3)统计核实一体化。该模块将生产控制、资源控制、市场需求、财务核算、运营管理等各个方面融会贯通,通过资金流、业务流和信息流的协调,将管理信息与生产实时系统无缝结合,形成管理为生产,生产为管理提供反馈信息的模式,高效的协调各业务环节、各阶段的资源、满足企业经济、安全、稳定的生产经营目标。

4结语

智能生产范文篇3

关键词:智能制造;生产物流;物联网

航空工业是体现国家综合国力和军事威慑力的战略性高科技产业,是衡量国家工业基础、科技领先水平与国防现代化程度的重要标志[1]。航空工业的快速发展和进步对国家的基础工业体系和科学技术发展具有巨大的带动作用和产业辐射效应。航空强国战略的实施,对国家工业和科技发展水平的整体提升具有重大意义。航空工业是凝聚高精尖技术的领域,航空产品属于科研型产业形态,具有技术密集、高度综合、广泛协作等特征,高度依赖于一国的工业基础体系和科技创新体系。因此,航空强国的实现离不开工业水平的不断发展和科技水平的提升。智能制造作为应对未来新一轮工业革命的前瞻性工程,是航空强国目标实现的有力武器。物流作为制造企业日常基本活动之一,是连接产品研制供应链和生产制造各部分的关键环节,在产品研制、生产过程中有着举足轻重的地位。据统计,在产品生产过程中,用于加工和制造的时间仅为5%~10%,其余90%多的时间消耗在存储、等待加工和运输等不增值状态,物流费用占到总成本的50%[2]。因此,物流被看做是企业实现利润增长的下一个“利润源”。航空产品成本的降低、研制周期的缩短是提升航空企业竞争力,早日实现航空强国的有效手段。因此,对智能生产物流体系建设方法进行探索,以先进物流管理理念结合智能制造技术方法,提升物流系统的信息化、柔性化、智能化水平,降低产品生产成本,缩短研制周期,对航空强国的建设具有非常重要的意义。

1航空企业生产物流存在问题

1.1现代物流管理体系不健全。物流业务稳定高效的运行离不开健全的管理体系,明确的发展战略、完整的管理制度、完善的标准规范、科学的评价体系以及高效的组织管理模式是现代物流管理体系不可或缺的要素。但由于国内航空企业普遍存在重生产轻物流的传统思维定式,对物流的重要性认识程度不够,导致在现代化建设过程中缺乏现代物流发展战略,无法为物流业务的现代化建设提供持续的、系统的支撑和指导。进而导致企业内部缺乏甚至没有现代物流管理制度和覆盖物流业务全流程的标准规范,难以对物流业务进行科学的监控和准确的评价,对运行过程中存在的问题往往只能从点上改进,无法从根本解决。另外,在组织管理模式上,绝大部分航空企业缺乏自上而下、统一的物流管理组织机构,物流运行处于分散的、初步的功能性管理,缺乏系统的、全局的统筹管控,敏捷性较差、部门壁垒严重,导致了物流各环节衔接不顺畅,整体效率低[3]。1.2物流信息化水平低。国内航空制造企业物流信息化水平目前还处于初级阶段,大多航空制造企业只是通过信息化手段实现企业内各环节数据流通,而企业间信息仍处于封闭、孤立的状态,不同设备、不同工位、不同车间仍存在很多的信息孤岛。目前,航空企业内的信息化水平低造成的壁垒已经成为供应链和生产过程的最大阻碍。由于信息化基础过于薄弱,生产过程中信息的传递流通常常出现断点,导致信息不能连续及时传递,出现信息流与物流不同步,造成了物料的等待、仓库的积压等问题,严重影响物流效率。1.3物流模式传统。目前,国内航空企业生产物流主要以自营为主,采用传统的面向服务的物料配送模式。车间生产线上物料供给采用被动生产要料方式,即所有物料按类别存放在几个各自孤立的库房,如毛料库房、工装库房、原材料库房、样板库房、刀量具库房等,为满足快速增长的产量需求,保证生产加工的连续不断线,各大企业对物流基础设施进行了分散投资和重复性建设,却鲜少采用第三方物流(3pl)、第四方物流(4pl)的配送模式以及供应商管库存(vmi)等模式来减少物流成本压力,使运输、库房等物流资源出现严重的浪费[4],物流成本难以控制。

2智能物流结构体系设计

在智能制造模式下,利用物联网、大数据、人工智能等技术,将物流各要素连接入网,通过传感器实时采集物流运行过程中的各种数据,供后台大数据系统进行分析处理,根据智能算法给出决策方案,通过集成的物流管控系统对物流资源进行统一的调配、管控,减少因人工经验判断造成的操作错误,提升物流信息集成和业务协同程度。从业务流程管控和运行支撑层面出发,可以将智能物流系统的总体架构设计为7个层级(如图1所示):执行层、采集层、网络层、数据层、决策层以及管理支撑层和技术支撑层。前五层通过信息流的上下连续流转实现不同业务间的稳定循环,管理支撑层和技术支撑层,通过完善管理体系、优化业务流程和先进的技术方法应用保障物流业务的准时、高效、低成本的运行。决策层,负责对物流运行过程中各项活动进行决策,并向循环链中各层发出执行命令。该层以物流信息管理平台为依托,依据数据处理、信息分析,并结合支撑层的业务流程、管理策略方案、算法模型,对物流任务、运行问题进行管理决策。数据层,负责对物流不同过程、不同要素的数据进行存储、处理、挖掘、分析,供其他各层使用。该层以数据库、信息平台为依托,汇聚来自物流各环节不同要素的数据,应用大数据等数据分析处理技术,实现对异构数据的整合和关键信息的挖掘分析等功能。网络层,负责对物流不同过程、不同要素数据的传输,连接物流过程各要素,消除信息孤岛,实现信息融汇贯通。以工控网、物联网等网络实现信息平台与仓储设备、运输配送车辆、搬运设备设施、物料等的互联互通。采集层,负责对物流不同过程、不同要素数据信息的采集和对象状态的感知。利用数据采集技术,通过应用传感器、条形码、数据采集终端等设备对物料信息、设备信息、人员信息、环境信息进行采集,供物流系统各要素状态的监控。执行层,负责物流运行的具体实施,如仓储、运输、配送、搬运、装卸等。接收来自物流管控系统发送的指令,完成相应的工作,并反馈给系统。管理支撑层,用于支撑物流系统的平稳、有序的运行。该层通过对物流系统业务流程、要素进行梳理,固化流程、明确业务,构建相应的管理制度、标准规范和评价体系,优化组织管理模式,保证物流系统运转过程高效、稳定、规范的进行。技术支撑层,用于支撑物流系统的高效、合理的运行。该层针对物流系统流程、要素,通过将先进技术、方法、工具、管理策略、管理模式等应用到物流管理全过程,减少物流规划布局过程的浪费,提高物流运行效率,降低物流运行成本。

