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MVI69-MCM  A-B 低价,风靡 

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一般来说,智能制造生产体系是由复杂的系统组成的,其复杂性一方面来自智能机器的计算机理,另一方面则来自智能制造网络的形态。依靠这些复杂的元素,智能制造生产体系能够给工业企业带来相当多的效益。与传统的生产方式相比,智能制造需要更多的传感元件,也需要像机器人那样更加精巧的执行设备。这些元件和设备提供的信息可以为智能制造提供必要的控制和决策依据。在美国GE所规划的智能制造生产体系中,甚至还包含了安装在产品(例如航空发动机)中的大量传感器,它们可通过工业互联网获得实时的信息综合,从而为这些产品的优化运行提供科学的决策依据。智能制造一般情况下都不是孤立的系统,而是由大量的生产环节或以产业链的方式连接起来的部分组成的。这些部分能否协同执行,主要取决于它们之间信息互联互通的技术性能。此外,在智能制造生产体系中,不仅在机器的自动化与智能化工作方面需要大量的数据采集和计算,而且在制造执行层面的管理上也需要大量的数据融合与分析。由此可见,在智能制造生产体系复杂性的背后,人们所遭遇到的问题实质上是如何去处理规模巨大的生产过程或产品特性的状态数据。20多年的发展实践表明,将互联网技术引入到智能制造的生产体系中来,是解决这类问题的有效方法。

  推进智能制造生产体系建设是在化经济模态下提升国家竞争力的重要的手段之一,各国都想在这一领域中取得发展的先机。我国出台的“中国制造2025”规划中就包含了智能制造工程、制造业创新建设工程、工业强基工程、绿色制造工程、装备创新工程五个重大工程的建设内容,其中智能制造是核心的工程。这项规划的目标是到2025年,我国的工业生产制造智能化水平应达到能够进入国际第一方阵的程度,实现从制造大国到制造强国的转型。这充分说明智能制造的技术研发和工程应用已成为我国工业政策制定、科技创新规划和产业资源配置的重点领域。因此,在未来10年的时间里,我国势必将按照“中国制造2025”规划中关于“新一代信息技术”的目标和任务要求,进一步加大对工业互联网基础技术研究和公共设施建设的实质性投入,以便为智能制造生产体系的形成并发挥重要的作用提供的条件。目前,有关方面正在进行智能制造研究与发展的路线图规划,根据我国现有的技术基础,做出研究路线、发展进程、关键技术等方面的具体部署。作为智能制造生产体系的一个重要组成部分,工业互联网的研究与发展问题,也应该成为一个专题,并把它列入到相应的发展路线图中来。

  面向智能制造的工业互联网

  作为服务于智能制造的工业互联网,它所面对的一个重要的科学问题是:是否能够建立一种通用性、灵活性、可靠性都很好的服务环境,既能大限度地满足不同行业智能制造的需求,又能有效地控制工业互联网的开发成本。解决这个问题的好方法就是建设一种平台化的服务环境。一种技术环境何以能称之为平台,只因它能够给开发者提供科学的工具,能够给应用提供可靠稳定的执行机制,能够给管理者提供便捷灵活的监控手段。这就好比说一个连接各大城市的路网,只要它有平坦的路面、合理的交叉路口、科学的交通规则和严格的路政管理,那么它就是一种服务性的平台环境,因为所有汽车的拥有者,无论什么车型(对应不同的应用),都能够得到平台提供的相关资源和服务。这种路网平台只要有合理的属性(例如道路的宽度、坡度等),就能够为众多的用户提供满足不同需求的服务。用户只需要投资运载工具的费用和为相应的服务支付必要的费用(如过桥费),而不必为路网平台巨额的基础设施建设成本而发愁。由此可见,建设一种工业互联网的技术平台就和建设一个路网平台一样重要,人们需要平台提供的工具进行智能制造系统的开发,需要平台提供的资源执行智能制造的算法,需要平台提供的方法管理智能制造的过程。美国GE公司是工业互联网的积极倡导者。该公司为此所付出的努力主要包括两个方面:一是了工业互联网的产业联盟(IIC),二是与网络技术巨头思科公司合作研究开发了Predix工业互联网软件平台。GE和思科的目的是要把这种平台作为事实上的工业标准,将众多的工业企业的生产过程尤其是智能制造的生产体系都融入到工业互联网中来,从中可获得巨大的收益。为此,GE的CEO在Minds+Machines大会上的开场白中直言:昨晚入睡前你还是一个工业企业,今天一觉醒来却成了软件和数据分析的公司,这就是现实中发生的巨变。在GE看来,Predix有机会成为工业互联网的操作系统标准,而且能大幅度地降低企业采用工业互联网应用的门槛。但是,我们也注意到,也有不少专家认为,Predix目前还仅仅是一套工业互联网应用的开发工具,它能够帮助企业把设备上的数据上传到云端,而真正有可能为这些数据提供分析能力的是GE的APM(企业资产性能管理系统)。那么,APM是否已经具有了适合所有企业生产体系的数据分析的能力,这一点显然是有存疑的。另一方面,Predix作为工业互联网的应用开发平台,并没有赋予相应的智能制造控制层的应用软件的开发功能,工业互联网有可能不得不分处于两个独立的:一个是云上的数据分析层,一个是云下的智能控制层,其间存在着巨大的技术鸿沟。

