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数字化工厂-现实与虚拟工厂相结合
更新时间:2016/7/12 14:02:32 点击:897
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一、数字化工厂的内涵和特征

数字化工厂概念中,“数字”包括下面几层含义:首先,一切数据及信息,无论是生产计划,还是产品的结构图等都能以二元数码的形式在计算机及网络上进行应用;其次,生产的过程,包括产品构思、原型制造到物流管理等都可以在计算机上进行数字模拟及仿真;第三,在数字工厂运作模式中,更突出的是产品在正式投产前,企业可以与数字网络上的虚拟顾客共同参与产品的设计及修改,而且订单通过网络汇集到企业内及企业外,以便各有关部门及工艺上能很快地进行部门采购及生产的安排。数字化工厂概念中,产品的开发与制造可称其为虚拟制造或虚拟工厂的一部分,同时其更强调的是对整个制造活动的关注。

智能工厂的概念是由智能环境发展而来的,而智能环境是由各种传感器、执行器、显示工具以及计算机元素紧密且无形地联系在一起形成的。将智能环境引入到制造领域,将形成下一代有关制造工厂的先进技术——即将现实与虚拟工厂相结合,称之为“智能工厂”。智能工厂不仅关注整个制造活动,更重要的是在数字化工厂的基础上提出其智能化的控制部分,即整个制造系统在各种辅助设备的帮助下可以自动地监控生产流程,企业必须能够及时捕捉到产品在整个生命周期中的各种状态,并且在优化这些信息后使其在不同部门/系统中进行交互。所以数字化工厂和智能工厂不能等同于一个概念。

二、数字化工厂的要素及智能化的判断标准

数字化工厂的要素:一是传统生产系统构成要素的数字化表示,即能够在信息系统、网络世界中表达出物理工厂模型;二是工厂生命周期的信息自动采集、生产制造过程的自动化;三是依托信息化系统实现生产运作管理(研发设计、生产制造、仓储配送、物流等环节)的网络化、数字化、协同化。

工厂智能化判断标准,可以从生产制造过程中物料(产品、零部件、原材料等)等的自动识别、跟踪定位、加工控制及对各个阶段物料工艺状态、质量状况等的信息的自动采集、分析与智能决策等角度进行判断,具体体现在以下几个方面:

1、实现自动识别:智能工厂的一个基本挑战就是物料的识别。物料识别就是分配关于现实物体的虚拟信息的处理过程。因此适当的识别方式、标签、传感器、传感器读取器和信息工具必须要建立起来。

2、实现跟踪定位:改进生产过程、降低智能工厂的空闲时间,要求对物料的位置(像工具或原料)进行精准的定位。定位系统的精确度应该在0.15m-1m之间。

3、实现实时状况分析:在一个智能工厂的辅助系统中必须知道物料的位置和状态,以提供使用者一些关于情境感知的信息,借助物联网络、状态识别等技术,实现工厂实时状况分析与决策。

4、实现人机一体的加工控制:借助嵌入式系统、自动化系统等实现人机一体的加工过程控制。

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