3智能生产物流体系建设探索

3.1管理体系建设探索。智能物流建设的首要目标是建设符合智能化物流管控的现代化管理体系,包括物流制度及标准规范的制定、评价指标制定以及高效化的组织管理模式建设。3.1.1制度及规范标准制定。制度、规范的制定是基于业务梳理和流程固化。国内很多航空企业对物流业务范畴未形成统一的概念,通常以小物流概念居多,狭隘的将物流限定在配送或运输等周转环节。因此,制定物流制度和标准规范的第一步是理清物流业务和流程,再根据物流业务流程确定分工及管理权责。具体做法如下:物流业务流程梳理。根据物流全要素(包装、仓储、配送、装卸、搬运、运输、流通加工、物流信息等)及生产现状进行物流业务范畴的界定。基于物流要素为核心,对原材料包装、原材料配送、毛料加工、工序间内部物流周转搬运、各单位间外部物流周转、物料交付配送、物料仓储等进行全流程梳理与固化。完善物流管控制度。根据物流业务流程梳理,完成物流组织设置、任务分工、职能责任、流程活动、绩效评价等的规定,完善物流管理制度。建设物流关键环节的标准规范。固化运输、配送、仓储管理流程,从运输、配送器具选择、包装方式、货物固定方式、配送路径等进行配送的全面规范;从仓储货架、存储器具的使用、维护进行规范,对货物台账记录、库存盘点、出入库操作等进行严格要求。建设物流信息化标准规范。智能制造的基础是信息化,因此信息化标准规范尤为重要。根据物料信息传递需求,对物流各要素的信息载体、信息编码、信息流转等进行统一规范,以及对信息系统间(自动仓储系统、物流管理信息平台)的接口标准进行统一。3.1.2评价指标。从经济、高效、准时等维度出发,需进行物流成熟度评价模型构建、物流绩效评价指标制定等工作。构建物流成熟度评价模型,如:敏捷能力、仓储管理能力、物流应急能力、物流成本控制能力、信息化水平、自动化水平等的评价模型,用于对企业物流发展水平的监控和评价,及时发现物流能力的短板,进行科学的改进。另外,制定物流绩效评价指标,用于评价物流管理运营情况,加强物流运营管理。需确定指标的构成,如:在制品周转率、库存周转率、配送准时率、接收及时率、车辆满载率、包装循环利用率等,明确指标的定义,并确定各项指标支撑数据的来源、获取方式、计算公式等。3.1.3组织管理模式。在界定物流业务范畴的基础上,对部门分工、物流资源进行整合优化,构建管理专业化、功能集约的物流组织。物流组织功能职责需包含物流全要素(包装、仓储、配送、装卸、搬卸、运输、流通加工、物流信息等),并按要素进行职责细分。在此过程中要改善传统的“纵向一体化”模式,降低管理成本大,借鉴“横向一体化”管理模式,形成了一条贯穿生产制造部分的“链”,通过统一的标准、规范和协同机制,提升物流链各节点能够协同性[5]。3.2关键技术建设探索。智能物流系统基础框架可总结为3个“及时”,即为:及时对物流过程的基础数据进行收集,及时对收集的数据进行分析,及时对分析的结果进行响应。可见数据采集、分析、反馈的相关技术,如:物联网、自动识别、大数据以及人工智能技术等,是智能物流系统建设过程中的关键技术。3.2.1物联网。数据是智能化的基础,而物联网是获取数据的关键手段。物联网通过自动感知、识别技术与普适计算等通信感知技术,实现物物相连。在智能物流建设中开展物联网技术研究,就是要给物流相关资源、物料加上适当的传感器,实时采集物流资源相应的状态数据,并通过网络技术传输至数据处理服务器进行统一的处理和反馈。通过物流物联网的的研究和实施,能够实现物料流转全过程、各要素状态信息的采集、传输、集成,实现运输配送车辆、搬运设备设施等物流资源的互联互通(如图2),提高信息的流通及时率,增强物流系统反应速度。3.2.2自动识别技术。在传统的物流系统中,物料的流转常采用单据、凭证等纸质或非结构性电子文档为载体,通过手工记录、邮件传输、人工计算等方法进行物流信息的采集、传递、处理、分析和反馈,不仅极易出错、信息滞后,同时也加大了物流从业人员的工作量和操作难度,并且常因信息延迟或错误,造成物流管理工作难以对物流活动的各个环节进行统筹协调,无法很好的控制物料流转,更无法实现系统的实时监控和及时优化。自动识别技术是物联网中关键技术。该技术的应用融合了物理世界和信息世界,能够很好的解决传统物流系统中信息无法自动采集、分析的问题。目前常用的自动识别技术包括:条码识别技术、射频识别技术(rfid)、光学字符识别技术(ocr)、磁卡识别技术、图像识别技术、生物识别技术等。在物流系统中应用较为广泛的是条码技术、rfid技术以及图像识别技术等。将条码技术用在物料信息的采集上,能实现物料扫码拣选、扫码出入库、扫码交接、扫码开工等自动化过程,提升过程自动化水平。将rfid技术应用于配送、存储器具上,系统能够及时的定位物料运输、存储器具的位置,从而可以获取物料位置。自动识别技术的应用,能够实时反馈物料流转过程,改善物流过程需人工干预的传统作业方式,提升信息采集准确性、高效性。3.2.3大数据。物流系统的稳定运行需与企业其他信息系统,如erp、mes等,进行信息和业务上的集成,需及时从海量的数据库,包括用户数据库、物料资源数据库、产品数据库等,获取大量的数据,加之物料流转过程中产生的数据类型繁多,如视频、图片、文本信息、地理位置等,既有结构化的数据表格,也有半结构化的文本、图像数据以及非结构化的空间数据等。如何将手工的、延时的、无序的、碎片化的数据转化成实时的、有序的、集成的信息,是大数据研究要决定的问题,也是构建智能物料决策系统的前提[6]。物流大数据关键技术通常包括:数据采集管理、分布式存储、实时计算处理技术等。其中数据采集管理技术包含数据抽取技术、数据清洗技术、数据融合技术、数据库技术等[4];分布式存储技术是将分布在不同地方的存储设备组成一个虚拟的存储设备,根据存储资源和需求情况将数据存储在最佳位置,以提高系统的存取效率[7];实时计算处理技术是将采集到的实时性信息,进行及时高效的处理,快速获取计算结果,并运用于物流运行的分析和决策中[8]。3.2.4人工智能技术。通过物联网、自动识别技术能够对物料的“时空量态”数据进行采集、传递,通过大数据技术能够对海量的、不同结构、无序化、碎片化的数据进行清洗、挖掘、分析,但如何进行科学、最优的决策,则需要相应的规则、算法。人工智能技术的应用是实现物料环节最优决策的有效手段。目前,人工智能技术应用主要聚焦在:智能搜索、推理规划、模式识别、计算机视觉以及智能机器人等领域[9]。在物流行业中,人工智能技术能够贯穿于物流的各要素,包括仓储、运输、配送、拣选等。例如:在物料的出库拣选、配套过程中,能通过计算机视觉技术、智能机械臂等进行物料自动识别,进行动态拣选配套;在配送环节通过应用智能运输机器人结合slam(即时定位与地图构建)技术能够选择最优路径,将物料精准配到相应位置;在仓储管理过程中,人工智能技术能够根据不同约束条件,如配套关系、尺寸信息、时效信息、存放经济性、存取效率等,进行充分的优化与学习,从而给出最优的存储位置及库存调整方案。3.3集约化管理模式探索。如何实现物流效率的提升和成本的降低是建设智能物流的最大目标。智能物流体系建设除了在管理体系、先进技术方面建设外,还需要从物流模式上进行优化。而集约化物流模式是解决物流运作过程效率低、成本高的有效通道[10]。(1)集约化物流模式就是要将物流中的所有资源进行集中化,运用信息技术进行统一管控、统一调配,减少资源浪费和非增值环节。航空企业的集约化物流模式建设可以根据航空企业物流发展现状,从如下3个模式开展探索:(2)仓库集中管理,分散存储模式探索。以物流信息平台为支撑,开展仓储系统“集中管理、分散存储”模式的建设,对分散在部门内的仓储、货架进行资源整合,实现统一管理,协同调拨,充分利用仓储资源,避免仓储使用不均衡。(3)集货运输模式探索。开展企业各部门间运输资源统一调配,物料集货运输模式建设,统一调配运输配送资源,结合物料配送信息,实现车辆按需派送,物料集中运输,提高车辆装载率、减少运输资源浪费。(4)供应商管理库存模式。由供应商管理物料库存,并负责将相应物料进行配套、配送到线边物流区域,减少企业库房、配送运营成本。

4结语

智能生产范文篇4

关键词:智能化;采矿技术;安全管理

煤矿行业在我国社会经济发展中发挥着至关重要的作用,但是由于煤矿开采现场工作环境复杂,对采矿人员的安全意识、责任意识、风险防范意识要求较高,智能化、信息化、自动化技术的应用虽然提高了煤矿企业的生产效率,但是对基层工作人员的专业技能,对各类设备的熟练程度提出了更高的要求,安全管理模式也要随着生产方式的变化做出调整和优化,才能充分发挥出智能生产设备应有的价值,推动煤矿企业的创新发展。

1矿山采矿技术安全管理的重要性

在矿山日常作业中,加强技术安全管理可以为工作人员提供安全的工作环境,保证采矿工作的顺利开展,提高矿山企业的经济效益和社会效益,加强矿山采矿安全管理需要从规范矿工作业流程、预防安全事故、提高工作人员安全防范意识等方面出发,将安全放在首要位置,让矿工规范自身工作行为、提高责任意识,在采矿过程中一旦发生安全事故将造成不可估量的损失,有可能会造成人员伤亡,不利于矿产企业的稳定、持续、长远发展。随着科学技术的不断发展,智能化、信息化、自动化技术被广泛应用于矿山作业中,明显提高了矿山作业的安全性,提升了矿产企业的生产效率。但是结合实际情况来看,一些矿山企业对智能化设备的重要性认识不足,矿产开采过程中未能及时应用现代化设备导致生产效率低,安全管理工作难度大,企业现有的生产模式无法满足行业发展的需求,给企业的持续发展造成了不利影响。

