智能制造基本原则有哪些？智能制造3大趋势解读！

[导读]智能制造将是下述内容的主要介绍对象，通过这篇文章，小编希望大家可以对智能制造的相关情况以及信息有所认识和了解，详细内容如下。

智能制造将是下述内容的主要介绍对象，通过这篇文章，小编希望大家可以对智能制造的相关情况以及信息有所认识和了解，详细内容如下。

一、智能制造基本原则

1.正确理解智能制造

首先你必须了解，目前我国的“智能”还处于Smart阶段，以数据采集、数据处理和数据分析为主，通过上述数据收集和分析可以实现闭环反馈。在接下来的发展中，未来几年智能制造将实现自主学习、自主决策和优化提升等功能。另外，我们所说的“制造”并不限于单一的生产过程的智能化，而是包括制造业价值链和各个环节在内的整个流程的智能化。

2.必须理解智能化与自动化的本质区别

首先需要知道一点，工业4.0并不是机器人应用和无人工厂，这种说法不正确。建设智能工厂，不只是简单的“机器换人”，还要对智能装备的应用、生产线和装配线的数据采集方式、设备布局和车间物流优化、在制品在工序之间的转运方式、生产工艺的改进与优化、材料的创新等进行全方位的考量。

智能生产线能够实现柔性的自动化，快速切换生产多种产品，或者可以混线生产多种产品，能够实现生产数据、质量数据的自动采集，并实现自动化系统与质量分析系统、MES系统的信息集成。

3.正确理解和应用智能制造使能技术

智能制造使能技术主要包括：物联网、增材制造（3D打印，包含设备、材料、工艺）、云计算、电子商务、EDI（电子数据交换）、PLC、DCS、自动识别技术（RFID、条码、机器视觉）、数控系统、大数据分析（包括工业大数据）、虚拟现实/增强现实、Digital twin（数字映射，包括产品、设备、车间）、工业安全、工业互联网、传感器、云制造和信息集成（EAI、ESB）等技术。这里需要大家了解的是，部分技术还处于发展的初期阶段，企业在进行智能改造的过程中应该根据企业具体情况和生产特色合理考量所需。

二、智能制造3大趋势

1.数字孪生的“接管”

数字孪生（Digital Twin）是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

数字孪生提供了与工业部门中使用的物理组件相对应的虚拟对象。例如，制造汽车的机器人手臂可以使用数字孪生进行监控，数字孪生收集有关机械手臂操作的数据，并提供有关需要定期维护或更换的组件的信息。

数字孪生可以使预测性维护更加容易，并提供有价值的可视化功能以提高效率。虽然有很多方法可以收集和管理物联网信息，但数字孪生提供了一种更为直观而强大的方法。

2.创新的人机界面

计算机屏幕，甚至是更原始的显示器仍然在工业领域占主导地位，但这种情况正在改变。

在查看设备组件时，增强现实应用可以提供更有价值的反馈，并为员工提供有关制造设备的物联网衍生信息，使公司能够更好地进行管理与维护；虚拟现实也可以使用更传统的技术为工作人员提供强大的可视化功能。

VR和AR通常针对特定任务量身定制，随着头戴设备和智能眼镜的普及与价格下降，这些技术将更受欢迎，特别是在工业环境中。

3.更好的预测性维护

多年来，预测性维护在工业环境中一直扮演着日益重要的角色，物联网组件的持续增长也提供了比以前更多的信息。

结合机器学习和其他人工智能工具，现代工业软件比过去凭借个人经验判断确定何时需要更换设备部件更加有效。