牙齿与工业4.0

牙齿与工业4.0（精选7篇）

牙齿与工业4.0 第1篇

德国把工业生产分成4个阶段。第1个阶段始于18世纪末的工业革命,蒸汽机的发明带来了工业生产的机械化; 第2个阶段始于20世纪初,其特征是大范围使用电动设备,并采用流水线方式组织生产; 第3个阶段始于20世纪70年代,通过采用以PLC为代表的电子信息技术使自动化水平显著提升; 将要到来的第4个阶段, 即工业4. 0。

工业4. 0是德国政府于2013年4月在“工业4. 0战略规划”中正式提出的,旨在保持德国工业在新一代技术革命中的领先地位,该规划描绘了未来工业的诱人前景,在世界范围内引起极大反响。

除德国工业4. 0以外,世界上对工业革命的观点还有很多[1,2,3,4]。这些观点虽有差异,但都把引发工业革命的根本动力归结到信息通信技术 ( ICT) 。

1工业4.0的特征及分析

1.1全面引入CPS

工业4. 0的显著特 征是将信 息物理系 统 ( CPS)[5,6]引入工业体系,全面推动智能制造。 CPS是美国学者2006年提出的概念,是由零件、 设备、产品等物理实体和信息控制两部分共同组成的智能控制系统。CPS可以看成是“控制系统”的升级版,用于智能化地应对各类复杂问题。 最初的CPS主要应用于各种嵌入式系统,德国人则提出将CPS全面地用于工业。笔者认为,工业4 . 0的本质是强调将CPS全面地用于与工业企业相关的各个领域。依照“实施工业4. 0战略的建议”[7]的描绘,工业4. 0就是将CPS全方位地用于信息系统的横向集成、纵向集成和端到端集成。其中,横向集成是企业间的信息集成; 纵向集成是生产过程中不同层级计算机的信息集成; 端到端集成则是从用户需求的提出到设计、制造、服务过程的信息集成。

工业4. 0的价值体现在多个方面: 应对老龄化、优化工作环境、支持个性化定制、支持科学决策、创造新的工作岗位、提高资源使用效率等。 提出工业4. 0的直接原因之一,是德国的老龄化使其制造业的竞争力下降,需要通过技术手段延长劳动年龄、吸引年轻人加入。实现这一目的的直接对策就是减少制造环节中的体力劳动者。 为此,需将CPS嵌入纵向集成系统,让机器智能地完成运输、切换与诊断等原来需要人工完成的工作。这一目标实现后,生产系统的柔性会大大增强,这就为实施个性化定制奠定了基础。但是,要实现个性化定制,还需要让用户能够方便地设计个性化产品,并能够对用户定制的产品提供个性化服务; 这就需要将CPS嵌入到端到端的集成。除此之外,个性化定制还会对供应链带来巨大成本和时间压力; 为此,要将CPS嵌入横向集成来降低采购成本,提高采购效率。

在现有资料中,对工业4. 0的描述往往以离散行业的大企业为背景。于是,很多人以偏概全,产生了错误的观念。例如: 有人认为工业4. 0只是大企业的事。事实上,通过横向集成、端到端集成可以提高价值网络上所有企业的协同能力,将促进企业的专业化分工,为中小企业的发展和繁荣提供保证。再如,还有人认为,所有企业都要追求个性化定制。其实,为最终用户提供产品的企业可能要追求个性化定制,零部件生产企业则未必。所以,推进工业4. 0时,不同行业、 不同企业要从自身的实际情况出发,不可盲目模仿,切忌邯郸学步。

1.2智能制造视野下的工业4.

有专家认为: 德国工业4. 0和美国工业互联网、中国制造2025等设想的本质都是将信息通信技术( ICT) 与工业深度融合,实现以网络化、数字化为基础的智能制造。下面,我们就从智能制造的视角认识工业4. 0。

一般来说,自动化系统是在规范的环境和流程下完成重复性的工作。当外部环境、流程或任务发生变化时,需要对系统进行重新设定。所以,传统自动化系统的柔性相对较小。在很多工厂,自动化程度越高,系统的柔性往往越低。智能化就是用来解决这个矛盾的。当外部环境和产品种类发生改变时,智能系统能够自动设定系统的工作方式,而不需要人为干预。所以,智能化被认为是自动化的高级阶段、智能系统是驱动自动化系统的系统。通常,智能化程度越高,系统的柔性可能也就越好———这就是工业4. 0能在保持高效生产的前提下追求个性化定制的原因。

计算机的智能决策依赖于对信息的充分感知; 要实现智能化,就要给系统提供充分的数据支撑。为此,需要配备足够的传感器,来判断设备状态、产品质量、节奏异常等。在此基础上,将其与生产组织、用户合同等信息集成起来,就实现了信息的纵向集成。这个过程就是数字化: 是自动化走向智能化必不可少的中间阶段。

1.3工业4.0时代的研发、服务与价值网络

工业4. 0的范畴不仅限于智能制造,还涉及研发、服务、采购、销售等诸多环节。通过将CPS嵌入横向集成和端到端集成的信息平台,可以更快地推出新产品、为用户提供量身定做的个性化服务,并降低服务成本; 可以更加灵活、可靠地配置供应链; 可以实现采购和销售环节的零成本和零延迟。

在研发、服务等环节推进智能化是个新的挑战。事实上,研发、服务、采购、销售可以看作是 “知识产品”的生产过程。现在,很多企业“知识产品”的生产水平还处于“小作坊”阶段,过程管理很不规范,并严重依赖于个人经验。要走向知识生产的工业4. 0,还有很长的路要走。在笔者看来,将研发和服务工作流程化、进行规范化管理,是知识生产的2. 0时代; 让流程计算机化、实现信息和知识的自动流转,就是3. 0时代; 让知识智能化地应用,就是4. 0的时代。由此可见, 在研发、服务、采购、销售环节推进智能化,首先要将相关的业务活动标准化、流程化和数字化, 这将是一个复杂的流程再造过程。