2采矿过程安全管理中存在的问题

2.1煤矿企业缺乏安全生产意识

我国采矿行业属于劳动密集型行业,很多基层工作人员文化水平偏低、安全生产意识不足、专业素质不高,对安全隐患认识不到位。采矿作业现场环境复杂,引发安全事故的因素多,随着采矿智能化的发展,智能化、信息、自动化设备在煤矿企业的生产中得到了广泛应用,虽然降低了工作难度,提高了生产效率,解决了传统工作模式下的诸多安全问题,但是智能化设备和技术的应用,对工作人员的专业水平提出了更高的要求,需要工作人员熟练掌握各类智能生产设备才能保证生产效率和生产活动的安全性。结合煤矿开采的实际情况来看,有些工作人员虽然能完成智能采矿设备的基本操作,但是缺乏宏观意识,对智能化背景下的生产流程、复杂的生产设备的操作要点不够熟练,存在操作流程不规范,工作行为不严谨等诸多问题,为后续的煤矿生产流程埋下了诸多隐患。众所周知,煤矿生产工作具有复杂性、系统性和综合性,不同生产环节之间的联系比较紧密,当一个环节出现问题时候,会严重影响后续的施工环节。此外,安全管理人员专业水平不足,不具备丰富的理论知识,在安全管理工作开展中,很多管理人员凭借自身的工作经验开展管理工作,管理工作存在很大盲区,有些管理岗位由普通员工兼职担任,进一步加大了煤矿生产隐患。

2.2对智能化设备的投入资金不足

智能化设备能在复杂的地形环境下高效工作,能大大提升煤矿企业的生产效率,提升经济效益,但是智能设备投入需要在前期投入大量的建设资金,有些煤矿企业在生产经营中过于重视企业经济效益的提升,企业管理层缺乏长远发展的战略目光,对智能设备的重要性认识不足,导致在智能生产设备建设方面投入的资金有限,仍然使用老旧的生产设备,这些设备性能不足,生产效率低,需要大量的人工配合完成煤矿开采,对一些危险性高的生产环节无法实现高效生产,延长了煤矿企业的生产周期,阻碍了煤矿企业的创新发展。

2.3缺乏完善的安全管理体系

煤矿开采具有较高的危险性,安全管理工作的有序开展需以完善的安全管理体系作为支撑。随着智能生产设备的广泛应用,煤矿开采的流程,安全管理工作的重心必然会发生改变,缺乏具有针对性的安全管理体系也是导致安全事故频发的主要原因之一。安全管理人员需要以明确的、清晰的、合理的安全管理制度开展管理工作。结合实际情况来看,有些煤矿生产企业对安全管理工作的重要性认识不足,没有制定清晰的管理目标和安全生产责任制度,安全责任的划分停留在行政职位的划分方面,导致安全事故发生时,管理人员无法确认事故的责任人,责任不明确会导致发生安全事故之后不同部门和工作人员互相推诿责任,在生产过程中抱有侥幸心理。

3提高矿山开采安全管理水平的有效措施

3.1加强信息系统的建设

随着科学技术、网络技术、通信技术迅速发展,现代化、信息化、智能化、数字化管理系统被广泛应用于各个行业,煤矿生产活动具有危险性,安全隐患多,采用人工为主管理方式无法实现全方位的管理,导致安全管理工作存在很大的盲区和漏洞,阻碍煤矿企业的进一步发展。煤矿企业要根据行业特征和时展趋势,加强信息化管理系统构建,利用信息管理系统实现煤矿生产的精细化、全方位管理,利用信息系统可以对煤矿开采过程中的各类数据信息进行及时收集、分析、整理,明确生产中存在的安全隐患,提高煤矿企业的管理水平。如图1所示为基于大数据智能化采矿系统架构的设计。在智能技术的支撑下,可以对煤矿开采中涉及安全问题的各类数据信息进行准确分类,并建立历史信息数据库,可以为后续生产工艺的优化,生产模式的调整以及相应管理制度的完善提供数据支撑。与此同时,安全管理人员可以利用网络技术对煤矿开采现场的具体工作情况进行实时化、动态化监管,加强对施工人员的管理,对施工行为不规范、操作流程不合理的施工环节进行及时制止和纠正。在网络技术的支撑下,也可以对各类智能设备的运行状态和生产情况进行监管,及时发现存在安全隐患的生产设备,以此来提高煤矿企业的安全管理水平,提高企业的经济效益和社会效益。

3.2加强人才培养力度

煤矿生产的基层施工人员普遍文化水平不足、安全意识薄弱、风险识别能力差,人为因素导致的安全事故频发,基于以上原因,煤矿企业要加强人才培养力度,随着智能化设备的应用,需要各个环节的施工人员明确自身岗位职责,熟练操作相应的智能生产设备,避免操作不规范降低设备的使用寿命。具体可以从以下几个方面出发开展培养工作:1)知识培训。要根据煤矿企业的生产模式和发展现状对相关人员的专业只是进行补充和更新,使其摒弃生产效率低的工作模式,提高对智能生产设备的应用。2)技能培训。煤矿生产具有一定的危险性,工作人员除了要掌握安全生产相关的理论知识之外,还要提升自身的专业技能,要将理论学习和实践相结合,要灵活运用基本的业务技能。3)素质培养。煤矿生产工作量大、工作难度高、工作压力大,需要工作人员具备良好的心理素质,提升安全意识、风险防范意识,通过素质培养可以减少工作人员消极、怠工的情绪,提高其工作积极性和主动性。

3.3建立智能化采矿风险对应评估体系

建立智能化采矿风险对应评估体系,可以加强对煤矿企业生产过程中风险因素的识别,基于信息管理平台可以实现各类数据信息的全面收集、分析、整理、储存,以此为基础,对现有的风险评估体系进行完善、优化、调整,实现不同信息之间的有效融合,发掘数据中的有效信息,依靠云计算、大数据等技术推动井下避险系统、通风系统、废气预警系统的改造,为数字化、智能化的实际应用提供依据。

4结语

综上所述,煤矿企业缺乏安全生产意识、对智能化设备的投入资金不足、缺乏完善的安全管理体系是智能化矿山采矿安全管理中存在的主要问题,针对以上问题相关企业必须要加强信息系统建设、提高安全管理水平,加强人才培养力度,提高安全管理人员的综合素质、责任意识才能推动煤矿企业的稳定持续发展。

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智能生产范文篇5

关键词:河北;制造业;升级转型;智能制造

1河北省制造业现状

随着京津冀协同发展战略的提出,旨在促进整个区域协同发展,给河北的社会和经济带来前所未有的机遇和挑战。作为华北地区经济和人口大省,拥有丰富的矿产资源、农业资源和扎实的工业基础,孕育了完整的制造业产业链。河北的钢铁、汽车、制药、化工等传统工业占全国比重较大,存在产业结构不合理、企业创新能力一般、高能耗、高污染、低附加值问题[1-3],因此在全国激烈的经济市场竞争中处于劣势。2015年,国务院出台《中国制造2025》规划明确指出“与世界先进水平相比,我国制造业仍然大而不强,在自主创新能力、资源利用效率、产业结构水平、信息化程度、质量效益等方面差距明显,转型升级和跨越发展的任务紧迫而艰巨”[4]。河北加快传统制造业数字化转型升级任务迫在眉睫。在新一轮工业革命中,以“数字化网络化智能化技术”与“先进制造技术”为背景支持的智能制造技术具有强大的生产力,对传统制造业提供巨大的驱动力,引发生产模式、发展理念深刻变革。河北政府抢抓历史机遇,大力推广智能制造战略,探索出一条智能化、绿色化、服务化的发展之路[5-7]。

1.1智能化

智能制造的核心是制造,在制造链的各个环节均体现出智能化的特点,主要落实在智能生产、智能产品和智能服务三个子系统上,三个子系统彼此间相互联系、相互促进:智能生产是智能产品的物化过程;智能产品是智能服务的载体,也是评价智能制造性能优劣的对象;智能服务是智能产品的延伸。

1.2绿色化

绿色化是在充分考虑产品的资源利用率和环境保护基础之上,使其对生态的负面影响达到最小化,甚至为零。产品绿色化从最初模型设计、材料选择、加工流程、包装运输,到客户使用、报废回收等整个生命周期均需注重保护环境、节约资源的理念,兼顾产品成本,实现经济效益与绿色环保双赢的结果。

1.3服务化

服务化是指产品功能更加多样化、个性化,对消费者的需求进行深度挖掘,将产品体验感受放在重要位置,不断丰富和更新产品功能,并且开发产品的附加价值。

2智能制造技术的应用

2020年受疫情影响,河北地区经济发展有所放缓,生产总值较去年增长3.9%,其中第一产业增加值为3880.1亿元,较去年增长3.2%;第二产业增加值为13597.2亿元,较去年增长4.8%;第三产业增加值为18729.6亿元,较去年增长3.3%。第二产业作为三类产业中增长幅度最大的产业,离不开装备制造、钢铁、石化、食品、医药、建材、纺织服装等七大传统产业和高端高新产业的共同作用。在智能制造的助力下,高端高新产业的发展极为亮眼。2019年高端高新装备制造较上一年增长8.3%:新一代信息技术产品液晶显示屏产量较上一年增长22.7%,集成电路较上一年翻倍;新兴交通运输设备相关产品新能源汽车较上一年增长74.5%,城市轨道车辆较上一年增长73.8%;新能源产业相关产品锂离子电池较上一年增长25.6%,太阳能电池较上一年增长25.9%,风力发电机组较上一年增长30.9%;节能环保产业相关产品环境监测专用仪器仪表较上一年增长14.7%,环境污染防治专用设备较上一年增长71.4%。以上增长数据的背后是智能制造技术在制造业中扮演了重要角色,发挥着至关重要作用,下面分析智能制造技术在传统制造业的典型研究和应用。

