智能制造系統的特點精選(九篇)
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第1篇：智能制造系統的特點范文
關鍵詞：制造系統；智能主體；數據采集
隨著社會經濟的高速發展，先進制造技術已經成為全球經濟競爭的主戰場。數據采集技術是在不同學科之間交叉滲透的基礎上出現的，對于制造企業而言，傳統的信息采集方式已經難以滿足制造業信息化的實時需求，所以迅速及時地將相關學科領域的最新研究成果應用到數據采集技術中，研究新型的數據采集技術方法，方便企業及時引進生產技術實現制造自動化，對產品質量的提高以及企業的競爭力增強是不可或缺的。
1制造系統數據采集方式
制造企業外部環境與自身環境復雜多變，要實現生產制造的安全高效，在注重環保效益的前提下生產出高品質的產品，需要制造系統安置大量的傳感器與數據采集系統。對生產中設備運行狀況、工藝水平、產品品質以及內外部環境變化數據實時監控反饋，為生產提供技術保障。制造系統數據采集技術主要有以下三種：
1.1集中式采集方式
集中式采集方式適用于小規模與相對簡單的系統，這種方式系統全部傳感器與數據采集系統直接相連，用一臺工控機可以實現所有的數據采集與處理，具有結構簡單、易于操作、維護方便、價格低廉的特點。
1.2分布式采集集中控制方式
這一方式適合規模適中且生產線較為簡單的系統，可以實現生產線上分散的單體設備集中管理，被各大中型制造系統廣泛采用。該方式將系統需要采集的數據依據一定的條件進行分組，由各組獨立采集所轄區域的數據信息，各組協同完成整個生產過程的數據采集任務。通過各數據采集點設有獨立的數據采集服務器，對站點進行維護管理，形成相對獨立的局域網絡。具有結構復雜、成本相對較高、使用維護簡單以及具備網絡功能的特點。
1.3集中式與分布式相結合方式
這種數據采集方式是前兩種方式的高效組合，適用于大規模且承擔復雜制造的系統，兼具前兩種采集方式的優勢。
2基于智能主體的制造系統數據采集技術
2.1智能主體與分布式人工智能
智能主體（Agent）涉及人工智能(Artificial Intelligent)技術的深層次問題，為人工智能技術以及計算機科學發展提供了新的計算求解范例和方法，也為CIMS（Computer Integrated Manu-facturing Systems，計算機集成制造系統）提供了更加高效便利的解決方案。應用智能主體思想與方法構建基于智能主體的數據采集系統，進一步推進數據采集智能化發展。智能主體屬于分布式人工智能（DAI， Dis-tributed Artificial Intelligent）研究范圍。分布式人工智能是相對于集中控制技術而言的，分布式問題求解的思想在工程領域應用始于分布式控制系統的研究。控制系統規模的擴大以及結構復雜化、功能增多等一系列影響系統性能的因素增加，需求一種基于整體優化的控制策略，亦即整體的總目標函數最優化控制方式。該函數包括質量產量技術指標，以及能源、成本與環保等經濟社會指標，實現綜合自動化生產。將大系統分解為若干相關小系統，控制小系統的目標對象，同時要考慮小系統之間的相互影響與作用，以小系統的最優化促進大系統的最優。
2.2基于智能主體的數據采集技術
該智能主體技術以主體感知外部環境信息以及對信息分析、推理、評估，為下一步采取應對措施為基本思想。制造系統之所以要設置數據采集系統，是為了通過傳感器監控制造過程中的各種信息，并對其處理、分析，對系統的運行狀況以及運行趨勢做出判斷預測，對故障指出處理措施。基于這一思想，構造依托于多智能體的數據采集系統可以對當下的數據采集方法給予加強改進，一種適用于先進制造系統的數據采集系統模式應運而生。該模式由若干傳感器與一個數據采集平臺組成，數據采集平臺由一個數據采集服務器與多個數據采集點組成。傳感器用以監控生產過程中的各種內部外部信息，數據采集平臺負責數據的采集、處理、存儲與輸出，在形式上依然是分布式與集中式采集集中管理模式。
3結語
計算機技術與信息技術的飛速發展為制造系統數據采集技術提供了更多的可能性，基于智能主體的制造系統數據采集技術，對于制造企業運用現代化的制造技術，在制造自動化、提高生產力與生產制造高品質的產品、增強企業的綜合競爭能力，實現經濟效益與社會效益有重要意義。
參考文獻:
[1]王聰，紀志成.基于智慧車間的生產執行系統的研究及應用[J].計算機時代，2012(08)
第2篇：智能制造系統的特點范文
一、規模
按規模大小FMS可分為如下4類:
1.柔性制造單元(FMC)
FMC的問世并在生產中使用約比FMS晚6~8年,它是由1~2臺加工中心、工業機器人、數控機床及物料運送存貯設備構成,具有適應加工多品種產品的靈活性。FMC可視為一個規模最小的FMS,是FMS向廉價化及小型化方向發展和一種產物,其特點是實現單機柔性化及自動化,迄今已進入普及應用階段。
2.柔性制造系統(FMS)
通常包括4臺或更多臺全自動數控機床(加工中心與車削中心等),由集中的控制系統及物料搬運系統連接起來,可在不停機的情況下實現多品種、中小批量的加工及管理。
3.柔性制造線(FML)
它是處于單一或少品種大批量非柔性自動線與中小批量多品種FMS之間的生產線。其加工設備可以是通用的加工中心、CNC機床;亦可采用專用機床或NC專用機床,對物料搬運系統柔性的要求低于FMS,但生產率更高。它是以離散型生產中的柔性制造系統和連續生產過程中的分散型控制系統(DCS)為代表,其特點是實現生產線柔性化及自動化,其技術已日臻成熟,迄今已進入實用化階段。