在研发、服务、采购、销售环节推进智能化的同时,需要通过互联网整合价值网络上的资源和信息,实现大范围的知识共享与协同。工业与互联网相连后,会有极大的想象空间。例如: 大企业的组织结构可能会发生极大变化,许多业务将由价值网络上的外部公司来完成; 部分制造型企业将业务重心转移到研发和服务,从而完成企业的转型; 商业模式发生极大变化,云制造、C2B的相关设想将得以实现; 涌现出大批专业化公司, 社会分工会更细,带动制造业的大众创业、万众创新。

与互联网相连后,工业界将进入大数据时代。但是,信息量越大,人们对信息的关注能力往往越低。标准化、流程化和数字化过程,要解决如何有效沉淀和利用数据的问题。这是走向智能化的基础。

2钢铁行业的现状、危机与机遇

钢铁业是工业3. 0时代的宠儿,是最早实现流程化、自动化的行业之一。工业4. 0的许多概念和目标,在冶金行业并不陌生。例如: 钢铁企业熟知的数学模型,其本质就是工业4. 0推崇的CPS; 某些企业推行的“标准 + α”,其本质就是个性化定制。从世界范围看,中国钢铁生产技术也不落后,大约90% 的产能是最近20年才建设起来的。在钢铁厂做工曾经是令人骄傲的职业。 然而,光环正在退去、危机正悄然走来。

在国家层面,面临的是劳动力危机。2008年前后,随着“刘易斯拐点”的到来,用工成本急剧上升; 2012年,劳动人口总量开始减少,中国进入了中低速发展的新常态。从2022年开始,中国每年大约会减少2000万体力劳动者。在行业层面,面临的是工作环境恶劣、经济效益低的危机。在可以预见的未来,产能已经见顶,未来很可能要走很长一段下坡路。目前,体力劳动者招工难的问题也已经影响到了钢铁厂; 老一代工人退休后,劳动力危机很可能成为压垮某些钢铁企业的最后一根稻草。

殷瑞钰院士认为: 未来钢铁业的主要战略方向应该是智能化和绿色化。在智能化方面,除了在机器人、无人行车、无人仓库等较为成熟的领域借鉴国外现有的经验和做法外,还应充分重视推进工业4. 0。但是,由于工业4. 0主要以离散制造业为背景,发达国家也已将钢铁行业视为夕阳产业。所以,中国人只能依靠自己的思考,描绘出钢铁业的工业4. 0之路。

钢铁企业曾是国内信息化技术的领头羊: 2003年,在中国企业首届信息化500强评比中, 宝钢集团名列第一。但是,最近10多年中,随着产品生命周期管理( PLM) 等信息化技术的出现, 汽车等离散制造业的信息化技术发展速度明显加快,钢铁行业已经开始落后了。

面对工业4. 0,人们有各种疑问。例如,钢铁行业已经做到个性化定制了,是否还需要工业4. 0等等。要回答这些问题,应追根溯源,回答钢铁行业是否需要智能化。

钢铁企业位于产业链前端,必须规模化生产才能产生较大经济效益。因此,钢铁企业往往以生产标准化产品为主,而实际上钢铁企业需要面对千差万别的客户,满足其不同的产品需求。所以,钢铁企业的现实情况是: 产品种类数以万计, 既有个性化供货的需求,也有批量性组织生产的必要,因而需要解决大生产与小批量之间的矛盾。从这一点上看,与离散行业遇到的问题颇为相似,只是要将离散制造业的“个性化定制”目标改为“大规模定制”。另外,钢铁企业同样面临从制造到服务和研发的转型,并需要迅速适应市场和供应链的变化。这些都需要采用智能化的方法,这就是钢铁业需要工业4. 0的原因。

与离散制造业相比,钢铁行业的工业4. 0之路可能更加艰辛,主要难点在数字化这一必不可少的中间环节。与离散制造过程相比,钢铁产品的生产过程会发生复杂的物理化学变化,设备状态、工艺、原料、操作都会对质量产生较大影响。 如果将离散制造业数字化的复杂程度形象地比喻为“设计 + 工艺”,那么钢铁行业则是“设计 × 工艺”。复杂程度的量变,可能会引发数字化方法的质变。这是个巨大的挑战。面对挑战,应该认真考虑数据的结构和组织问题,切忌将商务大数据的理念和做法生搬硬套到工业过程。

互联网对钢铁业的冲击已经初见端倪。但影响的方式,却众说纷纭。除了工业4. 0以外, 美国GE公司的“工业互联网”[1]、杰里米·里夫金的“第3次工业革命”[4]、李伯虎院士的“云制造”和马云的“电商2. 0”也都从不同角度设想了互联网对未来工业的影响。在互联网的冲击下,传统钢铁企业将面临前所未有的转型压力。 笔者估计,互联网推动的转型大概有两个方向: 转型到研发与服务或转型到细分市场。

3对策分析

推进工业4. 0、全方位地提高智能化水平,是应对劳动力危机、提高钢铁产品质量、降低成本和排放的有效举措,也是推进钢铁企业向研发和服务转型的必由之路。工业4. 0中的3个维度的信息集成,大体对应生产制造、研发服务、采购销售3类业务,下面分别分析这3个方面应该采取的对策。

3.1生产制造过程

钢铁生产过程面临的主要问题是质量、环境、成本、效率之间的矛盾。从经济效益上看,矛盾相当尖锐,例如: 去年全行业的平均吨钢毛利只有20多元,而劳动力成本却以每年15% 左右的速度上升; 要满足新环保法要求,吨钢环保成本要达到400元左右。工业4. 0就应该用于解决这些现实问题。

要解决这些矛盾,就要对矛盾的各方进行解析。例如,质量缺陷与设备状态、原材料、工艺波动、产品批量切换以及操作的规范性相关; 成本与合金用量、材料、生产组织、工艺参数、用工数量等有关。解析过程中,肯定会遇到依据不足的问题,需要进行相关研究并补充知识和数据; 解析结束后,需要通过CPS将知识转化为智能控制的行为、化解相应的矛盾,才能体现出智能制造的经济价值。