2.1智能制造中智能机床的应用

智能机床作为最新一代加工设备满足自适应柔性和更高效生产的要求,为智能制造注入更强劲的生产力,目前已落户雄安新区,其系统结构如图1所示。搭载智能数控系统,在获取加工对象以后,自动选择最优加速度、转角、平滑度、加工路线等参数进行加工。同时也对整个加工过程进行自身监测,并实时分析周围环境因素自动补偿,以保证产品精度。智能机床的主要优势有:①优越的减振。机床的加工轴在加速和减速的过程中会产生振动,其严重影响加工精度和表面粗糙度等参数,智能机床可实现最大程度抑制振动。②采用热补偿。在加工过程中会产生大量的热量,使得工件和刀具受温升而变形,智能机床可实现精确补偿。③智能防撞。在人工误操作时,智能机床可提前检测内部干涉和撞击的可能性,并于撞击前立即停机,保护设备和工件免于碰撞。

2.2智能制造中智能机器人的应用

集仿生技术、传感技术、控制理论、信号处理等技术于一身的智能机器人已在河北省的机械、汽车、化工等领域广泛应用,充分融入智能生产的各个环节,例如长城汽车焊接生产线,采用智能机械手完成点焊、涂胶、搬运等一系列工序。智能机器人根据各节点的工作环境和任务,获取主动感知,执行任务规划,自适应调整生产进度。降低生产过程中的人力工作强度,避免危险环境对人体的伤害,极大程度提高了生产效率。

2.3智能制造中机器视觉的应用

机器视觉是采用视觉技术的机械系统,已成熟应用在河北省大中型检测线上,完成产品生产过程监视、产品识别以及产品质量检测任务。例如小型零件批量尺寸检测、电气元器件定位安装、电路板缺陷检测[8]。典型的机器视觉系统包含图像采集、图像处理、图像分析与识别、图像定位与显示等模块。利用光学传感器获取产品的图像或者视频模拟量,传递计算机图像采集卡完成a/d转换,得到数字信号,可依据像素的颜色、亮度、灰度、梯度等信息进行识别和判断,并将分析结果用于控制机器设备动作,如图2所示。机器视觉的主要优势有:①精度高。采用高清晰光学传感器搭配合适的光源,检测精度可达万分之一英寸,远超人眼识别极限。②重复性强。机器可以重复性地完成一系列任务,且不会出现误操作,远超人体能承受的疲劳极限。③速度快。工业流水线上选用高频相机,可采集快速运动的物体,且成像质量高,不会出现模糊。④客观性好。人工检测难免受到情绪波动影响,导致检测结果带有明显的主观性。机器视觉能很好地保持客观检测,因此检测结果真实性强。⑤单位检测成本低。虽然机器视觉设备总体成本较高,然而出色的工作效率可替代几人甚至十几人的工作量,且能保持长时间的连续工作,因此单个产品的单位检测成本极低。

2.4智能制造中虚拟仿真的应用

虚拟仿真开始在河北尖端技术企业推广,增强生产过程中的数据采集、分析、处理,最后进行仿真运行,实现生产全过程的动态呈现和全面掌控。该应用是以产品的完成生命周期作为数据基础,不是单纯的生产过程演示,而是真正意义上的指导管理系统,既可以仿真单台工作站产品模拟加工,也可拓展到全厂所有设备的协作模拟。该应用通常离不开企业资源计划(erp)的无缝对接,即虚拟仿真需要掌握主生产计划、采购计划、物料计划、能力计划、利润规划、财务报表、人力资源计划等整个供应链系统,实现仿真的准确性。

2.5智能制造中智慧工厂的应用

智慧工厂为河北的能源消耗大、产品利润率的企业指明了发展方向,其技术架构如图3所示[4]。以钢铁为例,河北的粗钢产量连续十年位居全国首位。然而面对严峻的市场价格形势,钢铁企业开展了一系列的“智慧生产、节能减排”举措取得明显成效,开启了智慧工厂试点建设。在智慧工厂中,传统的电气控制、仪表控制、燃气控制正在被先进的一体化智能系统代替,优化钢材设计、生产制造工艺和部门结构管理。钢企的智慧工厂的主要优势有:①互联网技术和云计算可以将诸多信息进行综合整理和融合,实现在线故障诊断和未来发展趋势预测。②大数据平台实现信息集成,提供产品质量预估和异常产品追溯的功能,减少资金占用,提高产品良率。③协同内部各部门之间的管理,对原料采购、生产加工、销售经营进行多目标优化,并提供循环物质流、信息流和能量流的流向,做到实时管理。

2.6智能制造中无损检测的应用

无损检测是在不直接接触和不损伤检测对象的前提下,利用声、光、热、电、磁等介质检测产品的表面或内部是否存在结构不均匀或者缺陷,同时给出缺陷的数量、大小、位置、尺寸、类型等信息。①超声波检测。利用频率20khz以上的声波在材料中传播,遇到不同阻抗界面发生反射现象,依据反射波所携带的信息,判断缺陷的各种性质,广泛应用于距离、厚度、液位、流量等参数的检测,如图4所示。②射线检测。利用x射线、γ射线或中子射线通过物体时会发生吸收和散射,材料中有缺陷会影响射线的吸收和散射,通过对胶片感光分析,对比底片上有缺陷部位与无缺陷部位的黑度图像信息,判断出缺陷的种类、数量、大小。③磁粉检测。预先磁化待检测的工件,利用磁力线穿透铁磁材料时,在磁性不连续处形成漏磁场,然后在磁化的工件表面上撒上合适的干磁粉或者浇注磁悬液,最后观察磁粉堆积痕迹,检验工件表面的裂纹、疏松、气孔和夹杂等缺陷。④渗透检测。利用毛细现象,将溶有荧光染料或着色染料的渗透剂涂抹于试件表面后,渗透剂会渗入到表面的细小缺陷中,清除依附在试件表面上多余的渗透剂,经干燥处理再施加显像剂,置于特殊的光源下使得缺陷处的渗透液痕迹被显示,从而探测出缺陷的形貌或者分布状态。

2.7智能制造中智能cad的应用

智能cad是人工智能与传统cad技术相融合的新技术。可借助数字仿真模拟、有限元分析来完成数据计算和分析。带有强大的图形图像处理功能,支持二维、三维模型设计。此外还具备便捷的数据管理与信息交互功能和文档编辑制作等服务,极大提高生产效率,其结构如图5所示。

3创新应用意义

制造业是立国之本、兴国之器、强国之基。在传统制造业领域应用蓬勃发展的智能制造技术,必将为传统制造业注入强劲动力。全球各个国家都在陆续提出自己的智能制造发展战略,力图在新一轮工业革命中掌握主导权,占领新高地。中国制造业抓住这一千载难逢的历史机遇,发挥制度优势,出台发展政策,鼓励创新创造,加快工业现代化建设步伐,集中优势力量打赢智能制造决战,实现民族伟大复兴的中国梦。

参考文献:

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智能生产范文篇6

1机械制造企业智能制造的具体思路

1.1产品的智能化。因为煤矿机械设备多是在煤矿开采过程中应用,而且煤矿开采作业所面临环境较为复杂,其要求机电设备具有更高的可靠性,也要求煤矿机械设备拥有更高的自动化程度,这样才能确保煤矿开采的效率进一步提升,所以,便要求煤矿开采中各种机械设备,尤其是煤矿掘进设备应当拥有特定的感知能力、判断能力以及执行能力。1.2装备智能化。确保目前所拥有的制造设备进一步升级为智能制造设备,或是购进新的智能制造设备,首先,可以把专家所拥有的知识以及经验和机械制造流程相互结合。其次,让机械制造系统拥有学习能力以及知识的进化能力,确保机械制造最后可以达到自律制造的目标。1.3车间智能化。在机械制造智能化转变过程中,车间智能化是非常关键的环节,对于煤矿机械制造企业而言,其中最为重要的车间为加工车间以及装备车间,而对于这两种车间而言,最为重要的工作便是要确定具体生产何种零件、机械设备运行状况如何,物料配送情况、生产统计情况以及质量管理工作等等,也之后确定这些工作能够实现智能化,才可以确保实现车间的智能化。1.4工厂智能化。要想确保煤矿机械制造企业能够进一步的提升生产效率,最为关键的是要实现工厂的智能化,要能够达到煤矿开采设备定制生产的需求,而要想实现用户的各种需求,便应当确保工厂生产流程的智能化,其中主要包含有4个不同的内容,分别为智能生产控制过程、智能生产执行过程、智能加工过程。

