첫 번째 단계-린 제조와 정보화의 통합
이 단계는 제조 중심의 시스템 통합을 형성하고, 작업장을 관통하고, 부서를 연결하고, 기업을 넘나든다. 정보와 데이터의 통합은 비용, 보안 및 환경의 영향을 크게 개선할 것이며, 이는 매우 중요합니다.
이 단계에서 린 (Lean) 프로세스 리엔지니어링 (Lean Process Reinvention) 과 정보화 건설은 공장과 기업을 상호 연결하여 제조 생산의 각 단계를 더 잘 조정하고 작업장 생산성 향상을 촉진합니다. 일반적인 제조 공장에서는 정보 기술, 센서, 스마트 모터, 컴퓨터 제어 및 생산 관리 소프트웨어를 사용하여 각 특정 단계나 생산 프로세스의 작업을 관리합니다. 그러나 이는 기업 전체의 효율성이 아니라 국부적으로 고립된 섬을 만드는 효율성을 해결하는 것일 뿐이다.
제조 정보 시스템은 이러한 제조 섬을 통합하여 공장 전체에서 데이터를 즐길 수 있도록 합니다. 기계가 수집한 데이터와 인간의 지능의 통합은 경제적 이익, 개인 안전, 환경 지속 가능성의 급격한 증가를 포함한 현장급 최적화 및 엔터프라이즈급 관리의 목표를 촉진합니다. 이런' 제조지능' 의 출현은 스마트제조의 두 번째 단계를 열 것이다.
두 번째 단계-워크샵 최적화에서 제조 지능에 이르기까지
1 단계에서 생성되는 대량의 실시간 데이터는 고급 컴퓨터 시뮬레이션 및 모델링과 결합되어 강력한 "제조 인텔리전스" 를 만들어 생산 리듬의 변화, 유연한 제조, 최적의 생산 속도 및 신속한 제품 사용자 정의를 가능하게 합니다.
이 단계에서 고성능 컴퓨팅 플랫폼 (클라우드 컴퓨팅) 을 적용하여 전체 공급망 시스템을 연결하고 모델링, 시뮬레이션 및 데이터 통합을 통해 공급망 시스템 전반에 걸쳐 더 높은 수준의 제조 인텔리전스를 구축할 수 있습니다.
에너지를 절약하고 제품의 제조 납품을 최적화하기 위해 전체 생산 라인, 전체 작업장이 실시간으로 실행 속도를 유연하게 바꿀 수 있는 것은 물론 지금은 불가능하다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 에너지, 에너지, 에너지, 에너지, 에너지, 에너지, 에너지, 에너지, 에너지) 기업은 고급 모델을 개발하고 생산 프로세스를 시뮬레이션하여 현재와 미래의 비즈니스 프로세스를 개선할 수 있습니다.
예를 들어 회사의 수요가 판매 기대치를 초과할 때. 이를 위해, 공장은 전천후 가동을 시작하여 새로운 일자리를 창출해야 한다. 각 생산 과정의 낭비를 최소화하기 위해 회사는 시뮬레이션을 위해 시뮬레이션 도구를 사용하기 시작했다. 공급망 프로세스의 낭비를 없애기 위해 생산 효율을 높이다.
공급망 시뮬레이션 기술은 기존의 린 생산 테스트 및 분석 방법을 고도로 통합하고 최적화합니다. 전통적인 린 (Lean) 변경 연구 등 개선 전략이 일부 생산능력을 흡수하는 폐단을 해결하고, 생산을 방해하지 않고 가상 세계의 실험을 통해 린 (Lean) 공급망과 린 (Lean) 생산 프로세스의 관계를 최적화했다.
7*24 전천후 생산 모드에서 린 생산은 주말에 유휴 생산능력을 이용하여 엔지니어링 계산을 할 수 없습니다. 시뮬레이션 시스템을 사용하면 중단없이 변경하기 전에 실제 장치를 테스트할 수 있습니다.