由此可见,推进钢铁行业的工业4. 0,需要落实以下几件事情: ( 1) 加强信息采集。通过传感器、软测量等手段获取质量、排放、能耗、设备、工艺、操作等相关信息,并通过数据预处理得到高质量数据。( 2) 落实数据整合。通过结构化确保数据的完整性、可靠性和对应性,建立针对生产过程的大数据平台。( 3) 强化数据分析。通过数据分析,尽可能地发现数据中的有用规律。( 4) 全面推进CPS开发。通过智能控制与管理,解决质量、环境、成本、效率之间的矛盾。

有学者认为: 中国企业实现工业4. 0的关键是用好数据。这个观点原则上是对的。但问题的关键常常不在于数据分析的过程,而在于前期的数据基础建设。IBM提出: 大数据应用要重视数据的真实性( Veracity) 。笔者的经验是: 数据的真实性包括数据的完整性、精度、对应性等几个方面。其中,要体现“完整性”,不仅要收集生产过程的数据,还要收集数据采集的条件、方式和用途。另外需要提醒的是: 工业大数据的分析方法也还很不完善,不宜盲目借鉴商务大数据的分析方法。

3.2研发与服务过程

制造业向研发和服务转型是世界性的潮流, 完成转型的前提是提高研发和服务过程的效率和质量,降低相关成本。

如前所述,研发和服务可以看作是“知识产品”的生产过程。为了提高“知识产品”的生产效率,应使基础性知识有效沉淀,以便共享和重复应用。为此,要将“知识产品”产生和使用的过程模块化、流程化,并用软件系统促进相关部门和人员的协同,将“知识产品”的生产过程变成 “流水线”。

钢铁产品研发过程一般可抽象为: 把用户需求转化为产品质量设计,再进一步转化为成分工艺设计并形成生产控制标准的过程; 而服务过程,则是将用户需求转化为钢种和加工工艺的过程。PLM的作用,就是将这两个过程的信息、数据、知识和工具进行集成,是推进工业4. 0的核心技术 之一[8]。 PLM包括产品 数据管理 ( PDM) 、计算机辅助设计( CAD) 、计算机辅助工艺设计 ( CAPP) 等工具和软 件等。在工业4. 0中,PLM是实现端到端集成的关键核心技术。在PLM的建设过程中,需要实现研发与服务的流程化、数字化、结构化、模型化。在此基础上,才有可能全面推进CPS的应用。

据笔者所知,钢铁行业了解PLM的人很少, 市场上也没 有合适的 产品。在钢铁企 业实现PLM,要做大量工作,如: 搭建PDM系统,完成产品数据的有效组织; 将制定工艺制度的方法模型化,推进针对钢铁业的CAPP; 加强对产品数据的分析和建模,建立针对钢铁产品开发的CAD; 针对用户需求,建立基于大数据的智能化服务等。

3.3采购与销售过程

横向集成是价值网络上的企业通过互联网完成的信息集成,主要对应采购和销售业务。横向集成将引发商业模式、业务流程、价值网络的重大改变,会导致分工细化、传统中间商消亡和新兴服务业兴起。要实现“横向集成”,价值网络上的企业就要实现数据和信息的共享,企业数据将变得“透明化”。这一过程是商业利益推动的。 所以,必须进行商业模式创新,才能支撑横向集成。

在钢铁行业,新一代电商很可能是横向集成的推手。新一代的电商可能会将钢铁企业中的研发、销售、服务业务集中起来,成为新的商业龙头,制造环节则可能会像服装厂那样边缘化,甚至被剥离。借助强大的电商平台,可能会促进传统钢铁企业的专业化分工: 钢铁企业可能需要专注于少量钢种的精耕细作,不再追求万能的生产线。这样,电商可能会对“大规模定制”有本质性的促进。

如果将来的电商面对中小客户,则智能化仍是不可缺少的。为此,产品的标准化和数字化是需要重点关注的基础性工作; 同时,用好互联网带来的大数据,也是需要深入思考的问题。

4结束语

浅谈工业4.0与传感器技术论文 第2篇

工业4.0战略告诉我们，新技术与产业的融合将会带给我们一个全新的世界。传感器技术作为信息技术的三大基础之一，本文通过对工业4.0的简介阐述了传感器技术在工业4.0中的关键作用及其发展方向。

“工业4.0概念”即是以智能制造为主导的第四次工业革命或革命性的生产方法、“工业4.0”项目主要分为三大主题：一是“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网路化分布式成产设施的实现;二是“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理，人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等;三是“智能物流”，主要通过互联网、物联网、物流网，整合物流资源，充分发挥现有物流资源供应方的效率，而需求方则能够快速获得服务匹配，得到物流支持。

真正工业4.0的实现，以目前的软件和硬件水平无法到达，但自动化和信息化是实施工业4.0的基础。如何利用好自动化和信息化促进工业升级，如何节约成本，减少人为误差，提高质量和工业化水平更是当前值得思考和重视的问题。而实现自动化和信息化的基础就是检测数据的准确可靠，智能化、网络化、模拟化是对检测传感器新的要求。

一：传感器的研制和创新是影响工业4.0的重要因素之一

互联网、物联网，智能化都需要大量的信息，这些信息的产生都是来自仪表仪器或直接来自于各种传感器。智能制造，智能生产没有计量检测便无从谈起。根据我国工业和信息化部制定和发布的`智能制造装备产生发展路线图规划，智能制造装备的发展重点表现在两个方面，一是九大关键智能基础共性技术，包括：新型传感器技术，模块化，嵌入式控制系统设计，先进控制与优化技术，系统协同技术，故障诊断与健康维护技术，高可靠实时通信网络技术，功能安全技术，特种工艺与精密制造技术，识别技术等。二是八项核心智能测控装置与部件。

包括：新型传感器及其系统，智能控制系统现场总线，智能仪表，精密仪器，工业机器人与专业机器人，精密传动装置，伺服控制机构，液气密元件及系统。从以上两个发展重点不难看出，传感技术和传感器的研究是其中的重点项目，而其他重点项目的研究都离不开计量测试的使用、计量测试精度和能力的保障，传感器和传感器技术是计量测试的一种表现形式，传感器及传感器技术的发展和创新将成为工业4.0革命关键中的关键。