4.柔性制造工廠(FMF)
FMF是將多條FMS連接起來,配以自動化立體倉庫,用計算機系統進行聯系,采用從訂貨、設計、加工、裝配、檢驗、運送至發貨的完整FMS。它包括了CAD/CAM,并使計算機集成制造系統(CIMS)投入實際,實現生產系統柔性化及自動化,進而實現全廠范圍的生產管理、產品加工及物料貯運進程的全盤化。FMF是自動化生產的最高水平,反映出世界上最先進的自動化應用技術。它是將制造、產品開發及經營管理的自動化連成一個整體,以信息流控制物質流的智能制造系統(IMS)為代表,其特點是實現工廠柔性化及自動化。
二、關鍵技術
1.計算機輔助設計
未來CAD技術發展將會引入專家系統,使之具有智能化,可處理各種復雜的問題。當前設計技術最新的一個突破是光敏立體成形技術,該項新技術是直接利用CAD數據,通過計算機控制的激光掃描系統,將三維數字模型分成若干層二維片狀圖形,并按二維片狀圖形對池內的光敏樹脂液面進行光學掃描,被掃描到的液面則變成固化塑料,如此循環操作,逐層掃描成形,并自動地將分層成形的各片狀固化塑料粘合在一起,僅需確定數據,數小時內便可制出精確的原型。它有助于加快開發新產品和研制新結構的速度。
2.模糊控制技術
模糊數學的實際應用是模糊控制器。最近開發出的高性能模糊控制器具有自學習功能,可在控制過程中不斷獲取新的信息并自動地對控制量作調整,使系統性能大為改善,其中尤其以基于人工神經網絡的自學方法更引起人們極大的關注。
3.人工智能、 專家系統及智能傳感器技術
迄今,FMS中所采用的人工智能大多指基于規則的專家系統。專家系統利用專家知識和推理規則進行推理,求解各類問題(如解釋、預測、診斷、查找故障、設計、計劃、監視、修復、命令及控制等)。由于專家系統能簡便地將各種事實及經驗證過的理論與通過經驗獲得的知識相結合,因而專家系統為FMS的諸方面工作增強了柔性。展望未來,以知識密集為特征,以知識處理為手段的人工智能(包括專家系統)技術必將在FMS(尤其智能型)中起著關鍵性的作用。人工智能在未來FMS中將發揮日趨重要的作用。目前用于FMS中的各種技術,預計最有發展前途的仍是人工智能。預計到21世紀初,人工智能在FMS中的應用規模將要比目前大4倍。智能制造技術(IMT)旨在將人工智能融入制造過程的各個環節,借助模擬專家的智能活動,取代或延伸制造環境中人的部分腦力勞動。在制造過程,系統能自動監測其運行狀態,在受到外界或內部激勵時能自動調節其參數,以達到最佳工作狀態,具備自組織能力。故IMT被稱為未來21世紀的制造技術。對未來智能化FMS具有重要意義的一個正在急速發展的領域是智能傳感器技術。該項技術是伴隨計算機應用技術和人工智能而產生的,它使傳感器具有內在的“決策”功能。
4.人工神經網絡技術
人工神經網絡(ANN)是模擬智能生物的神經網絡對信息進行并行處理的一種方法。故人工神經網絡也就是一種人工智能工具。在自動控制領域,神經網絡不久將并列于專家系統和模糊控制系統,成為現代自支化系統中的一個組成部分。
三、發展趨勢
1.FMC將成為發展和應用的熱門技術
這是因為FMC的投資比FMS少得多而經濟效益相接近,更適用于財力有限的中小型企業。目前國外眾多廠家將FMC列為發展之重。
2.發展效率更高的FML
多品種大批量的生產企業如汽車及拖拉機等工廠對FML的需求引起了FMS制造廠的極大關注。采用價格低廉的專用數控機床替代通用的加工中心將是FML的發展趨勢。
3.朝多功能方向發展
第3篇：智能制造系統的特點范文
[關鍵詞]MES系統、智能制造、助力
中圖分類號：F714 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2017）05-0136-02
1 傳統MES系統的定義與應用
MES系統是制造執行系統的簡稱，它是由美國的AMR公司在90年代初期的時候提出來的，目的是為了使MPR計劃的執行功能進行加強，把車間作業現場和MPR計劃進行現場的控制，利用執行系統把它們連接起來。這里面所說的現場控制主要指的是數據采集器、條形碼、PLC程序控制器、機械手以及各種各樣的檢測和計量的儀器。MES系統通過設置必要的接口，和廠商之間建立起合作關系。現代的MES系統是一種管理系統，它是面向制造企業和執行層的生產信息化。它能夠給企業提供計劃排程管理、設備管理、采購和成本管理、對生產過程進行控制、對項目看板進行管理、對底層數據進行集成分析、對上層數據進行集成分解等等的管理模塊，目的是為企業打造出一個可靠、全面、可行并且扎實的制造協同管理的一個平臺。
MES的體系結構經歷過兩個發展歷程，即從T-MES向I-MES的發展歷程。傳統的MES（即T-MES）是在1960年在零星的車間級應用里面發展起來的。它又可以分為專用MES和集成MES兩大類。專用的MES是屬于一種自己就是一體的應用系統。它一般是對單一的生產問題來說的。這些問題包括制品的庫存過大、設備的利用率低以及a品的質量不能夠得到更好的保證，它能夠給這些問題去提供有限功能。比如質量設備、設備的維護、作業維度、物料管理，還可以適合于某一種特定的生產環境（如應用于MEMS車間和半導體的MES，應用于FMS系統的MES）。專用的MES具有投入少、實施快等等的優點，但是它的可集成性和通用性都比較差。集成MES系統的初衷是為了針對某些特定的行業（如裝配、半導體、食品和衛生、航空等等）特定的環境而進行設定的。目前整個的工業領域都得到了拓展。它在功能上面已經實現了與上層處理事務和下層控制系統進行實時的集成。MES集成化具有相當豐富的應用功能，還具有統一的邏輯數據庫和產品及工程的模型等優點。但是這類系統一般都會對特定的車間環境有著特殊的依賴，柔性相對來說也比較差，缺少廣泛的集成能力和通用性，很難伴隨著業務的過程發生變化而進行重新的配置。