2西安煤机的智能制造转型方案设计

2.1数字化柔性生产线的建设。西安煤机目前拥有很多的进口加工设备,这些设备在国际上都是较为先进的,不过,不同的设备在运行过程中处于独立状态,不同系统之间也处于封闭状态,企业实际生产过程中信息孤岛问题尤为突出,而且在实际生产之中还有不少的工序要求要有人工的辅助,这样导致了在机械设备制造过程中,使得企业所拥有的先进设备潜能无法得以有效发挥。西安煤机的制造生产线初始设计过程中,较多的考虑到了人工作业便捷性,所采用的理念依旧是流水线设计理念,所以,从生产线的整体水平来看,其自动化程度相对较低,尤其是一些机电设备的配电作业,很大程度上都要依靠人工方式完成,这也是现阶段西安煤机生产效率无法有效提升的重要因素。而利用柔性生产技术,则能够确保机电设备的自动化能力可以得到充分发挥,从而确保企业的生产能力得以显著提升。在自动化生产线的建设过程中,主要是利用机电一体化技术,而由于装配作业属于劳动密集型工作,主要针对服务于人工复杂精细操作的电子看板信息推送、数字化的物料配送、检测数据分析等工作,最终确保装配工作也能够实现模块化以及数字化的生产,从而构建成基于机电一体化技术的生产模式,确保装备的数字化能力,提升数字化制造所占比例,确保车间可以更好的应对生产柔性。数字化柔性生产线建设的技术路线如图1所示。2.2基于机电一体化技术构建数字化车间制造。执行系统(mes系统)西安煤机目前所采用的生产模式依旧是完全订单生产模式,此种生产模式属于离散型生产模式,同时也导致企业在实际管理过程中会面临较大的困难。西安煤机企业现阶段只是简单的依照产品对生产线加以划分,导致生产计划的安排不够科学与合理,很多设备的运行效率也差异较大,在进行零件加工以及装配的过程中均不够协调,使得不同层面上所制定的计划无法依照设定期限完成,设备制造周期相对长,从而使得企业的生产效率一直得不到提升。另外,很多实时生产信息未能被有效、全面与及时的采集,使得各种生产信息无法被有效分析以及统计,导致车间管理工作水平无法得到有效提升。在建立数字化车间制造执行系统的过程中,其是在mes之上连接上pdm系统以及erp系统,而且还会结合cps系统,通过这些系统的应用,能够确保生产过程中自任务下发至产品完成生产加工的全部工序,均能够集中到同一个平台之上进行管理。调度以及控制。同时还利用mes系统实现现场管理的透明化,确保各项资源能够得以优化配置,使得生产调度也更为智能化。目前西安煤机mes系统的构建内容包含有下列几项:(1)计划安排和生产制定的一体化。结合不同订单的具体产品交付日期,同时充分利用erp系统中计划任务的数据信息,全面的分析不同制造资源,构建对应的约束模型,建立起高级排程计划。系统依照具体的生产计划而制定任务,还会结合不同工艺的具体参数需求对全部工序的生产数据加以收集与分析,针对生产现场存在的问题加以预警和管理,确保开展异常管理工作时能够形成闭环管理的模式。(2)生产执行以及物料配送的一体化。借助于立体料库和wms、agv系统等,确保物料配送的及时化,从而确保存货周转效率得以进一步提高,降低呆滞以及在制造产品数量,从而确保生产成本能够得以显著减少。(3)设计制造的一体化。设计制造过程中和pdm集成,从而得到mbom、图纸以及工序指导书等相关参数与信息,而且把所获得的信息和具体生产任务加以关联,确保生产过程中能够进行可视化查询。(4)实时、全面的生产调度以及监控。依照不同工序之中具体的完工情况,对生产进度加以全面、实时的监控,并及时生产监控报表,将生成的报表实时推送到电子看板上,确保整个生产过程达到可视化以及透明化目标,同时还能对整个生产流程进行追溯管理。

3经济效益分析

从智能转型方案的研发费用节约、人工费用节约、生产效率提升、产品不良率损失减少以及水电费用节约等多个方面进行分析,得出在进行智能制造转变之后,每年可以确保企业获得1029万元的经济效益,而智能制造所需资金投入约6400万元,则可以计算得到投资的静态回收期为6.2年,而动态回收期则为8年(贴现利率依照5.9%进行计算)。并且,在采用智能制造之后,会与企业的订单式生产模式更为适宜,确保企业所成产的产品质量更优,产品生产的周期更短,而且企业的可参观性会得到极大改善,使得企业的竞争实力明显增加,可以为企业各项战略目标的实现提供可靠保障。另外,在采用智能制造方案之后,可以使能源的利用效率进一步增加,除了能够让企业拥有更大的经济效益之外,更为关键的是响应了我国节能减排的政策号召,确保生产过程中能源消耗数量进一步减少,对环境保护是非常有利的,其社会效益也极为显著。

4结语

智能生产范文篇7

关键词:节能降耗;热能资源;动力工程;运用分析

节能降耗理念及节能降耗技术在实施中,热能与动力工程的应用占据了较大的比重,分析在实际发展中如何合理的应用工程项目中的热能,并且合理的设计动力工程,发挥节能降耗的实际作用,则引起了项目研究人员及工程设计人员的重视。本文针对节能降耗中热能与动力工程的实际运用,进行简要的剖析研究。

1节能降耗中热能运用的主要内容分析

节能降耗工作在电厂运行中,涉及了较多方面的优化及管理工作,其中关于热能运用方面的内容,主要包括:热能回收、废水循环应用、热源统筹节流。(1)废热回收。废热回收为电厂企业发展中节能降耗热能运用的主要区域,其中在实际操作中关于废热的回收应用,主要涉及管道废热回收,烟道热能回收等方面的内容。其中在实际发展中目前关于烟道热能回收方面的应用,在工艺技术的实现方面,以及成本控制方面的应用效果较为良好。关于管道废热的回收,由于工艺设计成本以及造价成本方面因素的影响,目前关于管道系统的废热回收,整体的技术发展还较为缓慢。(2)废水循环应用。电厂企业在运营中关于热能的提供,主要涉及两种类型的热能资源:高压热蒸汽,热水。其中废水循环应用中的热能理念应用,也为主要的应用区域。废水具体指的是蒸汽遇冷产生的管道冷凝水,以及锅炉多次蒸腾之后产生的废水,或电厂企业循环中产生的循环水。该类冷凝水,废水及循环水的循环应用,有效的减少了电厂在水资源获取方面的支出成本。同时对于单位资源产生的经济利益提升,也发挥了重要的作用,减少了水资源应用管理不合格,引起的大面积水资源浪费等不良现象。(3)热源统筹节流。节能降耗中热能的实际运用,涉及的用户范围广,用户人群多,因此从实际热能的应用现状方面分析,关于热源的统筹节能应用,则具备一定的可操作性。其中在实际运行中关于热源的统筹节流应用操作,具体实现中主要通过系统调节、智能阀门应用和管线运行监控的方式,进行热源的统筹节流应用。以此减少热源在应用中出现的不良损耗,同时最大化的提升热源的实际应用效果,保障企业在发展中的实际收益,同时减少热源损耗造成的经营成本升高等不良现象。