二：传感器是智能工厂的生产基础设施

智能的生产基础设施主要包括智能机器、工业机器人，各种传感器以及它们通过网络组合在一起的智能工厂。在未来的智能工厂，每个生产环节都清晰可见，整个车间有序高效地运转。“工业4.0”中，自动化设备在原有的控制功能基础上，附加一定的新功能，就可以实现产品生命周期管理、安全性、可追踪性与节能性等智能化要求。

为设备添加新功能是指通过为生产线配置传感器，让设备具有感知能力，将所检测的信息通过无线网络传送到云计算数据中心，通过大数据分析决策进一步使自动化设备具有自律管理的智能功能，从而实现设备智能化。

未来的智能工厂还会部署大量的传感设备，并组成传感网络。传感设备的作用在于识别物料和产品，生产线工艺监测、安防、计数、监测环境参数，监控能源消耗等。这些传感器通过网络组织在一起，并与生产设备进行交互，为生产过程提供必要的数据支持。现在很多企业为了安全生产及安保需要，会部署视频监控设备，实现生产的可视化管理。

通过视频监控的方式，弥补自动化生产设备的不足。最新发展的智能监控系统，不仅仅是对现场的监控，还能够利用计算机视觉技术对视频信号进行处理，分析和理解。在不需要人为干预的情况下，这些都需要传感器，能够实时检测上传数据。

通过对动态图像自动分析，对监控场景中的变化进行定位，识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，能在异常情况发生时及时发出报警或提供有用的信息，有效的协助管理人员处理危机，并最大限度地降低误报和漏报现象。

随着先进的检测技术在制药行业的应用，全密闭真空投料，红外技术控制过程质量在线澄明度检测仪等在生产中的应用，或许会导致药品生产离线检测被禁止(即目前的产品检验方式)，一切检验工作均在生产过程中完成。

利用PAT(过程分析技术)可以提供实时且连续的质量信息这一特点，从而将药品“批量生产”转变为“连续化生产”过程，即在生产过程中不间断地进行质量检测，而不必进行最终质量检查就可在产品生产出来后马上放行到市场上去，实施连续化生产的方式后，生产成本会下降50(人工下降75%，所需的生产空间下降70%，物流转移下降65%，废料处理下降60%，水电汽下降65%，产品检验费用下降30%，运营成本下降30%)。

在可以预知的将来，采用“连续化生产”方式的药企可以采用足够多的原材料并集中生产出大量药品满足市场需求，其优势在于提高设备使用效率，实现更高的生产率并确保药品的高质量。这将对现有生产普药的制药企业的生存带来极大的挑战。

三：工业4.0给计量测试及传感器技术带来的思考

“工业4.0”是以智能制造，智能生产为核心，以互联为手段，以计量测试为重要的核心技术。这对计量测试技术的挑战是全面的，综合的，全方位的，我们应从以下方面对计量测试发展进行思考。

1、应从更高准确性，可靠性，一致性上思考如何进一步提高计量检测能力，计量测试技术的准确性，可靠性和一致性是实现工业4.0的基础。

2、应从传感器技术的快速发展来思考仪器仪表产业发展问题以及对传感器的量值传递和溯源问题。

3、应从嵌入式软件全方位应用及互联网的快速发展来思考计量相关软件的检定、校准或检测问题。

4、应从多学科融合的角度来思考计量人才的培养问题。

5、应从计量检定、校准的扁平化来思考计量技术机构的设置及发展方向问题。

6、应从工程控制系统的角度来思考计量的行政管理问题。

四：结论

德国工业4.0与二维战略综述 第3篇

(一) 背景

工业4.0的概念由德国在2011年的汉诺威工业博览会上第一次提出, 并于2013年发布了“工业4.0实施建议”, 被普遍认为拉开了全球范围内推进第四次工业革命的序幕。其核心目的主要有两个方面:第一, 增强德国制造的竞争力, 为德国工业装备的出口开拓新的市场;第二, 改变以往只卖设备而服务性收入比重较小的状态, 增强德国工业产品的持续盈利能力。

(二) 内涵

“工业4.0”概念包含了由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变, 目标是建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。在这种模式中, 传统的行业界限将消失, 并会产生各种新的活动领域和合作形式。创造新价值的过程正在发生改变, 产业链分工将被重组。

二、工业4.0的设计目标和相应技术

(一) 工业4.0的设计目标

人类对生产力的新需求与现有生产手段之间又产生了一些突出的矛盾, 主要表现在:

1. 规模化与定制化之间的矛盾

本质上是需求的多样性和敏捷性与解决手段的单一性之间的矛盾, 其核心是如何低成本地为不同的需求方提供相应的功能和服务。

2. 个性和共性之间的矛盾

要解决大规模生产与定制化生产间巨大成本差异导致的矛盾, 其核心是如何建立一套自成长的平台体系, 在应用过程中能实现不断的自我更新。

3. 宏观与微观之间的矛盾

本质上是要让个体的活动目标与集体的活动目标相匹配, 个体利益与集体利益之间实现协调统一, 其核心是实现协同优化。

(二) 工业4.0的相应技术

现有的控制和信息系统难以实现智能化的要求。德国根据自身在装备制造业和生产线自动化方面的优势, 从产品的制造端提出了智能化转型方案, 其核心是利用物联网和“信息物理系统”等技术, 为生产过程中的每个环节建立信息化的连接, 实现设备、制程、订单、生产计划、设计、排程、人力资源管理、供应链、库存、分销、公司资产管理等一系列环节的整合和信息的高度透明。

(三) 德国工业4.0的设计目标和相应技术

为解决前文提到的三大矛盾, 德国工业4.0体系针对生产过程中的各个环节制定了相应的目标和核心技术, 如表1所示。

三、德国的“二维战略”

(一) 面向企业内部的纵向智能化应用体系

纵向的应用旨在实现从最底层的驱动器和传感器信号到最高层的企业资产管理系统的无缝连接, 其核心是物联网技术和CPS技术。

企业的机器设备通过传感技术将自身的健康、衰退程度传输到平台, 平台通过对数据的处理从而进行故障识别和影响分析, 得到设备反馈回来的自身状态进行风险分析和估计剩余使用寿命, 有助于企业对设备的实施监护、及时地调整企业的生产计划, 减少因设备故障导致的停工损失等。