  能否填补这样的鸿沟,已成为这场由工业互联网带来的第三次工业产品能否取得成功的重要标志。我们认为,工业互联网很重要,它是智能制造的重要条件之一,因此它能够通达云上和云下的所有地方,也能渗透到智能制造系统的每一个控制环节。福建中海创集团研究开发的“工业自动化通用技术平台IAP”这方面已经取得了重要突破。研究者试图从Predix薄弱的控制端应用开发切入,希望IAP的技术能朝着既是一种面向异构环境的智能控制软件开发平台,又是向着工业互联网应用软件的操作系统方向发展,成为又一种工业互联网的软件开发平台。目前,IAP提供了一套标准的智能控制算法的模块化组态工具和一种能适应于不同计算机操作系统的控制算法执行中间件——数据引擎,它一方面解决了异构控制系统的技术统一问题,为智能制造的应用软件开发提供了有利的条件,另一方面也解决了基于互联网环境的应用开发问题,为企业工业互联网的构建提供了重要的技术基础。具体来说,采用IAP控制平台,生产企业可以利用组态模块进行智能制造系统的应用设计,并通过互联网在不受时间和空间限制的前提下将应用组态下载到相应的控制器中。所有智能制造系统中的控制器组态模块的实时信息也可以通过互联网被实时地传送到其它控制器或系统中,包括资产的性能管理系统。

  工业互联网技术创新

  在探索工业互联网及其在智能制造生产体系中的应用方面,工业社会目前仍然要直面巨大的技术挑战。例如,我们应该如何进一步提升大量数据的处理和管理能力,如何将基于这些海量数据的分析转化为有效的服务提供给客户,又如何将物理和软件地融合在一起。总之,要在工业界采用工业互联网技术,形成有利于智能制造生产体系发展的生态环境,我们还付出更多的努力,尤其是要做好以下几个方面的研究工作:

  深度学习技术的探索。智能制造在很大程度上需要借助人工智能的技术,而深度学习是受到科学界高度关注的一种人工智能方法,因此对深度学习的研究应该被列为智能制造的重要子课题。深度学习与工业互联网的关系主要体现在提供给学习机制的数据未来可能都得来自智能制造生产体系的各个方面,而且需要学习的样本数据随着学习能力要求的提高而不断扩大。为此,工业互联网的技术发展,适应未来人工智能、深度学习、先进控制等复杂系统管理和计算的要求,为智能制造提供的服务。

  云端计算环境的重构。工业互联网应用软件的开发平台应能够同时满足云上和云下的应用设计和运行管理要求。但是,目前这两种情况差异较大。云下的端设备依靠工业自动化厂商的技术,已经基本上能够满足智能制造的控制要求。但云上的应用开发方面,目前还缺乏必要的软件工具和成熟的技术环境的支持。而且工业互联网的应用也不仅仅只有企业资产的性能管理这一个方面。事实上工业界非常期待在云环境中能够有一种可重构其应用设计的软件方法。致性。

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