可集成MES這個概念是AMR在發展和分析信息技術的方面和MES應用的前景之下提出來的，它是將消息機制、組件技術模塊化應用到MES系統的開發中，它是兩類傳統的MES系統的結合。在表現形式方面看，I-MES具有專業MES系統的特點，就是說可以實現上下兩層的集成。另外，I-MES還具有可擴展、可重構、客戶化和互操作等等的特性。能夠實現各個不同廠商之間的集成和原有系統方便的進行，目前的基于組件的I-MES是MES發展的主要的方面。綜合利用成熟的技術和理論，形成可以適應，可以集成，可以重構的MES的框架體系，為了進一步提高MES軟件能夠跨行業的使用、適應和協調能力進行強有力的支持。基于現在已經具有的成果和基礎，發出符合我國流程工業和離散制造業特點及需求的MES軟件系統、構件庫和相關的工具。
2 智能制造的概念及體系架構
智能制造的定義是由人類專家和智能設備一起組成的人和機器一體化的一種智能系統，它主要在制造的過程中進行智能的活動，比如一系列了判斷、分析和決策等等。主要通過人與機器結合在一起共同做事，進而擴大延伸或者部分的去取代人類的專家從事制造中進行的腦力勞動。它更新了制造及其自動化的概念，并擴展到高度集成化、柔性化和智能化。
產品的智能化一般包括自適應工況、產品的個性化定制與服務、人機交換、自主決策；而裝備的智能化，是將很多歌專家的經驗和他們的專業知識進行融入感知、執行和決策的環節，給產品制造在線注入知識進化和學習的能力，比如來說在很多機械裝備里面實現各種動態信息的制造；車間的智能化，主要表現為一個車間到底要生產什么，車間的設備的運行狀態如何，質量如何的去管控，物料是否能做到及時的配送，是不是具有生產防范錯誤的系統，是不是有作業的指導，什么時候可以開始進行生產的統計，產品是不是能進行及時的發送和運輸等等都可以成功的實現全局的生產和管理控制；工廠的智能化，一般包括智能化生產的管理與控制。智能化的物流與倉儲、智能的生產線和加工中心，還有智能化生產的管理與控制；當然最重要還是要實現一個完整生產現場的智能化控制，舉例而言很多很多的企業都開始使用了自動化的倉庫，還有沒人引導的小車等等。實現了工廠智能化最應該重視的人與機器的互動。智能制造還體現在建立制造一體化知識庫與產品設計體系；以生產知識的再次利用和共享作為目標聚焦制造問題下的制約條件，從而進一步建立產品設計的體系；把那些長期研究目標的工廠和生產過程中的一些知識的共享作為目的，來建立出可以重構的生產與生產管理的體系；構造建立出柔性的設備，把研究庫的研究成果加以利用，從而開發探討出一種柔性人機一體化的新模式，進一步的去探討出大規模下的生產模式。
第4篇：智能制造系統的特點范文
3月4日，格力在北京舉辦智能裝備高峰論壇，首次了其研發的機器人產品。3月8日，美的在上海舉辦“智啟未來”戰略會，介紹其在智能家居、智能制造的布局策略。
這兩家中國最大的家電巨頭同時布局機器人、智能制造產業，是國內制造業升級轉型的一個縮影。兩家公司都既把智能裝備作為提升自身制造能力的工具，又把智能制造作為一個新的市場，要出售機器人和解決方案。但在實現路徑上，兩家的思路和做法大不相同。
對內，兩家公司都把機器人作為提升制造能力的手段，通過機器換人，提高自動化率，降低成本，提高生產質量。不過，格力展示的重點是 “黑燈工廠”，而美的總裁方洪波則多次表示，智能制造的本質不是無人工廠。
格力介紹其智能制造的進展時，強調通過應用機器人、機床、機械手等自動化設備，實現對工人的替代，側重的是生產現場的自動化改造。
美的總裁方洪波的表述是，智能制造的本質是基于數據的所有業務的鏈接。相比格力，數據、信息這樣的關鍵詞在美的闡述智能制造時出現的頻率要高得多，是比自動化設備更重要的概念。
3月8日的會上，美的空調事業部有關高管介紹了其智能工廠的內容：1998年開始上線ERP、集團層面整合上線“632”信息系統，終端設備的數據采集給中控中心提供決策依據，生產人員通過智能手機監控調節生產，通過物聯網、信息化技術連接人、設備和終端，這些是美的在智能制造方面重點傳達的理念。
兩家企業的上述思路差異，使其對外的機器人產品也有所不同。
2012年前后，安川、ABB的機器人就開始進入格力的制造工廠，在意識到市場對機器人的需求之后，格力決定自主研發，自己生產機器人。這一決策延續了其“掌握核心科技”的企業文化基因，格力希望將之前攻克空調核心部件壓縮機的經驗復制到工業產品領域。近兩年，除了機器人，格力還在研發數控機床、模具，布局非標系統集成業務。具體到機器人，格力表示三大核心零部件：電機伺服系統、減速器及控制系統，格力都在進行自研。減速器是三大核心零部件中難度最大的領域，基本被日本企業壟斷。