业务管理层将客户服务与客户关系数据上传至数据处理平台, 经过平台的预测分析, 对企业的供应链管理、企业生产计划的执行提供数据支持。

战略层以企业目标为导向, 通过对企业产品生命周期的分析与监测, 高效及时地调整企业的生产效率和稼动率为企业创造无忧的生产环境。

(二) 面向全产业链的横向智能化应用体系

横向的应用意图实现整个产业链的价值链整合和协同优化, 面向全产业的全价值链提供智能化服务。

客户定制智能产品下单, 录入企业客户管理系统。生产系统接收来自客户管理系统的客户订单, 向供应链系统输入用料信息。供应商通过供应链系统向企业提供原材料, 工厂收到原材料进行智能生产制造。智能产品出厂时产品信息直接录入智能服务体系, 同时将客户信息录入到客户关系管理体系。

智能工厂和智能产品通过物联网和服务网进行信息沟通。基于工业互联网大数据分析平台, 通过对用户进行分析, 得到产品的镜像模型, 智能工厂根据用户需求对资源整合得到设备镜像模型和制程镜像模型, 二者之间通过信息沟通定制出符合客户需求的智能产品。

摘要：主要论述工业4.0产生的背景、内涵、学者观点以及德国的二维战略, 通过论述对工业4.0有更深入的了解和认知。德国“二维战略”的发展思路, 从横向和纵向两个维度推进工业体系的智能化应用, 对我国在第四次工业革命中取得战略性优势具有现实意义。

关键词：工业4.0,二维战略

参考文献

[1]李杰 (Jay Lee) .工业4.0时代的工业转型与价值创造[M].北京:机械工业出版社, 2015, 6.

浅谈现代设备管理与工业4.0 第4篇

1设备管理的发展过程

设备 (维修) 管理的发展随着世界大致经历了三个主要阶段:

1.1事后维修阶段

事后维修, 就是指机器设备在生产过程中发生故障或损坏之后才进行修理。工业革命之前, 人类从事生产是以手工业为主, 技术水平低, 使用的产生工具比较简单, 谈不上现代意义上的设备维修与管理。事后维修制经历了一个长期过程, 在西方工业国家, 一直延用到20世纪30年代, 我国则更晚, 直到20世纪50年代初。

1.2预防维修阶段

随着流水生产线的出现和设备技术的日趋复杂, 在石油、化工、汽车制造等流程作业的企业里任何一台主要设备或主要生产环节出现故障, 都会造成巨大的损失。由于事后维修使得故障停机时间过长而无法保证设备的正常使用, 在这种情况下出现了为防止突发故障而对设备进行定期定计划“体检”, 即计划预修。由计划预修制存在日常检查、定期检查太过频繁, 更换零件太多, 维修费用过的问题。预防维修与事后维修结合起来称为“生产维修制”, 即对主要设备预防维修, 一般设备事后维修, 既减少了故障停机的损失, 降低了维修费用, 又节省了大量不必要的检查工作, 取得了良好的维修经济性。

1.3综合维修管理

20世纪70年代, 现代管理科学的不断发展, 西方工业国家不断总结经验、研究新的现代设备管理理论, 并付于实践, 为现代设备管理的发展打下了基础, 使得设备管理进入一个新的阶段, 即综合管理阶段。最能代表综合设备管理理论与模式的有英国的设备综合工程学、日本的全员生产维修 (TPM) 和德国的综合管理。

上述新观念、新理论奠定了现代设备管理的基础, 引起世界各国的极大重视。20世纪80年代以后, 我国也开始推广并研究以设备综合工程学与全员生产维修为主体的设备综合管理, 并在设备管理与实践中取得明显成效。

2现代设备管理的模式与特点

现代设备管理的模式随着全球化智能化、大数据、信息化等因运而生, 最典型的是TPM全面生产设备管理和SAP-PM工厂维护。

2.1 TPM包括操作者在内的生产维护保全活动, 提高设备的全面性能管理方法。TPM的原则是要事先预防。目的使生产设备零故障、零不良、产品零浪费和零灾害, 使产效益最大化和费用消耗合理化。

2.1.1推行TPM三大要素是:

1) 提高员工工作技能:设备操作人员和设备管理人员, 都要努力提高专业技术和工作技能, 为全员参与打下技术基础。

2) 树立良好的团队精神:建立良好的团队合作关系, 共同促进, 共同提高。

3) 改善操作环境:通过6S等活动, 使设备使用环境良好, 一提高工作兴趣和效率的同时, 减少和避免一些不必要设备事故。

2.1.2推行TPM的技巧

企业在推行管理策略中, 要想让员工能够积极踊跃地参与, 最为关键的要素就是要创造局部的变化, 并消除员工的认知盲区。需要让员工参与到企业的改善中, 这样才能发挥出最好的效果, 这样才能激发出员工的热情。同时企业应该不断地提出更高的目标根据改善执行的情况, 在适当的时机提出不同的目标, 逐渐提高目标层次, 从而提高效率。

2.2 SAP-PM工厂维护模块是企业资源规划ERP管理系统中的一部分, 其主要作用包括对设备进行计划性维修、状态管理、周期计划维修和基于性能参数的周期计划维修等。

2.2.1 SAP-PM设备管理模块的主要特征:

1) 设备管理模块可以详细记录设备的位置、分类、特性、基本状态、用途等基本属性, 并实现资产设备联动、保证帐卡物一致;

2) 在SAP系统的支持下、设备的跟踪、盘点等工作的性质和工作量可以通过条形码技术完成设备的唯一性控制, 这样无论设备在什么地点, 通过条形码技术就可以唯一识别;

3) 通过对设备的功能、故障、故障原因、影响分析制定维修策略和大纲;

