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实现智能制造的关键技术有哪些？

作者: 阅读数： 142 发布日期： 2020-04-16

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来源：智通科技 智能制造是一个非常大、非常广的概念，除了涉及制造企业本身，还与供应链的上下游企业息息相关，它包含自动化、信息化、智能物流、智能计算、智能决策等多个方面。本文介绍了10个实现智能制造的技术，分享给大家！智能制造的实现是一个从手工到半自动化，再到全自动化，最终实现智能化、柔性化生产的过程。智能制造将制造业与信息技术和互联网技术相结合，在生产工艺、生产管理、供应链体系、营销体系等多个方面实现全产业链的互联互通。那么，企业该如何实现自己的智能制造改革呢？以下十项技术都是知识点：1、多源多通道数据实时采集感知技术多源传感器数据采集是智能制造过程中实现智能感知的前提，通过各类传感器（压力传感器、位移传感器、视觉传感器等）组成，实现对多源多通道分布式数据的实时采集、分析和转换等。多源传感器数据采集系统包含以下几项技术：信号转换技术实时网络通信技术多线程管理技术数据缓存池技术黑匣子技术信息安全技术<img src="/Uploads/Editor/2020-04-16/1587029619259037.png" title="1587029619259037.png" alt="image.png"/>2、异构数据内容融合与传输共享技术通过对各种异构计算数据进行内容分析和融合处理，从海量数据中挖掘隐藏信息和有效数据，提高智能制造过程中各种装备状态监测的准确性。异构数据包括：海量的多媒体传感数据、文本/超文本、声音数据、影像数据、视频序列等。<img src="/Uploads/Editor/2020-04-16/1587029631298531.png" title="1587029631298531.png" alt="image.png"/>3、复杂工况的多任务自适应协同技术智能制造的实现往往需要能够自主分析当前的工况环境和任务要求，实现多任务自适应协同规划，并根据不同任务难度自适应调整作业策略。多工况包含以下几种（以挖掘作业为例）：常用，挖掘形状规则，且经常使用该功能特殊，挖掘形状规则，但不经常使用自主标记，挖掘形状不规则，但经常使用高度自定义，高度依赖驾驶经验的操作<img src="/Uploads/Editor/2020-04-16/1587029640937460.png" title="1587029640937460.png" alt="image.png"/>4、多机协同的集群化交互与控制技术智能制造的多机集群模仿生物集群行为，单机间通过彼此信息交互与自主控制来进行协同工作，从而可在各种险恶环境下低成本完成多样性的复杂任务。多源传感器数据采集系统包含以下几项技术：远程操控端，人机交互装置远程遥控，任务指派和监控移动用户端，网页、APP做任务指派和监控智能机械端，环境感知、机身工况传感、自主作业控制移动互联网，无线数据通讯承载卫星定位，导航与测量辅助云端数据中心，环境建模分析，任务和轨迹规划，大数据分析和诊断<img src="/Uploads/Editor/2020-04-16/1587029650629381.png" title="1587029650629381.png" alt="image.png"/>5、大数据驱动故障诊断深度学习技术制造装备运行过程中产生的海量特征数据蕴含大量的故障信息，在收集智能装备运行特征数据的基础上，应用深度学习算法对大数据进行知识挖掘，获寻与故障有关的诊断规则，实现对制装备的故障进行智能预测和分析。<img src="/Uploads/Editor/2020-04-16/1587029660961384.png" title="1587029660961384.png" alt="image.png"/>6、数字孪生与数字样机建模分析技术数字孪生充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映了相对制造过程中各装备的全生命周期过程。<img src="/Uploads/Editor/2020-04-16/1587029667733808.png" title="1587029667733808.png" alt="image.png"/>7、多技术路线工作方案优化决策技术针对不确定性的、半结构化或非结构化的智能制造工作方案决策问题，通过信号推理、定量推理等方法，在不确定性、不完备、模糊信息的环境下实现智能制造与产品设计旨在服役多目标多技术路线工作方案优化的自主决策。<img src="/Uploads/Editor/2020-04-16/1587029680682534.png" title="1587029680682534.png" alt="image.png"/>8、工艺工装协同推送与自动装夹技术个性化推送技术及语义检索技术融入工艺工装推送过程中，基于融合智能装备与产品工艺工装特征的个性化语义检索，形成个性化的工艺工装协同推送机制，提高智能制造工艺设计过程中获取产品工艺工装的效率。 9、产品知识图谱与知识网络构建技术通过对分布的多学科知识数据进行结构层次上的集成，消除多学科多领域知识数据的语法和语义分歧，使得数据结构具有一致性，进而对设计库数据进行知识表示，完成知识库的建立。结构化数据、半结构化数据、非结构化数据通过结构化改造和筛选整合，形成趋同或者一致且无冗余的结构化数据，也就是将客观世界主观抽象成设计数据库，再通过知识表示形成知识库。智通科技作为在人工智能领域的创新公司，打造了国内首款语义理解和处理的工具级产品—语义魔方，通过多源异构的大数据采集、语义挖掘，提取关键信息，融合、关联形成知识图谱，支撑智能服务应用，从而充分挖掘、发挥数据资产的价值。 10、机电液一体化云平台知识服务技术知识服务技术着手于知识的自动推送，有序地组织机、电、液一体化跨学科知识，并在合适的设计过程中推送给设计人员合适的设计知识，从而实现跨学科知识服务的个性化、高效化和智能化。智通科技积累多年行业经验，打造了知识服务平台级产品—知识工程平台，实现知识“采-存-管-用”全生命周期管理，通过知识管理，提高组织创新性和应变性，支持搭建多种伴随业务全过程的知识协同共享与应用模式，支持云平台开发部署，提供采集、加工、共享、应用等云服务。 AI赋能产业升级 智通科技在行动北明智通（北京）科技有限公司，专注于利用人工智能技术赋能企业智慧化转型，为行业用户提供领先的产品和解决方案，是基于新一代AI技术的智能制造领航者。基于知识图谱、自然语言处理、大数据、物联网等技术与产品，构筑智慧语义、智能制造两大核心业务，并打造语义魔方、知识工程平台、数字工厂平台三大旗舰产品。AI赋能产业升级，智通科技已与中国石化、中国银行、蒙牛集团、光明乳业、澳优、海底捞、自然资源部等行业标杆客户携手实践AI的智能化应用，我们希望用科技创新赋能更多的客户，共同打造智慧企业。 免责声明：本文系网络转载或改编，版权归原作者所有。如涉及版权，请联系删除。&nbsp;