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[导读]本文中,小编将对智能制造予以介绍,如果你想对它的详细情况有所认识,或者想要增进对它的了解程度,不妨请看以下内容哦。

本文中,小编将对智能制造予以介绍,如果你想对它的详细情况有所认识,或者想要增进对它的了解程度,不妨请看以下内容哦。

一、PLM在工业智能制造中的应用

智能制造,源于人工智能的研究,一般认为智能是知识和智力的总和,前者是智能的基础,后者是指获取和运用知识求解的能力。

智能制造应当包含智能制造技术和智能制造系统,智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库,而且还具有自学习功能,还有搜集与理解环境信息和自身的信息,并进行分析判断和规划自身行为的能力。

随着信息技术的不断发展,智能制造这一概念迅速深入到生产制造领域。当前制造业的转型可以看作是自动化升级和信息技术升级的融合,而其中PLM,即产品生命周期管理的应用是其不可缺少的技术核心,并在工业智能制造中发挥着重要作用。

1、智能生产

生产过程智能化中的智能产品,是依靠PLM开发,设计软件的基础都是PLM。在工业工业智能制造的工厂中,智能产品就是一个CPS。它虚拟部分是由PLM设计的,然后再经过ERP将其与生产计划和具体部件挂钩,以便在工业智能制造的工厂中由新一代的MES智能化地生产出来。

2、个性化服务

个性化定制的产品交付用户以后,会面临服务不够精准的难题。而这个信息就是由PLM管理的——对一个特定的产品来说,在设计之初的PLM是设计图;生产的时候PLM是工艺方法;使用的时候PLM就是说明书,维修维护的时候PLM就是病历卡。这样就可以更加精准有效地服务。

3、个性化定制

支撑个性化定制是工业智能制造的特征之一。在工业智能制造时代,个性化定制涉及到关键零件,如发动机。而设计是个专业性很强的活,需要用PLM支撑。PLM提供合适的部件,能保证用户所选的部件能与其他部件一起正常运转,且保证产品质量。

二、智能制造核心

智能制造从单元化,过渡到集成化,再到网络化智能化,建模与仿真技术呈现出新的技术特点和技术应用。

总的来说,伴随智能制造发展的脚步,建模与仿真技术将会更加紧密地与5G、云计算、大数据、人工智能相结合。

建模与仿真技术正呈现出实时化仿真、分布式嵌入式仿真、云端建模与仿真、多端建模与仿真和模型资源共享、虚实结合的建模与仿真、人与加工过程参与建模与仿真互动、大数据驱动的混合建模、人工智能和群体智能优化技术结合的建模与仿真等趋势。

随着制造业的发展,建模仿真技术将发挥更加重要的作用。与此同时,由于智能制造系统的新的特点,对仿真技术提出了更高的要求。

数字模型的建立与管理是制造企业实现制造系统数字化的重要基础。由于制造过程的复杂性,制造生命周期的数字模型拥有一些新的特点。

(1)模型的组成更复杂。模型的组成元素越来越多,元素之间的关系更加复杂。

(2)模型的生命周期更长。智能制造系统中的模型将参与产品的整个生命周期。由于模型元素之间关系的复杂性,模型的演化过程将会非常复杂且呈现高度不确定性。

(3)模型具有高度异构性。大量的模型是由不同的机构采用不同的平台、结构、开发语言和数据库来构建。

(4)模型的可信度极难评估。由于对模型的依赖性的增强,模型的可信度问题也变得越来越重要。由于模型的复杂度增加,评估模型的可信度变得更加困难。

(5)模型的可重用性。为了提高模型开发的效率与质量,模型重用的作用和价值变得更加重要。

以上便是小编此次想要和大家共同分享的有关智能制造的内容,如果你对本文内容感到满意,不妨持续关注我们网站哟。最后,十分感谢大家的阅读,have a nice day!

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