2节能降耗中动力工程的主要运用内容分析

分析节能降耗中动力工程为实现节能降耗的主要途径,因此一定程度上分析动力工程的运行质量,以及动力工程的控制方式,衡量着电厂节能降耗的整体作业质量。其中分析在实际发展中节能降耗在动力工程中的运用,主要涉及的运用内容有:锅炉动力控制、智能调频、并网工程、汽轮机智能控制。(1)锅炉动力控制。电厂发展中锅炉为提供热能,以及后期电能转换的主要能量源,因此其运行质量对于电厂热能的有效运用,以及电能生产质量产生了重要的影响。因此实际发展中分析锅炉动力控制,也是动力工程实施的主要内容。其中分析锅炉动力控制主要涉及锅炉燃烧系统的控制,锅炉输出压力控制,锅炉进水控制,锅炉液位控制,锅炉内部温度控制系统的改造。通过结合智能控制系统,通过总控及分散控制的方式,进行智能化的协调控制,确保在热能稳定供应的前提下,合理的降低锅炉加热中的能源消耗量,同时合理的提升系统运行质量。(2)智能调频。电厂的电能生产通过变压器变压,进行相关电能的传输输出,该类电能为直流电。直流电由于电压问题,以及应用中的安全稳定性问题,实际应用中通过二次变压的方式,结合配电站进行最终的电能传输应用,该类环境下的电能应用为交流电。从整体的电网系统构造方面分析,形成了交流-直流-交流电能转换的方式和过程。实际发展中为有效的确保系统运行的安全性,同时合理的发挥节能降耗的实际效果,落实智能调频技术则为技术应用中主要的动力工程内容。其中在实际发展中关于智能调频技术的应用,主要通过集合在线监控技术,人工智能技术,智能变电站控制系统技术的方式,智能化的进行电厂运行系统的智能调频。以此减少电能在交流-直流-交流转换中出现的过大电能损耗,产生的经济损失以及运营成本增高的不良现象。(3)并网工程。并网工程为节能降耗技术应用中的主要动力工程,从当前并网技术的发展现状方面分析,节能降耗下的并网工程主要指的是:微网-主网并网技术。并网技术在运行中受限于微网运行中电压的不稳定性,以及电流产出的不稳定性,实际发展中关于微网-主网并网技术的应用,电力企业主要通过结合微网智能调控系统,电能储存系统,进行并网工程的运行。通过微网发电-储存-并网放电-连接主网的模式,进行微网电能的应用,以此最大化的提升资源利用率,同时减少并网工程运行中出现的运行稳定性问题。(4)汽轮机智能控制。汽轮机作为电厂生产作业中的核心设备,其运行效率,运行质量,对于电能的生产质量,以及电能的稳定产出产生了核心的影响。基于该类运行现状以及节能降耗技术的运用现状分析,落实汽轮机智能控制也为节能降耗理念下的主要动力工程。其中分析汽轮机智能控制在实际落实中,主要通过结合智能控制调频系统,并且联合锅炉系统进行联合控制的综合性系统。其中需注意的事项为:汽轮机的智能控制,应基于安全性和稳定性的前提,进行相关设备组件,以及动力系统的运行控制,避免因调频失误或前期评估不足,造成异常调频下,出现运行能耗增高的不良现象。

3节能降耗中热能与动力工程在实际运用中的注意事项分析

节能降耗中热能与动力工程的实际运用,涉及了较多的改造应用项目,从当前技术发展的实际现状,以及技术应用的实际效果方面分析,节能降耗中热能与动力工程的应用,整体的应用效果较为良好。但在实际发展的过程中,由于节能降耗在电厂应用中的改造项目,以及控制策略优化项目较多,因此在实际发展中还存在较多的注意事项,如:经济性、安全性和稳定性。(1)经济性。从电厂节能降耗技术及理念应用的具体目的方面分析,其主要的目的为:节约资源,提升资源利用率,降低企业运营成本,提升企业实际收益。基于该类目的背景分析,经济性则为节能降耗技术应用中的主要注意事项。其中分析关于经济性的主要落实,电厂企业在实际发展中应从改造成本及经济收益周期评估,运营效益与实际投资成本评估,时间成本与经济效益评估方面进行分析评估。以此确保电厂企业发展中,节能降耗理念及技术应用的合理性和有效性,减少因盲目采用节能降耗技术,不进行相关实验探索和模拟评估,造成的经济损失等不良现象。(2)安全性。电厂电能生产的过程中存在较大的危险性,因此分析节能降耗在热能及动力工程中的实际运用,落实安全性也为技术理念应用的主要注意事项。其中分析安全性注意事项的落实与控制,电厂企业应从技术模拟分析评估、人员管理以及可靠性评估方面,进行技术应用安全性的评估。必要时可以通过区域压力测试的方式,进行节能降耗技术应用下电网运行现状的测试,以此合理的落实技术应用下的电网运行质量评估,同时,合理的评估节能降耗中热能及动力工程的实际应用效果。(3)稳定性。节能降耗在热能与动力工程中的应用,如技术应用不稳定、故障率高、停机频繁,则对于技术的实际应用效果,以及技术应用的有效性造成了较大的影响。基于该类现象分析为切实有效的提升技术应用效果,加强技术应用中的稳定性控制和评估,也为技术应用中的主要注意事项。其中分析关于稳定性控制的具体落实,电厂企业应从智能控制系统的运行质量,运行可靠性,实际控制效果,用户反馈方面,进行其控制系统运行质量的评估,并及时的针对控制系统进行优化,以此确保技术应用的安全性和稳定性,最终达到提升企业收益,保障技术理念合理发挥的目的。

4结语

分析节能降耗中热能与动力工程的实际运用,从技术应用的实现目的方面分析,主要涵盖热能回收,废水回收,节流控制,锅炉控制,汽轮机控制,并网和智能调频内容。从技术的实际应用效果方面,以及目的实现的途径方面分析,为有效的提升节能降耗中热能与动力工程的实际应用效果,电厂企业在实际发展中应从安全性,稳定性,以及经济性方面,进行相关技术应用质量,应用效果的评估和选择应用。

参考文献:

[1]张卫,曹俊杰.谈节能降耗中热能与动力工程的实际运用[j].人力资源管理,2018(10):551.

[2]孟晓辰.浅析节能降耗中热能与动力工程的实际运用[j].建筑工程技术与设计,2018(22):5099.

智能生产范文篇8

关键词:机械设计制造工艺;精密加工技术;焊接工艺;应用

随着我国科学技术不断发展,当今我国机械设计生产水平也在不断提高,从而推动了我国机械生产业的发展。新时期下,传统机械设计制造技术已经无法满足社会发展要求,这就需要采取更加科学的生产工艺,从而不断加强的机械设计生产效率和质量,确保我国机械生产企业健康发展。

1现代化机械设计方法

机械设计生产自身就是一项十分复杂的工作,还需要涉及到热能、电能,如果生产效率低会造成资源浪费,产生间接污染问题。传统设计都是以二维(多图)设计为主,无法掌握机械设计的细节。而autocad设计软件不仅能够呈现二维的机械设计图,还可以呈现三维设计图,全方位观察机械设计细节内容,适用性非常好,效率高。设计不仅可以实现无纸化设计,也能够随时对设计内容进行修改,避免多次人工修改造成浪费问题。当代国际上机械设计多数都都是采用autocad设计软件。在设计中,需要进入软件当中,并在软件中将加工零件的尺寸图描绘出来,并采用绿色字符标注尺寸。autocad的三维建模与仿真测试是重要的功能项,可以设计出机械零部件的三维图形,通过在软件当中写入机械设计的三维数据信息,这样就会呈现出三维模型框架。这时设计人员只需要对基本框架形态进行调整,从而提出三维示意图,如果设计内容符合标准可以进行上色,并进行二维、三维的图形转换,帮助完成设计。

2现代化机械制造技术分析

2.1自动化焊接。在进行机械工件自动化焊接当中,在电弧周边会生成一定量的气体,而此气体可以实现焊头、工件表面保护,让电弧、空气、熔池相分离。气体保护可以降低外部空气对焊接工作的影响,保证焊接电弧能够充分燃烧。自动化气焊按照编程程序按照指定标准焊接,并且可以密闭焊接,将温度控制在200-350℃封闭环境下,保温3-5小时,焊后消除应力的回火温度可以稳定控制在600-650℃范围内,保持1-2小时,之后自动冷却。在自动化埋弧焊接当中,可以划分为自动焊接、半自动焊接方法。自动焊接主要是利用plc系统控制焊接车将焊丝、移动焊弧送入,之后即可自动化焊接。在半自动焊接当中,需要人为辅助操作,通常不开坡口单面熔深可以达到20mm,采用机械将焊丝送入,人工作人员需要采用移动焊弧进行焊接。现代化机械制造当中多数采用全自动化焊接方法。2.2毛坯车外圆自动化校准。该环节的原理为:在正负电极两侧正确放入焊接工件,之后将电源接通,此时焊接工件接触位置就会出现“电长效应”,此时的焊接物会快速融化,通过施加一定的压力即可实现焊接效果。为了能够保证融合尺寸、确保焊点强度,plc系统会按照编程程序控制焊接电流以及焊接时间。以直径为55mm、长度为200mm工件为例,将参数输入到系统当中,会自动将毛坯夹在卡盘上找正,之后在四方刀台上放入车刀用顶尖找正之后夹紧。根据系统设定的x(横向轴)方向刻度,并沿着y轴(纵向轴)方向退回,此时向x轴反方向自动进刀2mm,从而将毛坯端面以其基础方向找准。在刀具快要接触到毛坯圆心时系统会自动将多余的毛坯清除,之后切换夹头换上顶尖,将毛坯顶住后转动刀台,此时正偏刀作为加工刀,根据预先设定标准自动加工。2.3螺柱焊智能生产工艺。螺柱焊工作可以划分为多种,其中,储能式、拉弧式焊接最为常见,储能式焊接当中熔深较小,所以在薄板焊接中应用最为广泛;拉弧式焊接熔深较大,通常都是在重工业领域中的广泛应用。作为一种单方面焊接方法,所以在焊接当中不需要打孔、粘结、钻洞,这样可以保证焊接物体不会产生漏气、漏水等问题。智能生产工艺融入了传感器、调控器,智能判断生产状态,并根据实际参数采用变压器进行智能降压处理,之后经过整流桥把交流电转化为直流电,通过双向流管、充电电阻向电容充电。智能化技术中的智能芯片可以控制可控硅,让储能电容将电量瞬间释放,从而智能化完成焊接。