4) 点检定修制度的应用。

2.2.2设备管理模块的主要功能有:设备采购到报废的跟踪;紧急维修预案的制定和实施日;设备日常维护工作的跟踪并对维修方法和流程管理;对设备的运行和操作提出最科学最合理的方案;针对不同设备管理阶段的维修方案 (基础建设、技术改良、大修、小修、临时检修) 的提出、审批、执行、检查、完成、分析的整个过程进行管理。

3工业4.0对设备管理的影响

设备管理的方法和手段随着随着三次工业革命不断升级完善。工业4.0提出工业发展的目标是建立一个智能化、个性化和数字化产品与服务生产模式。在这种模式中, 传统行业界限将消失并产生新的活动领域和合作形式。设备管理也将融入智能世界, 工业生产为客户量身定做的不但是产品或设备, 其中还包括参与设备管理的一系列解决方案, 客户也可以参与生产, 也会更准确的把设备使用情况反馈给生产商, 设备管理人员将参与设备供需的整个业务链。

4结语

无论工业如可发展, 设备管理的目的始终是让设备更好的为生产服务, 在安全可靠运行的前提下, 得到最大的设备综合利用率和设备投资效益。工业4.0是人类发展和全球化大趋势的产物, 设备管理是企业管理的中坚环节, 我们需要加强设备管理人员的综合技能和专业素质, 学习更科学、更可靠的管理方法和技术手段, 让工业4.0为设备管理服务, 让专业的更专业。也使设备管理过程中的节能降耗和环境保护得到最有效的落实。

摘要：通过对现代设备管理的内容和特点的分析, 结合企业资源规划ERP和设备管理TPM模式并联系结合全球“工业4.0”的特点和内容, 通过信息化手段和更科学的管理方法, 使得设备管理更专业, 更高效, 充分考虑节能降耗和环境保护, 让设备综合利用率 (OEE) 最大化, 取得最大的设备投资效益。

牙齿与工业4.0 第5篇

随着设备智能化、精细化管理的提高、工业4.0概念的不断推广, 以及监控技术和网络通信技术的迅速发展, 基于计算机网络技术的数字视频监控与报警联动系统得到了越来越广泛的应用。强大的功能、高效的应急反应速度以及更灵活的事件处理能力, 使其成为新一代设备管理监控的重要手段。

为了适应工业4.0智能化工厂发展潮流, 结合不同学科先进的技术, 设计、开发设备监控与报警联动系统。

1 工业4.0

未来10年, 第四次工业革命将步入“分散化”生产的新时代。工业4.0通过决定生产制造过程等的网络技术, 实现实时管理。新的互联网协议IPv6于2012年推出后, 目前已经有足够多的IP地址可供智能设备通过互联网实现直接联网。于是, 网络资源、信息、物体和人之间能实现物联网及服务互联网。这也将扩展至工业领域:在制造业中, 这种技术演化可以描述为“第四阶段的工业化”或“工业4.0”。

2 传统设备视频监控

传统视频监控系统主要用于显示生产车间各个监控点的实时视频, 从而保障设备安全和人身安全。操作员可以操作屏幕键盘来选择监控点。面对几百平米、几十个设备的生产车间, 中控操作员很难做到全方位关注每一台设备的运行状态和故障情况。虽然操作很简单, 但是对于在生产车间工艺流程中设备的突发性故障, 视频监控系统却不能及时切换到当前故障设备的视频画面, 不能及时锁定故障设备。要解决上述问题, 需要将整个集控生产系统和视频监控系统进行整合, 达到集控设备报警与视频监控系统联动的目的。

3 设备故障与视频全集成

借助自动化、计算机以及视频技术的结合, 设计设备报警与视频联动系统。

设备控制系统通过PLC程序实时监视和采集设备的故障信号, 上位软件系统实时采集设备故障信号点, 如果发现故障, 立即调用视频摄像头, 通过对摄像头二次开发实现控制摄像头定位、录像、抓图以及发生报警信号。

3.1 系统软硬件设计

硬件配置包括设备电控系统PLC控制模块、工业摄像头 (100万以上像数) 以及工业交换机、图形服务器、高性能千兆光口网络交换机、摄像头供电IO箱。PLC程序采集设备传感器不同故障点, 设备发生故障后, 电控系统对PLC点进行置位。

软件配置包括中控监控摄像头自动调度系统、摄像头SDK软件开发包、报警记录和驱动系统。

3.2 系统设计思路

(1) 结合车间已有的摄像头安全系统。

(2) 把IP摄像头接入现有中控网络中, 使用摄像头SDK开发包与现有制丝监控系统进行软件接口开发, 接收PLC系统的报警触发, 以及发送报警信息。

(3) PLC监测到某个设备的故障点, 中控监控摄像头自动调度系统接收到报警信息后, 系统解析报警点的信息, 根据报警提供的特征信息, 比如地点、方位、级别, 系统控制摄像头自动旋转、对焦, 以监控现场设备报警部位。

3.3 系统实现

系统结合了计算机软件技术、电气自动化技术以及视频安全技术等, 最终实现设备报警和设备管理自动化。

系统针对每台设备实现故障点建模和等级范围划分;视频系统实现了摄像头预置位、监控范围、对焦范围等配置和处理;软件系统作为设备电控系统和视频系统的中间桥梁和调度中心, 把不同的设备故障点对应到摄像头的不同预置位, 实现设备监控和管理上的智能化和自动化。系统结构如图1所示。

4 设备故障联动优势

(1) 通过高科技手段提高设备管理水平, 减少设备停机时间, 设备出现故障后, 快速定位到设备故障点, 高效安排维修人员进行设备维修。

(2) 系统记录了所有设备的历史故障点信息, 为后续设备的保养计划、维修计划制定提供了科学的依据和数据支撑, 提高设备利用率, 对重点故障区域进行重点维护和及早保养。

(3) 有效杜绝由于现场操作人员不慎, 设备造成的人身伤害安全事故发生, 可从技术防范的角度最大限度保护操作人员的人身生命安全, 从而提高整个企业的生产安全级别, 保障企业的安全生产。

