对智能制造的扶持应该考虑的几点
侧重于扶持领域生产过程的优化(有别于外围领域比如智能仓储)。领域智能制造技术含量高,作用大,需要的投入巨大,因而目前较少;外围领域比如智能仓储、AGV小车等,目前已渐成气候,已经可以为企业带来较好利润,纵使不重点扶持,企业也会努力推进此领域。
依据数据满足智能制造高要求的程度进行资金扶持。促使企业注重数据质量:数字化只有在达到智能制造的数据质量要求时才应该得到资金扶持;如果数据不齐全,甚至有假数据等,检测设备哪家好,不应该扶持。
智能制造
首先需要对一系列待研究的工程问题或工程参数建立模型,这就需要对工艺、产品、设备和自动化等工程领域极为熟悉;其次,检测设备,需要采集高质量的在线数据,并基于此数据对工程模型进行机器学习,使之与生产线充分绑定。然后建立智能系统,将生产线的模型和大量的场景用例结合到智能系统中,并产生出即时可变的优化的生产参数组合,交给基础自动化执行。
可见,智能制造是优化的机器代人。目前中国只在制造的头尾部分比如智能仓储方面进行了一定的智能制造,而在制造过程甚为稀少,主要是一些平台开发商。欧美国家技术较好的公司已经成功应用了智能制造,检测设备技术,而技术一般的公司尚在努力中。
智能制造
考察智能制造基本要求,从对相关要求的满足程度可以探测出各国智能制造的基本现状。目前机器代人是努力方向之一,但这只是在自动化层面上。要实现优化的机器代人,检测设备设备,首先必须对工程问题和工程参数进行建模,然后利用所采集到的高质量数据进行模型的机器学习;此后的模型则与机械设备和生产现状深度绑定。基于这些可以开发出智能系统,继而产生出即时可变的、一直是优化的生产参数,交给基础自动化执行。这优化的机器代人正是智能制造。
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