智能制造技术及管理

智能制造技术及管理本站　　随着工业机器人产业和数控机床行业告别高增长阶段，智能制造进入高速发展阶段

　　随着工业机器人产业和数控机床行业告别高增长阶段，智能制造进入高速发展阶段。尽管2020年受疫情影响产业增速有所回落，但在国家政策的支持下，智能制造领域的发展前景依然被业界看好。

　　制造企业在智能制造转型升级中，需要将物流体系作为智能车间/工厂的核心组成部分，在系统性思维的指导下，制定合理的规划设计方案，采用先进适用的技术设备，建立起效率提升、成本降低、快速响应的柔性化物流体系。

　　在工业大数据发展过程中，安全性将成为企业智能化升级决策的重要依据。例如，工业核心数据、关键技术专n利等数字化资产对企业的价值正在加速提升；降低数据安全隐患、提升系统安全和数据安全成为企业数字化改造升级中愈加重要的参考指标；增加厂区生产安全、过程安全迫在眉睫。

　　正在快速形成的基于工业数据的故障诊断及预测性维护就是典型的服务型应用场景。这种服务场景通过对生产线的监测和历史数据进行处理并存储后，进行基于人工智能的预测性分析，对企业给出维护建议并对生产进行实时预警。

　　未来将丰富的云端业务能力延伸到边缘节点，实现传感器、设备、应用集成、图像处理的协同；行业将在云端与边缘共同发力，云边结合打造行业的工业大脑。算法升级将由云端完成。

　　智能制造企业管理水平的高低，直接影响工艺是否先进、生产过程是否顺利、生产物流活动是否有效率。概括来看，绝大多数中国制造企业在管理上还需着力提升以下环节，生产计划管理：生产计划的执行混乱，人员精益生产意识薄弱，信息化程度低，未能有效辅助生产。BOM管理：现有工艺BOM中存在大量虚拟件、组件和清单单位错误，未及时清理。流程管理：物料退料、换废补料处理流程繁琐，流程处理时间较长，影响生产。质量管理：供应商质量管控力度不大、退换货周期长、入库抽检标识管理不规范、抽检不及时。供应链管理：没有建立供应商管理体系，对供应商的产品质量问题和延迟到货、少到货问题不作为。关键指标KPI管理：没有关键指标KPI绩效考核。