美的則通過收購來迅速擴充實力，出手庫卡，拿下以色列運動控制供應商高創，結合已有的威靈電機，在機器人的核心零部件版圖上，美的掌握了電機、伺服驅動和控制系統，僅剩減速器還需外購。
收購庫卡、高創是為了進入機器人市場，但美的意圖不止于產品本身。出席美的l布會的庫卡CEO介紹說，過去七年，庫卡軟件人員從之前的一半增長到三分之二，未來還將繼續增長。云計算、大數據、IT系統將對機器人產業帶來變革。高創創始人也在強調軟件數據如何提升產品的智能化水平，帶來更多利潤和價值，在顧炎民的表述中，大數據、云計算和人工智能是美的新房子的黏合劑。
簡要總結，格力更“硬”，美的更“軟”。格力的關注焦點是自動化設備本身的應用和制造，美的則更關注如何用數據、信息來打通產業鏈，創造更多價值。
第5篇：智能制造系統的特點范文
關鍵詞： 計算機輔助工藝設計；單元；特征技術；三維
中圖分類號：TB4文獻標識碼：A文章編號：1006-4311（2012）07-0028-01
0引言
計算機輔助工藝過程設計（簡稱CAPP）是指借助于計算機軟硬件技術和支撐環境，利用計算機進行數值計算、邏輯判斷和推理等的功能來制定零件機械加工工藝過程。當前科學技術飛速發展，產品更新換代頻繁，多品種、小批量的生產模式已占主導地位，傳統的工藝設計方法已不能適應造業的需要。基于三維模型的產品建模與分析技術越來越引起企業重視，針對系列產品或新產品的基于3D的參數化工藝設計模型，可以對零部件進行快速準確的工藝設計，如定位、裝夾規劃、工序圖生成、NC程序生成、工裝設計等，是柔性制造環境下CAPP的發展趨勢。
1技術現狀
在設計方法上，CAPP經歷了檢索式、派生式、創成式以及混合式系統，相比較而言，混合式CAPP系統較為實用。20世紀50年代人工智能AI的發展促進了智能式CAPP的發展。圍繞知識庫和推理機組織的專家系統是智能式CAPP的核心[1]。隨著先進制造技術的發展，人們對CAPP系統也有了新的認識，其發展呈現出集成化、系統化、智能化、標準化等特點。
2柔性參數化三維CAPP系統功能與建模
柔性制造模式下參數化三維CAPP所包括的四個功能：裝夾規劃；工序規劃；尺寸鏈計算和工藝模型評價[2]，與傳統CAPP相比柔性參數化三維CAPP在功能上具有以下特點：
2.1 工序規劃功能日益突出強大產品的拓撲結構確定后，改變幾何參數時，相對應的裝夾方案變化較小，而工序規劃中的內容則變化較大。工序規劃中的數控編程技術（刀具選擇、路徑規劃、切削參數的選取）成為主要工作內容，編程質量直接影響著制造周期和成本。
2.2 特征技術成為柔性制造模式下實現CAPP的重要途徑多品種小批量制造環境下，使得傳統CAPP技術難以實現快捷統一的裝夾規劃，而傳統的CAPP技術又著重于檢索和派生技術，內容集中在工序圖的生成，無法為企業提供實用的推理和決策功能，成為制造過程中的瓶頸。特征技術的出現為實現CAPP技術的柔性化提供可能，特征被分為總體特征、制造特征、主特征和載體特征，通過特征分類與設計特征自動識別技術，以及設計特征到工藝特征的映射技術[3]，實現基于特征的柔性CAPP技術。
3柔性參數化三維CAPP系統結構與特點
柔性制造模式下CAPP系統以商品化CAD/CAM環境為開發平臺，建立了集成的零件工藝信息模型和豐富的制造特征庫，綜合利用各種工藝設計方法。采用XML技術實現對制造資源、工藝數據和工藝知識的描述，并采用面向對象的思想設計數據庫以方便管理,完善地實現數據、知識的動態更新。
3.1 基于特征技術的信息集成在三維CAD平臺上提供三維標準件庫、設計特征庫，在產品的幾何層與零件層增加特征層，將幾何形狀特征和設計約束特征通過特征映射成工藝特征，基于特征加工知識進行輔助工藝決策，再經過基于特征的數控編程技術實現快速制造。同時建立三維的工藝裝備庫，并生成三維工序簡圖，不僅實現可視化裝夾規劃，而且實現自動化工序規劃。
3.2 基于知識描述的智能工藝設計在知識表達上可采用面向對象的方法，混合式知識表達模型，以及各種模糊知識的表示。在推理方面，人工智能中的神經網絡的發展對于知識自學習和聯想記憶有很大進展，不精確推理也有所應用。在系統結構方面，出現知識系統，分布式系統，多層次系統等。在決策方法上，基于Agent的智能決策技術，分級規劃的決策方法等，從強調工藝決策的自動化轉變到注重工藝基本數據結構及基本設計功能，開發重點從注重工藝過程的自動生成，轉向整個產品工藝設計的輔助工具。
3.3 工藝設計過程管理標準化每個制造企業的生產技術和產品類型是不同的，在應用CAPP的過程會產生各自特點的制造資源、流程控制、工藝數據和報表，但是其工藝設計過程則是相似的，可分為任務分配、工藝設計、工藝簽審和工藝歸檔四個階段[4]，用戶類型也可分為工藝設計員、工藝組長、譯審員、質保員、車間主任和系統管理員等，簽審路線也是明確的，便于在PDM中實施角色和流程的規范管理。
4總結
隨著國際市場的開放和一體化，先進制造模式是制造企業創造效益的新途徑，在多品種小批量的制造環境下，柔性參數化三維CAPP系統是適應產品多樣化的新技術途徑，有助于制造業發揮先進制造模式的技術優勢，也代表了CAPP系統發展的趨勢。
參考文獻：
[1]劉艷斌，趙海兵.基于3D-CAPP技術及其發展研究[J].機械制造，2006年09期：14-16.
[2]章萬國，蔡力鋼.基于三維的定量化CAPP及其關鍵技術研究[J].中國機械工程，2003年22期：1926-1929.
