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实施智能制造的步骤简介
- 2019-12-25-

  智能制造的实现途径主要包括以下几个步骤。

  实施精益生产布局,尽可能从传统的功能,离散生产方式组织生产部门和生产线,生产线连续流脉动转变生产组织方式,设备紧凑,减少物流距离之间的信息互联设备和材料转移提供一种更好的方式,减少生产线的在制品库存,提高操作效率。

  设计自动化技术和设备,实现过程中处理“自働”;工艺设备是指实现工艺规程所需的各种刀具、夹具、量具、模具、辅助工具、工位器具等的总称。自动工艺设备主要包括自动上料、自动夹紧、自动定位、自动加工、自动测量、自动卸料及控制系统和人机界面。在智能制造系统的设计和实现的过程,需要设计和安装的自动化技术和设备,辅助设备来完成完整的“自働”处理。

  从倾斜的角度,工艺设备“自働”实现,不仅应该有相应的“自动化”的技术保证,还需要有一个“停止线”如果你有问题在精益思想的理念支持。另外,在实施过程设备自动化的过程中,仍然需要各种精益工具来不断减少生产准备时间,如“快速变更”,使更多的时间花在“客户价值不能停止”上。

  在机床等制造硬件上安装传感器,收集站内设备状态和生产数据;通过收集站场的设备状态和生产数据信息,可以准确地掌握设备的实时运行状态和生产状态。从精益的角度来看,应该不断提高各工位的处理时间,不断追求工位之间的负荷平衡。整合数据采集渠道(RFID、条码设备、PLC、传感器等),覆盖全厂制造现场,确保海量现场数据的实时、准确、全面采集;智能制造离不开车间制造现场数据的支持。在制造过程中,通过集成各种数据采集渠道,自动实时采集大量现场数据。

智能制造

  打通制造过程各环节的信息孤岛,整合数据,构建集成信息系统;事实上,除了故障ERP和MES系统之间,也有很多其他系统,如设计、制造、采购、办公室等,这些系统的信息岛,彼此之间缺乏信息共享和沟通,往往会导致的问题,因此,必须通过植物的原始信息岛,实现完全自动化,信息和智能发展。

  开发智能控制系统,对采集到的运行状态数据进行快速、准确的识别、分析和处理。基于大数据分析技术对现场采集的实时数据进行分析,根据设定的策略,自动进行决策,决策结果用于改善制造工艺、设备状态、工作状态

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