공급망 관리의 다음 목표는 보다 간소화되고 지능적인 공급망으로 전환하는 것입니다. 이를 통해 제조업체는 낭비를 줄이고 보다 친환경적인 운영을 개발하는 데 더욱 집중할 수 있습니다. 회사는 생산을 최적화하는 방법을 찾고, 초과 재고를 줄이는 도구를 찾고, 최적의' 올바른 계획' 을 결정하고, 연료와 물류 비용을 줄이면서 전체 배기가스 배출을 줄이는 것이 대세의 추세다.
공장에서는 낭비와 비효율성을 시각적으로 볼 수 있다. 그러나 공급망과 관련될 때, 이 일을 하는 것은 매우 어렵다. 왜냐하면 네가 직접 가서 낭비가 발생한 곳을 볼 수 없기 때문이다.
APS 지능형 계획 및 시뮬레이션 최적화 생산 시스템은 공급망과의 통합을 실현합니다. 시스템은 회사 판매 운영 기관에서 예측 수요를 추출하고 시스템의 수요 관리 모듈을 사용하여 수량화한 다음 공급 네트워크 계획 모듈로 전송합니다. 마지막으로 제품이 수요를 충족하기 위해 언제 어디서 생산되어야 하는지를 계산합니다.
공급업체는 또한 이러한' 린 계획' 프로세스의 혜택을 받아 주문 납품 주기, 납품 수량 및 운송에서의 갑작스러운 불확실성에 대처할 수 있습니다.
이러한 데이터는 제조 공급망의 모든 부분에서 원활하게 운영되고 지속적으로 최적화되므로 기업은 고객 요구 사항에 더 빠르게 대응할 수 있고, 모든 변화에 신속하게 대응할 수 있으며, 유연한 도킹을 통해 제품 품질, 비용 및 제공의 효율적인 운영을 보장할 수 있습니다.
세 번째 단계-데이터 중심의 지능형 제조 실현
제조 데이터가 축적됨에 따라, 빅 데이터 분석은 제조 기술과 제품 혁신을 자극하고, 스마트 제조를 실현하며, 시장 주체 질서를 뒤엎는 제조 지능 기술의 진보로 이어졌다.
이 단계에서 정보기술은 비즈니스 모델을 바꾸는 데 널리 사용될 것이며, 소비자 습관의 100 년 대규모 생산의 산업 공급망은 완전히 전복될 것이다. 유연하고 재구성 가능한 공장과 IT 최적화 공급망은 생산 프로세스를 변화시켜 제조업체가 개인의 요구에 맞게 제품을 사용자 정의할 수 있도록 합니다. 특정 복용량과 레시피를 생산하는 약처럼, 고객은 공장에서 어떤 자동차를 생산하고, 어떤 기능을 하는 개인용 컴퓨터를 만들고, 완벽한 청바지를 맞춤형으로 만드는 방법을' 알려줄' 것이다. 이런 극적인 경쟁력은 매우 중요하며, 점점 더 많은 생산 지식 혁신이 스마트제조의 3 단계를 다졌다. 이러한 변화는 양적 변화의 수준에 머물지 않고 게임의 규칙을 완전히 바꿔 제품과 공예 시장에 파괴적인 변화를 가져올 것이다.
지능형 제조는 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 어디에서나 감지할 수 있는 정보화 제조입니다. 이것은 고도의 네트워킹과 지식 중심의 제조 모델이다. 지능형 제조는 제조업의 모든 업무 및 운영 프로세스를 최적화하여 지속적인 생산성 증가와 비용 효율적인 목표를 달성할 수 있습니다. 또한 지능형 제조는 정보 기술과 엔지니어링 기술을 결합하여 제품 R&D, 제조, 운송, 판매 프로세스를 근본적으로 변화시켰습니다. 지능형 제조 기술은 현대 감지 기술, 네트워크 기술, 자동화 기술, 의인화 지능 기술 등 선진 기술을 바탕으로 스마트 감지, 인간-컴퓨터 상호 작용, 의사 결정 및 실행 기술을 통해 설계 프로세스, 제조 프로세스 및 제조 장비의 지능을 실현합니다. 정보기술, 지능 기술, 장비 제조 기술의 심도 있는 융합과 통합입니다. 스마트 제조는 세계 정보화와 공업화의 심도 있는 융합의 대세로, 한 국가 및 지역의 과학 기술 혁신과 고급 제조 수준을 측정하는 지표가 되고 있다.