第6篇：智能制造系統的特點范文
2016年1～11月紡織工業增加值為5.2%，較去年同期減少1.2個百分點。主要產品產量增速放緩，出口壓力較為突出，盈利能力保持穩定，投資增速有所回落，運行質量持續改善。
面對這一形勢，如何做強內功，提高創新能力，加快轉型升級以化解行業整體經濟下行的壓力，成為我國紡織企業面臨的關鍵課題，深入開展信息化建設成為必不可少的重要措施。
中央經濟工作會議指出，2017年是改革深化年，供給側結構性改革是重點任務，中國的信息化進程已經匯入供給側改革的洪流，制造業轉型升級是改革的重要戰場。
轉型升級化解經濟下行壓力
《國家信息化發展戰略綱要》、《“十三五”國家信息化規劃》和《智能制造發展規劃》、《深化制造業與互聯網融合發展的指導意見》等一系列指導性文件相繼出臺，立足于我國信息化建設的新局面，明確了新的指導思想、戰略目標和基本方針，并對智能制造、“互聯網+”等領域做出具體指導。2016年，紡織信息化向著智能制造和互聯網融合發展的方向，取得了腳踏實地的進展。
智能裝備取得進展
裝備的智能化是實現智能制造的基礎，近年來紡織裝備的數字化、網絡化、智能化取得普遍進展。在紡紗設備方面，清梳聯、粗細聯、細絡聯都形成了成套設備；印染設備方面，具有優化功能的染色機、具有自適應功能的數碼印花機投入應用；在其他方面也有亮點，如杭州愛科的真皮智能裁剪機，考慮到真皮面料形狀不規則并有疵點的特點，先掃描面料，自動識別，再按照形狀進行優化排料，并避開疵點，最后自動裁剪、收料，整個過程都在流水線上連續完成。
智能物流系統形成突破
化纖、棉紡企業的自動化物流輸送與管理系統近年來在技術上形成突破，應用取得快速發展。如青島賽特環球的筒紗自動包裝物流系統，包括筒紗的自動識別輸送、堆垛、拆垛、視覺檢測、稱重篩重、多方式自動成包、自動裝箱、整包（箱）稱重貼標、打包、碼垛、入庫出庫等功能。可以對筒紗品種自動識別跟蹤，并采用視覺識別技術全過程質量監控，自動剔除不合格筒紗。已經應用于魏橋紡、臨清三和、山東華興、浙江鴻海等企業，大大提高了紡紗生產線后道工序的自動化水平。
智能生產線有了試點
以智能生產線為代表的生產過程智能化是智能制造的核心，投入最大，最受關注。去年終于建設了山東華興、江蘇大生等紡紗生產線試點，在行業內很有影響力。如山東華興的環錠紡智能生產線，包括在線監測信息系統、條筒AGV 輸送系統、細紗接頭智能導航系統、筒紗智能包裝與輸送系統等，實現了對國內外不同供應商的設備和系統全流程綜合集成，建成了從原料投入到成品入庫的連續化、自動化生產線。該項成果獲得2016年紡織行業科學技術一等獎。
個性化定制多點開花
隨著電子商務的快速發展，服裝個性化定制模式得到越來越多的企業青睞。繼青島紅領之后，寧波慈星、太平鳥、泉州海天2016年被工信部確定為個性化定制的示范企業。如寧波慈星開發了針織毛衫定制系統，提供可隨時獲取、按需使用的毛衫款式、制版軟件、織造工藝單和設備改造等服務功能。通過整合上下游資源，形成包括產品設計、訂單受理、工藝制版、原料倉庫、織造生產、半成品倉庫、縫制生產、去污柔軟、整燙定型、質量檢測、成品倉庫、物流配送等環節的網絡化產業鏈。
云服務平臺發揮作用
基于互聯網的云服務平臺是“互聯網+”的重要內容，在紡織行業有很好的發展前景。如福建睿能開發了針織橫機網絡監控云平臺，用戶可以通過電腦、手機、平板電腦等終端訪問監控管理系統。該系統支持橫機遠程數據采集、數據實時跟蹤、運行維護等，便于機械廠對出廠設備進行后期維護，還可以提供遠程基站定位、遠程鎖機、遠程解鎖等服務。
2017年：著力供給側結構性改革
紡織工業要加快信息化建設，主要是結合行業的具體情況，發揮其在供給側改革中的推動作用，助力自主創新，提高管理水平，培育新模式新業態，全面提升供給系統的效率和經濟增長的質量。
突出紡織信息化的重點領域
2017年是推進紡織工業由大國向強國轉變進程中承前啟后的一年。《紡織工業“十三五”發展規劃》中強調了要實現兩化融合能力增強，成套智能紡織技術裝備實現產業化應用，形成紡織各專業領域智能制造系統化解決方案；要推動互聯網、大數據、云計算、物聯網在紡織行業融合應用，促進要素資源優化配置，推動制造模式和商業模式創新。
智能制造提供紡織經濟發展的重要推動力
智能制造是制造業轉型升級的突破口和重點，各級政府也將其作為做強制造業的抓手，會繼續給予專項支持。在紡織行業，智能制造包括裝備、產品、生產過程、制造方式的智能化，以及管理、服務的智能化。其中裝備的數字化、網絡化、智能化的重要性不言而喻，而生產過程智能化是整個智能制造的核心。發展規劃提出的目標是建設紡紗示范生產線、從紡絲到產品包裝的長絲示范生產線、全流程數字化監控的印染示范生產線、新型非織造布示范生產線、經編和緯編針織示范生產線和服裝家紡示范生產線。在這些生產線中，基于物聯網的在線監測系統實時從設備采集數據，是生產過程智能化必不可少的基礎；生產物流信息化系統是生產線的重要組成部分和連接各個環節的紐帶，提高了生產線的自動化程度；MES與ERP的集成，提高了精細化管理水平，可以充分發揮生產線的整體效益；需要著力開發是知識獲取和優化決策功能，以實現智能化的目標。
就紡織行業的現狀而言，選擇和培育試點示范是實施智能制造的有效途徑。在基礎條件好的重點細分行業，選擇需求迫切的骨干企業，圍繞智能化生產線、網絡協同制造等主題，開展不同模式和不同技術方案的試點示范，形成有效的經驗，在全行業推廣。
互聯網融合發展注入紡織轉型升級新動能
紡織工業與互聯網的融合發展，覆蓋設計、研發、生產、管理、物流、營銷和服務等全產業鏈業務，涉及物聯網、云計算、移動互聯網、大數據等新一代信息技術，有利于形成疊加效應和倍增效應，為行業轉型升級注入新動能，前景廣闊、潛力巨大。
第7篇：智能制造系統的特點范文
【關鍵詞】機電一體化技術；智能制造；應用前景；實踐探索
1引言