3现代化机械设计制造精密加工技术

3.1超精度加工。想要提高切削工艺的精密度,需要确保加工机床、工艺、零件不受自然因素的影响,并按照一定逻辑比例关系进行细化处理,而通过智能化生产技术、专家库、模糊控制,即可实现超精度加工。智能化系统会严格控制机床主轴的旋转速度,机床转速可以根据系统智能判定自动切换。也可以引用先进的加工技术,如精度定位技术等,极大的保证了切削精度。在实际使用中可以对工件上细小粒子进行打磨处理,从而提高工件生产精度,系统会对工件研磨动压进行控制,工件粗糙度可以达到ra0.63-0.01微米。在系统运行中可以将粗研磨压力控制在0.3mpa、精研磨压力要控制在0.03-0.05mpa范围内;粗研磨速度控制在30-110m/min,精研磨速度控制在10-30m/min,可以完全脱离人工实现超精度加工。3.2超高速切削。超高速切削是指切削速度为传统切削速度5-10倍。因此,结合不同的加工材料和不同的加工方式,超高速切削速度范围也有规定。超高速切削包括超高速铣削、超高速车削、超高速钻孔与高速车铣等。目前,该项技术应用中,加工铝合金已达到2000-7500m/min;铸铁为900-5000m/min;钢为600-3000m/min;耐热镍基合金达500m/min;钛合金达150-1000m/min;纤维增强塑料为2000-9000m/min。该项技术能够极大提高切削效率、生产质量以及减少制造成本,同时,可以满足三维曲面形状高效精密加工要求,并为硬材料和薄壁件加工提供了新的尊龙凯时最新地址的解决方案。

4结束语

在机械设计制造中,需要抓住设计生产工艺实施的每个要点,确保工件生产符合实际标准。同时,精密加工可以提高工件产品质量,但是实现起来较为繁琐,需要配合上先进的精加工工艺,工作人员在操作中也要认真尽责,这样才能够全面提高机械设计生产效能。

参考文献:

[1]陈偲君.对现代化机械设计制造工艺及精密加工技术的分析[j].科技风,2018(16):85-86.

[2]陈秋霞.现代化机械设计制造工艺及精密加工技术[j].设备管理与维修,2018(10):66-68.

智能生产范文篇9

关键词:大数据;智能农机;应用

近年来,我国社会经济得到了稳定发展,农业在其中发挥了重要作用。农业不仅与民生有着直接关联,更是促进竞争增长的重要因素。当前,农业机械化已经成为农业生产的主要方式。随着时代的快速发展,农业机械化及智能化水平得到了大幅提升。从当前情况来看,我国经济发展效率逐渐缓慢,经济转型效率随之升高,农业机械成为农业发展的关键。但是,在农业机械应用过程中,时常会出现供给不足的状况,这给农业机械化发展带来了直接影响。在大数据背景下,为了更好地发展农业经济,就要把大数据技术运用到智能农机中,在提升农业生产水平的同时,提高农业生产效率,从而促进农业经济的稳定发展。

1大数据背景下智能农业发展趋势

近几年来,我国相关部门在农业发展尤其是农业机械发展方面给予了高度重视。在大数据背景下,把智能农机运用到农业生产中,不但能够有效提升农业生产效率,同时还能引导我国现代农业稳定发展。在当前我国社会经济全面发展的背景下,政府部门给予了农业发展全力支持,从而不断提高了我国农村群众购买农业机械的积极性,促进我国农业生产水平大幅度提高。但是,与西方发达国家进行比较,我国在农业现代化水平上依旧过于滞后,在农业生产领域中常常出现技术水平不高、产业深度不强等状况。而大数据背景下的智能农机的应用,给现代农业今后发展提供了良好条件。

2智能农机具备的主要特性

智能农机主要指通过采用现代化技术和农业生产设置,将当前单一的农业生产模式进行转变,从而促进农业生产水平提升的机械设施。在大数据背景下,智能农机在农业领域得到了广泛应用,对提升农业生产效率起到了重要作用,并推动了现代农业的稳定发展。从智能农机自身角度来说,其具备规模性、智能性、功能性、精准性等特性。2.1规模性。智能农机的规模性主要是借助大动力机械设施来实现农业生产,例如播种、收割、脱谷等。大规模智能农机自身具备工作效率高、成本投放少、联合作业等优势,从而得到了农业发展的关注和认可。2.2智能性。智能农机的智能化是指把现代化技术和高新技术运用到农业生产设备中,极大限度地激发农业生产潜力,实现对农业生产的综合把控,减少农业资源投放,在保证不会给生态环境带来影响的同时,减少劳动力,从而促进农业生产的持续发展。2.3功能性。智能农机的功能性主要指一机多用,也就是利用同一农业设施来完成不同工作,这样不但可以缓解农村群众购买设备的经济压力,同时还能便于农业生产,在农业发展中发挥着重要作用。2.4精准性。智能农机的精准性是指采用定位信息采集技术来对农业生产、定位播种、农业施肥等流程进行监管,并且迎合农业生产自身要求,提升农业生产的精准性,在减少资源消耗的同时,提升农业生产效率。

3大数据背景下智能农机的应用分析

3.1应用方向。3.1.1设施农业技术。把传感器运用到农业大棚中,能够对农业温度及产物生长情况进行采集,例如温度、湿度、土壤ph值等。在处理控制器的作用下,能够对农作物生长规律等加以综合分析,以此提供精准的反馈信息,让大棚后联动设备可以第一时间提出对应的管理对策,从而满足农作物生长需求,实现增产增收,提升农业生产效率。3.1.2农机装备技术。把智能农机运用到农业设备中,在导航系统及传感器等设备的作用下,给农业机械设备增加定位导航功能,给跨区域农业生产提供条件。并且,通过把智能农机运用到农业设备中,可以让其具备自动测产等能力,在传感器的作用下,可以自主对收割机收割面积及农作物产量进行预测,并在平台中展现出来,这样不但可以减少人力成本投放,同时还能减少工作强度,提升工作效率,最大限度地提高农业智能生产水平。3.1.3农业机器人技术。现阶段,在农业机器人领域中,智能农机广泛地应用在行走及农业机械手两方面。利用导航系统,对农业机器人进行定位处理,并且在视觉图像处理技术及传感技术的作用下,可以结合农业生产环境和需求实现对机械手的把控,以此达到进行农作物生产和处理等,如农业除草、农业施肥、农业喷药等。3.2应用对策。3.2.1作业环境数据采集与处理。要想将智能农机的自身作用得以充分发挥,就要根据当前农业生产环境要求,做好相关数据的采集工作(遥感、光感、传感等方面的工作),并且对各个生产环节中存在的病虫害等信息进行采集,通过采集相关信息并综合处理,能够快速掌握核心技术理念,给智能农机在农业生产中的应用提供依据,进而在开展现代农业生产工作时,能够科学落实种植、养殖、施肥等工作,从而降低农业生产中对农业机械资源的消耗,给农业生产人员提供强有力的信息价值。3.2.2农业机械作业参数智能监测与计量。在实际过程中,把智能农机运用到现代农业生产工作中,可以给农业生产提供精准的数据。例如,在地面检测过程中,通过应用智能农机中具备的gps定位功能,实现对农业机械设备运行轨迹的核查,并在地球经纬信息的作用下,核算出实际耕地面积。此外,借助大数据分析技术,能够对农业设备在农业生产中的运行效率、应用频率、生产水平等进行优化,以此减少对农业机械设备的损耗,达到最佳生产的目的。3.2.3设定智能农机应用规划。要想让智能农机在大数据背景中实现科学应用,从而促进农业生产水平的提升,引导农业智能生产稳定发展,就要科学设定智能农机在大数据背景下的应用计划对策,通过完善应用体系,合理编制技术标准等,对智能农机应用行为加以规范,构建完善的信息化管理平台,从而给大数据背景下智能农机应用管理提供条件。3.2.4完善智能农机管理体系为了实现农作物产量的提升,保证机械效率得到科学应用,构建完善的智能农机管理体系是非常必要的。通过数据化管理,对智能农机管理系统加以修整,保证系统自身具备查询、定位、核算等功能,引导智能农机在农业生产中扩充应用范畴,提升农业生产信息化和智能化水平。3.3应用技术。3.3.1遥感技术。遥感技术作为一种现代化技术,通过红外线对目标进行检测。遥感技术应用于智能农机,其主要是借助超高分辨率传感器,对各个农作物生产习性和周期进行监测,以此掌握农作物生长规律。通常情况下,完整的遥感系统通常由传感器、载体、指挥系统3个部分构建而成,通过将这3个部分组合,可以有效提升遥感技术精度。3.3.2全球导航卫星系统。从目前情况来说,我国大部分农业企业均建立了全球卫星导航系统,并在全球卫星导航系统的作用下,与农业生产联合,对农业生产范畴加以科学定位,及时获取农作物生产数据。通过对农业产量情况的分析,农业企业可以根据数据分析结果,设定彩色图形,便于针对性生产,实现农业生产的智能化和信息化。3.3.3地理信息系统。所谓的地理信息系统主要指把地理空间数据当作基本,在计算机等技术的作用下,通过采用一系列系统工程理论,对所需作物生产管理决策进行统一管理。针对地理信息系统来说,需要由专业人士提前将决策性数据传入其中,之后地理信息系统将能够对这些数据进行组织规划,在统一分析之后将数据展现出来,并利用这些数据编制信息电子地图,便于制定生产决策,实现最终投放量和作业量的把控和调配。