(4) 具有高效实用、安全可靠、结合已有电控系统及视频监控系统、实施成本不高等特点。

5 结语

该系统实现了对生产车间现场设备的全方位自动化管理, 保障设备高效运行, 提高生产效率。

摘要：设计一种针对烟草制丝车间的设备故障与视频系统联动系统, 通过集成电控技术、计算机技术与视频技术, 达到设备全方位监控和管理的目的。

关键词：报警联动,视频安全,设备监控

参考文献

[1]王霖, 马玉霞.视频监控与报警联动系统的设计与实现[A].通信论坛[C].2006

[2]张勇, 张大立, 陈力.基于IP平台的智能化总控集中管理系统[J].广播与电视技术, 2004, 31 (9) :31-33

[3]王仁哲, 高宇, 周国宾, 等.选煤厂集控设备报警与工业电视系统的联动设计[J].工矿自动化, 2010, (09)

牙齿与工业4.0 第6篇

怀进鹏指出,以数字化、网络化、智能化为核心特征的智能制造模式,正在成为产业发展和变革的重要方向,也必将引发新一轮制造业革命并重新构筑全球制造业竞争新格局。中国要建设制造业强国,必须紧紧把握制造业的发展趋势,加快智能制造的发展。中德要加强交流、相互学习促进,智能制造/ 工业4.0 的标准化是重要合作领域之一。

怀进鹏就未来中德两国在智能制造、工业4.0 领域的合作提出六点建议:一是共同商定并积极推动重点领域的合作。如工业机器人、3D打印、工业互联网与CPS、动力电池、网联汽车以及工业软件等领域;二是共同推动标准化工作。在适当的时候,在国际标准化组织中联合提交智能制造/ 工业4.0 提案;三是共同深化两国政府指导下的对话机制;四是共同开展战略研究合作,支持双方在对话机制下共同开展相关前瞻性的、战略性的课题研究,寻求双方在先进制造发展、传统产业改造、绿色低碳工业以及智能制造等领域的合作机会,研究制定知识产权保护、数据隐私和保护等相关制度和条例;五是共同开展试点示范和经验交流;六是共同主办中德智能制造论坛,加强人员交流培训。

牙齿与工业4.0 第7篇

1 工业4.0概述

工业4.0由德国提出, 德国在将其上升为国家级发展战略的过程中, 致力于应用信息网络建设, 推动制造业的全面发展。值得注意的是, 这里应用的网络具有较强的智能性, 有助于应用网络化和智能化取代传统的自动化生产, 在建设智能工厂的过程中, 需要对数字和物理等系统进行充分的应用, 并将其应用于制造业生产经营过程中的各个环节当中, 包括采购、研发以及营销等。在这一过程中, 各个制造企业在经营过程中, 需要对统一的、更高级别的智能生产网络进行统一的应用, 在不断利用现代先进制造技术的过程中, 促使本国制造业产业在使用过程中, 能够呈现出更强的信息化、创新性等特点, 从而保证德国的制造业能够在全球范围内获得不可取代的重要地位。

从本质上来看, 工业4.0指的是充分融合工业技术同IT技术, 在面对新时期消费者各种充满个性的产品需求过程中, 通过对智能工厂以及智能生产技术的应用, 提升产品的性能, 在这一过程中, 尽管所生产的产品具有一次性的使用特点, 那么在制造的过程中, 也可以通过各种创新性的思维和模式, 提升产品的使用价值, 从而为提升消费者满意度以及为企业提升综合竞争力奠定良好的基础。供应商在日常经营过程中, 在工业4.0的背景下, 将对业务流程和商业模式进行动态化处理, 从而产生更加灵活的交付和产品生产过程, 在面对各种故障以及中断现象的过程中, 可以应用灵活的反应和应急措施, 提升生产效率、缩减企业在这一过程中需要承担的经济损失。

2 我国传统制造业的发展困境

2.1 内部发展困境

现阶段, 我国制造业在发展过程中所面临的内部矛盾如下:生态、能源同粗放的发展模式之间产生了激烈的冲突;生产效率较低;逐渐扩大的产能过剩问题;劳动力成本的增加以及下游企业科技创新能力低等。我国多数中小制造企业在日常经营过程中, 过于注重短期的利润, 在进行技术制造的过程中, 将一切工作开展的核心确定为成本的减少。这种生产经营模式, 导致企业在面对经济下行的过程中, 会彻底丧失抵御压力的能力。

现阶段, 我国制造业在发展的过程中, 不得不面对不断上升的要素成本以及逐渐消失的人口红利问题, 在这种情况下, 制造业传统经营过程中的优势已经无法得以充分的发挥[1]。例如, 同2011年相比, 2015年我国劳动年龄人口总数仅达到了560万, 下降幅度之大引起了人们的广泛关注, 这种严重缩减的劳动力数量, 导致制造业在运行过程中需要承担较大的人工成本。现阶段, 我国制造业在发展过程中, 人工成本最低每人3000元, 最高为4000元, 同东南亚各国相比, 人工成本非常高, 而在同美国之间的竞争过程中, 2015年同2005年相比, 这一成本优势已经从14%下降到4%。严重威胁着我国的制造业出口, 导致我国制造业在国际上的地位受到挑战。

2.2 外部发展困境

现阶段, 我国“世界工厂”的地位已经受到世界各国发展的威胁, 低成本国家开始逐渐取代我国展开低端的制造, 而回流现象也开始产生于高端制造当中, 我国制造业的发展前景不容乐观。

作为一项重要的研究项目, 工业4.0是由德国提出的, 现阶段, 这一项目已经成为德国重要的国家级发展战略之一[2]。在该战略实施的过程中, 德国政府向制造业投入了大量的资金, 为其长期发展提供支持。现阶段, 在德国总的企业数量当中, 中小企业占据99%的比例, 这一现象有效提升了德国70%的就业率。

德国在对工业4.0战略进行启动的过程中, 要求将实体物理同智能化CPS虚拟网络进行有效的融合, 从而将云计算、互联网等先进的信息技术有效应用于工业生产当中, 实现智能化制造。该模式的有效构建, 将彻底取消德国传统行业当中的界限, 新的生产经营活动、思维以及模式将有效产生。