在科技迅速發展的時代，機械智能制造與機電一體化技術在不斷向前發展。機械智能制造與機電一體化產品設計在社會生產以及日常生活的應用越來越廣泛和普遍，它可以反映出電力系統是否穩定安全運行，根據發生情況向運行人員發出警示，便于迅速準確地處理安全隱患。在我國機電一體化是一個綜合技術，也是現代化象征。有關企業實現自身的發展并提高生產效率，需要高度重視機電一體化技術，并加強該領域研究與應用。
2機械智能制造的相關概述
機械工程對于當今的機械工程行業發展來說，可謂是新的科技發展方向。機械工程不僅關系到機械的加工與生產，還關系到機械使用方式和效果[1]。
2.1我國機電一體化智能制造現狀
我國的機電自動化技術仍處于初級階段，機電自動化水平仍低于其他發達國家。此外智能制造的總體進程和發展速度較慢，而自動化與機械化是目前機械和電氣自動化的兩個軸心，需要它們更好地融入到當前機電行業當中。由于我國機械技術發展緩慢，相關理論缺乏完善，其中一些技術通常需要引進其他國家的技術，需要我們不斷努力和探索。
2.2機電工程企業的便捷性
在機械智能制造系統控制的產品相關設計上，我們要針對性借助國外先進的系統知識理論，結合我國機電信息發展行情，切實加強自身機械與信息技術工程的發展進步；同時對于現在錯綜復雜的電子機電信息工程發展環境，需要大力發展機電系統設計與機械智能制造來改善當前的大環境，讓人們信息生活更加有秩序，機械控制系統工程的產品設計也更加方便快捷。機電一體化技術在智能制造中的應用能夠給相關企業帶來穩定且長久的發展空間，在國家的政策和市場調節作用下也能夠獲得更寬廣的企業經營生產模式，也體現智能制造對機電工程企業發展帶來的便利性。
3機電一體化技術的優點
3.1安全可靠，提高工作效率
更大的安全性和可靠性，作為機電一體化技術的主要優勢，在很大程度上保證了獲得機電一體化技術的人員安全，并為電氣自動化技術的分析和研究提供了堅實的基礎。電機自動化技術的自動檢測系統在運行過程中，可以實時監視相關運行狀態。安全可靠是機電一體化技術應用所要實現的主要目的之一，這也體現了在未來的超數據時代人工將會被取代的趨勢。機電一體化技術在智能制造中的應用能夠有效減少由于人工計算、調配等出現的可避免的失誤，從而實現在企業生產的各個流程中功效效率的提高。
3.2有利于設備檢測和維修
對于機電一體化設備而言，機電一體化設備的組成部分多種多樣，主要包括反應設備、儀表、機泵等，它的構成結構復雜多樣，維護過程復雜易變化。在企業的具體生產應用當中，所需要的機電一體化設備應用數據也會有所不同，這就會導致機電一體化設備存在一定的損害性與預告性，我們可以借此進行機電設備的相關故障診斷。在實際的設備應用運行維護上，我們要全方位考慮電氣維修與運行維護措施、備用的替換措施。在電位計合理調節之后，可以有效修正相關系統故障問題，可將電氣系統中電位計進行準確調整，預防因為調節混亂出現問題。機電一體化設備自身在電路數據監測上，可能對一些已經發生的初級電路故障沒有及時地反映出來。導致在后面的數據中，根據整條電路中物理量測量值進行比較，會發現有些反應數據與其他位置輸出數據有著明顯差別。明顯的數據差別反映在儀器設備上，會出現設備短路、工作溫度降低等電氣設備故障的發生；應進行檢查和維修，避免滾雪球造成后來較大經濟損失[2]。
4機電一體化技術在智能制造中的構想
4.1設計構想
在機電一體化控制下，機械設計制造的相關產品設計可以多用一些智能化設施完善設備的建設，減少一些因設備問題而浪費的時間；同時也使管理更加方便，減少人力的投入，使工作可以被更快且更高效率地完成，減少因人工的粗心而導致的錯誤；對于機電信息工程技術發展來說，可以有效避免一些錯誤，從而使效率更高。不同的人要有不同的分工，各部門一起合作，把工作落實到每一個人的身上，利用協同合作來完成上級指定工作任務，工作效率高，負責人滿意度高。最后，值得一提的便是設計模型的交付工作，機電信息技術的應用完全改變了原有方式，優化了工作程序。
4.2關鍵技術
科技不斷向前進步發展，單一的主體技術構建模式已經不能滿足人們對機電系統整體控制發展的需要，而把不同的系統控制模式融合在一起慢慢地變成了發展的趨勢。在機電信息技術工程的系統控制產品設計上，我們要針對性地借助國外先進的系統知識理論，結合我國機電信息發展行情，切實加強自身機械與信息技術工程的發展。在互聯網的背景下，機械工程行業自動控制系統的構建以及產品智能化的生產已成為大勢所趨。目前機械智能化產品設計行業，需要切實把握時代特點，融合計算機信息元素，開創性地推動機電自動化信息工程技術發展。機電行業自動控制系統的構建，可以極大縮減人的數據計算、工程產品設計、數據模型構建等繁雜的數據操作。
5機電一體化技術在智能制造中的實踐
5.1機電一體化技術的系統優化
對于機電工程一體化在智能制造中的應用而言，各模塊的整合工作顯得尤其重要。我們要切實做好模塊整合工作，主要任務是實現機電控制系統的高效有序與運行統一。電子與機械系統的整合控制，實質是機械系統的整合利用，考慮到機電信息模塊系統性整合在機電系統整體控制運行中的重要性，相關部門要盡快制定相關操作規范和對操作員專業素養的考核；為保證工程機械的智能化模塊系統優化及其發展，必須建立在電子智能化的監控體系上。當今時展背景下，多方位、全面有序系統地控制與整合，已成了必要性。
5.2自動化監控技術
機電工程的自動監視技術是一種遠程監視技術，使用傳感器和計算機網絡實現監控目標。自動電力監視技術提供多個實時監視目標，通過監測中心來建立，不僅有助于打破時間和空間限制，而且在很大程度上為監控提供便利。由于該技術是一種遠程監控技術，其運行速度有限，一般不適合大自動化系統的遠程監視。在對自動化系統中的多個功能進行集中和統一的監視，需要使用同一處理器來執行中央監視功能。作為一種監視系統的方法，在監視時，根據設備的不同功能需要設置相應的間隔。同時，不同的監視裝置在功能上是獨立的，并且具有較高可靠性，減少絕緣裝置和系統中端子柜的使用頻率，從而大大節省了投資成本。