제조 기술 개발 및 시뮬레이션 기술 적용
지능형 제조는 지능형 장비와 인터넷의 공동 혁신입니다. 지능형 장치는 기존 제조 장비에 분석, 추리, 판단, 구상 및 의사 결정과 같은 다양한 활동을 가능하게 하는 지능형 하드웨어의 발전입니다. 인터넷 기술은 단일 장치의 제조 프로세스를 분산 제조 네트워크 환경으로 확장하고 단일 장치 인텔리전스를 기반으로 네트워크 그룹의 지능을 중첩하여 인터넷 기반 글로벌 제조 네트워크 환경에서 지능형 제조 시스템을 구현합니다. 지능형 제조는 제조 수명 주기 동안 인식, 분석, 추론, 의사 결정 및 제어를 수행하여 제품 수요에 대한 동적 응답을 달성합니다.
생산 시스템의 지능형 제조를 실현하려면 중요한 지능형 기초 기술을 돌파해야 한다. 우리는 실시간 정보 자동 식별 및 처리, 무선 센서 네트워크, 정보 물리적 융합 시스템, 네트워크 보안 등에서 돌파구를 마련해야 합니다. , 다음과 같은 지능형 제조의 핵심 기술을 다룹니다.
독일은 공업 4.0 을 제안하고, 미국은 스마트제조를 제안하고, 스마트제조의 핵심 기술은 빠르게 발전하고 있다. 그들은 모두 미래의 제조 공장의 아름다운 청사진을 묘사했다. 미국의 스마트 제조는 정보와 물리학의 융합을 강조하고, 독일의 공업 4.0 은 사물인터넷 기술을 강조하며 미래 공장을 IOT 공장으로 간주한다. 그러나 어쨌든 핵심 기술은 동일합니다.
미래는 실시간, 신뢰성, 효율성, 저렴한 비용으로 지능형 제조에 필요한 센서 기술, 네트워크 기술, 인공 지능 기술을 해결하여 일상생활에 이미 있는 통신 시설, 인터넷 자원, 개인 디지털 장비 터미널을 미래의 공장에 접속하여 충분히 응용해야 한다.
스마트 제조의 큰 장점은 점진적으로 실현되는 것이다. 현재 관리 및 정보화에서 해결해야 할 문제에 따라 기업은 지능형 제조 개발의 4 단계 진단 보고서에 따라 자원을 구성할 수 있으며, 정보 물리적 융합 시스템의 기술을 적용하여 기업의 하드웨어 및 소프트웨어 실력을 점진적으로 업그레이드하고 운영 공장을 점진적으로 업그레이드할 수 있습니다. 필요에 따라 센서를 통합하고 버스 시스템 대신 마이크로서버 시스템 구성 요소를 설치할 수 있습니다. 즉, 독립 실행형에서 시작하여 시범선으로 확장한 다음 공장 전체로 확장할 수 있습니다.
그러나 지능형 제조의 많은 핵심 기술은 아직 미숙하다는 점도 인식해야 한다. 예를 들면 과도한 무선 계획, 더 많은 주파수 자원 부족, 환경 변화에 취약함, 실시간 전송 성능 차이 등이 있다. 산업 실시간, 신뢰성, 효율성, 보안 요구 사항을 충족하기 위해서는 실시간, 효율적인 핵심 어플리케이션에서도 역할을 해야 합니다. 또한 실시간 포지셔닝에는 센서 시스템의 불안정성, 정확도가 낮음, 실시간 포지셔닝 업계 표준 없음, 민감한 정보 처리 불가 (개인 정보 보호) 등의 문제가 있습니다. 따라서 신뢰할 수 있는 고정밀 실내 실시간 위치 확인 시스템인 iGPS 를 가지려면 민감한 개인 정보 보호 문제에 주의해야 합니다.
지능형 제조의 미래를 창조하려면 이러한 핵심 분야에서 돌파구를 마련하고 중국 자체의 표준 정의를 형성하고 신속하게 적용하여 표준화된 제품을 형성해야 합니다. 그래야만 변화하는 곡선에서 굽이쳐 세계 제조업의 최전방에 설 수 있다.