4结束语

总而言之,大数据时代的来临全面促进了社会经济的发展,提升了科学水平,给信息化建设提供了数据支持,进而实现了农业机械水平的全面提高。而在大数据背景下,通过全面应用智能农机,通过对机械数据、生态数据、气候数据等科学应用,引导智能农机的实现,从而促进农业智能化的快速发展。在今后智能农机全面普及的背景下,不但可以促进智能农业发展,还给我国现代农业发展提供数据支持。

参考文献

[1]方啸,安冬冬,王保国,刘益军.人工智能在农机装备智能化中的应用[j].南方农机,2018,49(14):1-2.

[2]李德新.信息技术在农机技术推广中的应用[j].低碳世界,2018(03):333-334.

[3]王学智,李杏桔.农机深松及智能监测设备在肃宁县的应用[j].农机使用与维修,2018(02):73.

[4]孙琦.智能农机自动导航系统应用研究[j].农机化研究,2018,40(04):230-233.

智能生产范文篇10

关键词:机械制造;智能化技术;应用

0引言

现代化信息技术的普及发展对传统机械制造行业造成了严重冲击,迫使传统机械制造行业进升级改革。机械制造行业作为国民经济发展基础性行业,对整个现代工业领域的改革发展具有非常重要的作用。但受传统计划经济与思维观念等影响,我国机械制造行业尚处于发展初级阶段,并没有形成具有自身发展特色的理论实践体系,而智能化技术的引入在很大程度上缓解了这一状况,促使我国机制制造行业快速进行优化改造,所以广泛探究与应用智能化技术对于提高我国机械制造行业技术水平具有非常重要的实践意义与社会价值。

1机械制造智能化基本概念

机械智能化顾名思义,就是将智能化专项技术引入到机械制造行业并展开大范围推广应用,也就是实现现代化信息技术与传统机械制造行业的有机结合,利用现代化技术进行新技术、新产品等的研发,对企业产品设计与生产进行改进,创建较为成熟的经营管理机制,逐渐形成集精密化生产加工技术、前言性设计理念与自动化技术等的综合智能运营管理,专项管理技术等为主体的现代化生产制造技术。机械制造与智能化技术两者具有相互依存、相互促进关系,使机械制造行业发展成专业技术、经济效益、生态环保、资源分配、能源消耗等均十分良好的现代化智能工业生产领头行业。机械制造与智能化技术的双向共赢式发展,能够实现生产制造产品质量与社会经济利益的双向提升,降低企业生产成本损耗,使机械制造行业真正走向自动化、专业化的现展路径,进一步提升机械制造行业的综合竞争力。机械制造智能化发展的基本特征是,产品质量好、生产效率高、四流交汇与思维集成等,是基于智能化管理控制机制,通过对生产加工流程的全面系统化设计管理,提升产品生产效率与生产质量,利用现代化智能生产技术取代传统的人工生产模式,降低生产错误率,实现人力资源的合理高效配置。这种人性化、自动化的生产系统,能够根据生产企业的个性化需求进行系统的调整设计,确保整个机械生产工艺的灵活高效。

2机械制造智能化技术实践应用

2.1机械生产设施智能化

随着我国现代化信息技术的普及与机械制造行业的发展,智能化技术已经成为机械制造领域的重中之重,加上流水线操作的应用推广,不仅能够促使机械制造生产效率的大幅度提升,提高生产加工工艺与产品质量,并且能够实现制造行业生产造价与人工成本的有效降低,极大地避免了传统人工生产方式造成的产品损坏情况的出现。同时,随着智能化技术水平的不断提升,机械制造流水线的管理控制实践效果更是出现质的飞跃,促使智能化管理系统更高效、全面的搜集整理各种生产工序相关参数,并及时发现并调整生产流程中出现的问题,使流水线生产作业综合效率明显提升,确保生产容错率最低化。并且在实践运营管理中,如果智能化机械制造流水线生产水平达到一定的程度,完全有可能实现自动化运营管理,利用最少数量的技术工人支持完成整个生产加工线路的高质量生产。这种显著性的机械制造管理自主可靠性运转,能够利用自动化运转机制进行设备的自行检验,及时发现其中的问题并进行预警,而技术人员则可以根据预警通告实现对工序的维修管理,防止出现机械故障影响整个生产加工效率的情况。

2.2生产管理模式智能化

智能化技术的研发与应用在很大程度上实现了机械制造的便捷性,而企业在生产运营中为了确保智能化技术的充分利用,就需要改变传统的运营管理模式,使整个机械制造生产企业的产品质量与生产效率得到有效提升。传统的人工管理模式在生产加工模式,由于在生产设计、运营管理等各工序中均是采用的人工管理方式,所以无形中就使因人工操作失误造成的各种问题发生几率直线上升。另外,企业在员工管理上也存在一定的滞后性,无法根据机械生产实际需求及时进行优化整改,使得产品的生产加工效率与综合质量很难得到有效改进。智能化管理模式则能够实现管理系统的高效化与精准化,能够利用相关系统软件实现对所有工序生产加工数据的全面归纳处理,为及时调整生产加工技术方案提供参数支持。这种智能化关联管理体系,能使企业生产、加工、销售与服务等实现全面对接,建立互联网信息共享管理平台,使企业生产效益最大化。

2.3产品设计智能化

智能化技术在机械制造行业的推广应用,不仅能够实现企业生产效率的有效提升,并且能够扩展相关技术产品的辐射范围,使人们的生活便利性得到显著性改善。但机械制造企业也需要根据市场发展实际情况,逐渐增加市场调研投入力度,对市场需求与实际发展方向有较为精准的了解与掌控,在机械制造产品生产加工中配合使用智能化管理体系,使产品具有一定的自动化与实践化功能,实现机械企业与生产产品综合竞争力的同步提升。

3机械制造智能化技术发展趋势

现代信息技术的发展使我国机械制造行业得到了全面系统的发展,尤其是智能化技术的融入。当前我国机械制造行业融入了芯片技术和集成电路技术,高度集成化的cpu、cpld、fpga等集成电路也应用到生产中,加快了机械制造企业智能化的发展。利用模块化设计将机械制造企业的生产变得智能化,将涉及到生产相关的程序模块串联起来,实现智能化系统的实施,将存储器、cpu、通讯、plc等模块进行组合,满足不同的机械制造项目。生产智能化的同时,也需要利用网络信息技术科技,将智能生产的各种信息反馈给用户,并共享到网络中,同时要通过网络信息技术,提高生产中的设计水准,增加销售渠道,更好的将智能化技术和网络信息技术结合起来,加快企业的蓬勃发展。企业的职能化发展离不开人的发展,加强对高新技术人才的培养,人才是企业的前进的步伐,是智能化生产的根本,是生产效益的明确表现,为企业的人才创造良好的晋升条件,能保证企业更加稳步的发展。在发展的同时也要将绿色生产放到第一位,随着国家对环境的要求越来越严格,加工制造企业的高污染、高能耗,严重影响了周围环境,所以不仅要智能化发展,还要绿色生态发展。

4结束语

综上所述,现代工业中机械加工制造企业占有很大的比重,为实现强国梦奠定了基石。而工业集成技术和智能化技术的飞速发展,使得机械加工制造企业越来越科学化,机加工的水平也越来越高,所以为了更好的推进工业智能化发展,企业的发展道路也变的人性化、智能化、绿色化、网络化,要不断引入现代化的技术理念,充分发挥智能化在机械制造中的作用,提高人才培养力度,实现企业机械制造业的长久可持续发展。

参考文献:

[1]艾明慧.智能化技术在机械制造中的发展及应用[j].黑龙江科学,2018,9(09).

[2]阿依夏木•力提甫.伪码调相系统的simulink仿真设计与实现[j].新疆师范大学学报(自然科学版),2013,04:39-42.