5.3機械與信息技術工程融合發展
對于機電信息工程技術發展來說，可以通過有效避免一些錯誤來實現效率提高。科技不斷向前發展，單一的主體技術構建模式已經不能滿足人們對機電系統整體控制發展的需要，而把不同的系統控制模式融合在一起慢慢地變成了發展的趨勢。同時對于現在錯綜復雜的電子機電信息工程發展環境，大型機械設備不可或缺。我們需要兩者兼備，同時并用。在此基礎上，還要吸收借鑒更為先進的技術、系統知識。最大限度實現機械系統設備中各組成部分有機結合，提升系統巡行質量與優化設計，推進機電一體化在智能制造中的應用進步[3]。
6結語
第8篇：智能制造系統的特點范文
關鍵詞：智能化機械發展
中圖分類號：TH186 文獻標識碼：A
1 引言
機械系統設計，主要是按照力學結構原理設計，沒有任何生命特征，特別是早期機械設計，為了保證機械的使用功能以及運行可靠，設計過程中選用的安全系數較大，尺寸和重量都比較大，這樣浪費了材料也降低了機械的有效載荷。在機械使用過程中，震動、噪聲、斷裂破壞，以及機械與環境的適應性，機械與人的匹配性，影響設備的安全可靠、節能等問題。為了增加機械的適應性，降低能耗，使其更適合使用，需要對機械設計過程進行改進，一方面可以引入人機械工程學，更為符合人的使用特點，另一方面也可以增加相關的配套設施，通過電子控制方式，使機械具有一定的智能。
2 智能機械的基本結構
（1）智能結構，在傳統機械中嵌入傳感器和工作部，通過傳感器采集數據，控制裝置處理后驅動工作部進行加工，同時在加工過程中實時反饋相關數據到控制器，做出判斷，發出指令，進行加工，如此反復循環，直到完成全部工作。更進一步能夠實現動態的、智能化的檢測、診斷、修復等操作。
（2）智能機械和裝置主要由驅動系統、傳感器、數據處理方法和控制系統等組成，目前主要在智能控制、診斷、修復等方面得到應用。尤其是在智能機械結構、減震以及機械的自適應等方面得到研究。
（3）傳感器、致動器和控制器是智能機械結構重要的三個組成部分。傳感器需要感知外部環境的變化，采集外部信息，一般采用能夠感受力學狀態的材料，能夠將溫度、壓力、應力應變、位移等信號轉化為電信號輸出。制動器在接收到信息指令時，按照預定邏輯方式，進行加工做出相應的動作，能夠將控制器發送的相關信息，轉變為相應的位移，具有改變智能結構形狀、剛度、位置、固有頻率、阻尼及其它機械特性的能力。控制器是一個中央處理系統，集成有大部分的邏輯運算及收發信息過程。必須具有實時在線控制性能，其功能更為智能化。
（4）電子信息技術與傳統機械的結合。電子技術的發展已經深入到了生產的各個領域，特別是隨著電腦技術的應用發展，通過在傳統機械中增加微電腦，通過程序指令對機械加工做到精確控制。提高了制造精度，降低人工操作的風險。未來機械的智能化發展必然會涉及到生產生活的各個領域。
3 智能機械發展面臨的問題
智能機械是未來工業機械及家用機械的發展趨勢，但由于其交叉于機械、電子技術、以及人工智能等多個學科，因此在發展過程中也面臨一定的問題。
（1）設計制造過程復雜。設計過程中必須同時考慮機械、電子、信息交換、軟件開發等相關問題，需要不同領域的設計人員密切配合，容易出現融合性問題，設計周期較長。制造過程中需要的精度高，需要精細設置智能化控制部件。
（2）制造成本較高。智能機械需要配置大量的傳感器、檢測器等高科技元件，生產成本高，精度控制要求越高，成本投入越大。因此在智能機械的民用化領域大范圍普及受到限制，如果不能找到有效的途徑使生產過程流程化、規模化，就無法實現效益的最大化。同時智能機械的自動化程度較高，簡單的人力控制降低了其使用效率，需要實現多臺不同機械的協調自動化發展，而現有機械一般都是獨立系統，不同機械的融合性較差，不同機械都有各自配套軟件，很難用一種普遍的軟件加以全面協調控制。軟件的開發成本高昂，又需要不斷的維護更新，一般開發公司難以承受，嚴重影響了智能機械的推廣。
（3）較易損壞。智能化機械設備，各個部位制造精細，連接過程復雜，越多的連接檢測點，系統出現錯誤的概率就越大，任何一個錯誤都會對系統造成一定的影響。必須是經過專業培訓的人員才能有效操作，否則機械的出錯概率會快速上升。因此較傳統機械而言，智能機械的壽命較短。
（4）維修過程復雜。
智能機械設計到各個領域，驅動軟件、驅動原理和設備各不相同，沒有統一的接口標準，使用過程中出現壞損，多數情況需要向原生產商購買配件。產品的規范、通用性、互換性等得不到統一，就會產生較高的制造成本，生產廠家少。當前應該從以下幾方面入手加快智能機械的發展，加強自主研發力度，打造自主品牌；采用集成化、模塊化工作單位，以提高互換性；統一相關大類的接口、電力參數，實現不同設備間的數據傳輸的方便性；軟件開發的兼容性問題，軟件應留有相應的二次開發接口，能夠實現個性需求開發，網絡化等后期發展需求接口。
4 智能機械的發展前景
盡管智能機械與傳統機械相比有一定的發展難道，但是智能機械代替傳統機械的發展是必然趨勢。智能機械在電子設備的支撐下，會進一步占領市場，陸續在各個生產領域的到廣泛應用。
從其發展角度看，主要有以下幾種趨勢：智能化――柔性自動化的重要組成部分，它是為適合多變的客戶需求及多樣化訂單發展來的；信息化――機械制造業不是簡單的由物質和能量借助于信息的力量生產出價值，而是由信息借助于物質和能量的力量生產出價值；柔性化――使工藝裝備與工藝路線能適用于生產各種產品的需要，能適用于迅速更換工藝、更換產品的需要；靈捷化――機械制造必須在最短的時間內能夠響應市場需求。
5 結束語
智能機械的出現是，傳統機械與現代電子、微電腦技術發展的產物，是生產力發展的產物，是一個時展的產物。盡管目前采用的技術、原理、方法不夠完善統一，制造維護成本較高，但隨著科技創新的集成化和模塊化的發展，機械的智能化是一個必然的趨勢，勢必會應該到各個領域。
參考文獻：
[1] 康鳳華,陳英莫. 21 世紀初機械制造業發展的特點和趨勢[J]. 機械工人, 2002(2):6-7.