而美国在促进工业制造业发展的过程中, 注重实现各个制造领域的网络化, 从而在提升研发标准的过程中, 促进成本的降低[3]。据初步统计, 在互联网有效应用的背景下, 美国制造业每年将创造高达15万亿美元的产值。

而日本在实施工业4.0的过程中, 注重将人工智能进行充分的发挥, 并将主要精力应用于探索人工智能的领域。

由此可见, 现阶段中国制造业在发展的过程中, 正面临着激烈的国际市场竞争环境, 自身落后的制造业发展思维和模式受到了严重的威胁。

3 基于工业4.0:传统制造业转型升级的新思维与新模式

3.1 新思维

尽管我国制造业在发展过程中被誉为“世界工厂”, 但是, 低附加值的生产环节是我国制造业在世界价值链中的实际地位, 与此同时, 我国制造业在发展过程中, 不仅需要大量的消耗能源, 还会对环境和生态造成严重的破坏[4]。在人口老龄化越来越严重的背景下, 现阶段制造业要想有效面对来自世界各国的制造业冲击, 必须加快自身的转型速度, 紧紧围绕可持续发展这一中心思想, 应用全新的思维来发展制造业。

这就要求我国正确面对工业4.0这一时代背景, 在对自身产业结构进行调整的过程中, 努力实现智能转型和绿色发展, 从而成为真正意义上的制造强国。

在这种情况下, 我国应构建正确的政策导向, 从而确保工业4.0背景下, 我国制造业发展过程中, 能够应用全新的发展思维, 指导制造也的快速前进。

坚持正确的政策导向, 首先就应当确定科学的战略核心。新时期, 这一战略核心指的是在两化融合的过程中的“智能联动”[5]。两化指的是网络化和智能化, 智能制造指的就是在积极发展制造业的过程中, 努力实现产品加工的智能化, 在实际加工过程中, 控制程序的操作可以以口令的方式进行智能输入, 将信息技术有效应用于设备、人和产品之中, 从而实现信息的高度共享。现阶段, 我国在实现这一目标的过程中, 还存在创新能力、设计能力较低的现象, 面对这种现象, 我国现阶段应着重选择优势产业, 应用重点突破的方式, 努力实现智能加工和制造。现阶段, 我国在积极发展制造业的过程中, 充分的融合信息化同工业化, 有助于提升我国进入工业4.0时代的速度。

与此同时, 新时期, 面对工业4.0时代的要求, 我国在积极发展制造业的过程中, 应注重实现创新, 而这一过程中还应当增加对产学研用的联合应用[6]。现阶段, 制造业中的产学研协同创新指的是, 在统一的发展目标基础上, 学研机构、政府等第三份机构以及企业之间应形成一个统一的整体, 从而通过战略联盟, 在进行产品和科技创新的过程中, 将自身的优势进行充分的发挥, 为提升我国制造业产品质量以及提升制造业在全球范围内的综合竞争力提供有效的政策、制度、科技等支持, 从而有效解决我国制造业现阶段发展过程中, 创新能力较低的问题。

3.2 新模式

首先, 加强制造业的基础建设, 促使处理数据的能力得以提升。在较低的创新能力背景下, 我国制造业发展过程中难以取得较大的突破, 技术和理念都无法在制造业产品中得以充分的体现。在这种情况下, 新时期, 我国制造业在发展过程中, 应加大对大数据技术的应用, 从而构建智能联动模式[7]。现阶段, 微博、微信等重要的信息传播工具使用范围非常广, 因此每天都会产生海量的数据, wield提升生产效率, 大数据技术得到有效应用。针对我国传统制造业来讲, 现阶段在积极构建全新的生产模式过程中, 必须加大对大数据的应用力度, 并将其融入到订单处理、运输以及产品设计等各个生产环节当中, 从而促使制造业发展过程中真正能够形成一个智能的产业链, 提升产品质量的基础上, 降低生产成本, 为创造更高的经济效益奠定了良好的基础。

其次, 在产学研领域有效应用云计算。在制造业发展过程中, 对设备的更新换代直接影响着产品的质量, 然而在对各种设备以及传感器进行应用的过程中, 会产生海量的数据, 为了提升生产效率, 此时加大对云计算的应用势在必行。

同时, 在更有效的满足消费者需求的过程中, 制造业也可以通过对云计算的应用, 深入挖掘消费者的喜好, 从而有针对性的展开技术研究和生产, 为提升产品销售量奠定良好的基础[8]。这是因为在对云计算进行应用的过程中, 可以对客户未来的需求进行有效的预测, 并对市场进行更加深入的分析, 在此基础上有针对性的生产加工产品, 是我国制造业实现长期可持续发展的关键。

由此可见, 现阶段, 我国在积极加强制造业发展的过程中, 必须加大对各种先进信息技术的应用力度, 只有这样, 才能够有效促进我国传统制造业转型升级的新思维与新模式的形成, 为更快进入工业4.0时代奠定良好的基础。

结束语

综上所述, 近年来, 我国在积极进行现代化经济建设的过程中, 工业领域开始对信息技术进行充分的应用, 然而, 从长远的角度来看, 我国要想成为世界范围内的制造业强国, 必须积极借鉴发达国家的先进理念和经验, 德国工业4.0就是重要不断发展战略之一, 值得我国制造业的学习。在工业4.0的背景下, 我国制造业在发展中, 应直面现阶段所面对的内外困境, 并努力根据时代发展的需求, 构建全新的制造业转型升级思维和模式, 从而为提升我国制造业的综合竞争力奠定良好的基础。

参考文献

[1]任立波.德国工业4.0对涪陵传统制造业转型升级的启示[J].市场观察, 2015 (z2) :57-58.

[2]鲍相龙, 张籍匀.互联网思维下的工业产业转型升级对互联网时代的工业产业升级解密[J].中国西部, 2015 (2) :44-47.

[3]张杰:科技与资本双轮驱动——传统产业的“工业4.0”升级版[J].中国机电工业, 2016 (2) :74-76.

[4]赵新平, 黄春元, 赵凯悦等.德国“工业4.0”、信息化红利及中国制造业的机遇[J].全球化, 2015, (10) :74-88, 40.