第9篇：智能制造系統的特點范文
關鍵詞：數控智能；機械制造；領域；應用；研究
1.數控智能在機械制造領域中的應用
智能控制機械制造主要包括以下四個部分：機械設計；機械制造；機械電子；機械系統故障診斷。
1.1 機械設計
機械設計在現實生產中是指技術人員對想要設計物體的一個模型進行綜合和分析的過程，這個過程包括大量高精度的計算、分析、繪圖等精確數值計算工作，同時還需要結合多方面的知識，在通過設計人員自身豐富的實踐經驗，進行多元綜合，最終做出最佳的設計。但是在實際的設計中，很難用精確數值計算的方法來建立準確數據模型，而現在流行的CAD制圖技術對這一部分工作也是無能為力的。這就要求 CAD/CAM的操作系統具有智能性，利用計算機系統把一些數值數據處理擴展到非數值數據處理，包括把數據數值知識與實際操作中的經驗進行集成、推理和決策，使機械設計過程自動化智能化，彌補設計專家在現實中對機械設計過程中由于人為因素造成的不足。
1.2 機械制造
在機械生產制造中，人們首先要做的是確定機械生產計劃，制定機械生產計劃就是指從多種因素（設計、制造、生產等）的組合中選出最能滿足所有約束條件（生產成本、設計圖形、生產工序等）的最佳方案。這些過程是很難用數學模型來準確地表示出來的。數字化智能化技術一方面使數字化制造裝備等得到快速發展，大幅度提升生產系統的功能、性能和自動化程度。另一方面這些技術集成可形成柔性制造單元、數字化車間乃至數字化工廠，使生產系統的柔性自動化不斷提高，并想著具有感知、決策、執行能功能特征的智能化系統發展。目前以智能機器人為典型代表的智能制造裝備已經開始在某些領域得到應用。
1.3 機械電子
機械電子系統結構比較簡單，元件和運動部件較少，高性能，但是其系統的內部結構非常復雜。傳統的數學解析的方法固然嚴密、精確，但是只能適用于相對比較簡單的電子系統，對于那些比較復雜的系統是不能給出數學解析式的，這樣就只能通過煩瑣的操作系統來完成。由于智能化的處理是以知識信息為基礎進行的推理和計算，這種推理具有復雜性、不確定性和模糊性，而且這種智能化的處理一般不存在已知的算法（傳統數學公式化的方法），所以，對不能用傳統的數學解析方法解決的問題，人工智能提供了新的解決思路和方法。一般通過人工智能建立的系統有兩種方法：神經網絡系統和模糊推理系統。目前只有智能系統可以適用于相對比較復雜的電子系統。
1.4 機械系統故障診斷
所謂的機械系統故障的診斷，就是指根據電子系統出現的一些不正常的現象，按照一定的法則，推論出產生問題的原因，找出設備出現故障的所在的部位。故障診斷包括三個方面的內容：故障監測，故障分析和處理決策。但是由現象推出故障原因是一個復雜的推理過程，需要根據維護保修人員多年積累的實際經驗，才能得出正確的結論，假如把人工智能的方法應用于機械故障診斷，發展智能化的機械故障診斷技術，是機械故障診斷的一個新途徑。機械故障中的人工智能診斷方法主要包括專家系統、人工神經網絡，模糊集理論等。
2.數控智能機械制造領域中的應用方法
2.1 專家系統
專家系統是計算機的一種智能程序，這種程序運用知識和推理步驟來解決出現只有專家才能解決的一些比較復雜的問題。智能控制專家系統的框架主要由五個部分組成：知識庫，綜合數據庫，推理機，用戶接口和系統輸出。
2.2 人工神經網絡
人工神經網絡是指只智能控制系統摸擬的生物的激勵系統，將一系列輸入通過神經網絡產生輸出。這里的輸出、輸入都是標準化的量，輸出是輸入的非線性函數，其值可由連接各神經元的權重改變，以獲得期望的輸出值。
2.3 模糊集理論
人在認知世界的時候，出現一些不確定的事物的時候，就會對所獲得的信息進行一定的模糊化處理，以此來減少問題的復雜程度。模糊集理論是指將經典的集合理論模糊化，并引入語言變量和近似推理的模糊邏輯，是一種具有完整的推理體系的智能技術。一般的模糊系統的結構與專家系統的結構比較類似，由模糊知識庫、模糊推理機和人機界面等幾個部分組成，可以這么說模糊系統是模糊理論與專家系統結構的結合體。
3.智能控制在機械制造系統中的發展趨勢
智能控制的實施主要有四個部分，雖然這四個部分在機械領域都有不同程度的應用，但各自使用的時候都存在一定的局限。所以目前，要找到一種普遍的有效的方法把這四個部分有效的結合到一起應用于機械制造系統的各個領域，因此，從這可以看出數控智能組合將成為機械制造系統新的發展趨勢。
4.結語
綜合起來，數字化智能化技術可以對產業的模式進行創新升級。以數字化技術為基礎，在互聯網、物聯網、云計算、大數據等技術的強力支持下，制造業的產業模式將發生根本性的變化。因此，無論從哪個角度考慮，“制造業數字化智能化”都是新一輪工業革命的核心技術。
參考文獻：
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[2]王曉靜，張晉.物聯網研究綜述[J].遼寧大學學報：自然科學版，2010，37（1）：37-39.
[3]劉若冰.物聯網的研究進展與未來展望[J].物聯網技術，2011（5）：58-62.
