六大制约待跨越我国智能制造尚处产业发展初期海林

六大制约待跨越 我国智能制造尚处产业发展初期

【宇宙五金网讯】就目前中国智能制造的现状而言，我国与发达国家相比差距还是很大的，还需跨越六大制约。鉴于此，我们在发展智能制造过程中，也还需要且行且思考。

六大制约待跨越 我国智能制造尚处产业发展初期

近些年我国智能制造技术及其产业化发展迅速，并取得了较为显著的成效。智能化以及工业自动化等新兴的科学技术已经融入到了工业发展之中，与国外发达国家相比我们已经取得了不小的成绩。但就目前中国智能制造的现状而言，我国与发达国家相比差距还是很大的，如果放在一个更为宏观的场景里观察中国智能制造，我们会发现有很多制约因素影响着它的发展。鉴于此，我们在发展智能制造过程中，也还需要且行且思考。

一、生产模式与材料的制约

在本文中，我们明确智能制造以实现“个性化生产”这个提升企业自身竞争力的产品战略为导向，采用信息技术，将生产中各个环节的数据传输到管理系统，通过动态的优化来“提升质量、降低成本、缩短产品交付周期”。

机械刚性制约

目前很多产业的生产方式，多是对现有的原材料，无论是金属材料、塑性材料、纤维材料还是半导体材料等，通过一定的切削、成型、编织等工艺进行加工，而这些加工很多在机械上是有制约的。例如制药，我们不能进行“插单”实现灵活定制化，因为每个批次的药物需要进行清洗生产环境才能进行另一个生产，很多影响生产质量的参数无法实现在线的调整，这必然会导致产生不良品，而质量迭代需要有批量基础的数据才能实现提升。

材料科技与制造的融合研究

智能制造中的3D增材打印技术是中国智能制造的一个热点，但是，在材料方面、加工速度与成本方面还是有瓶颈制约的。材料科技没有突破，传统的生产工艺也无法实现突破。例如：节能最有效的是工艺节能——通过工艺的彻底改善，以新的生产方式来实现能耗的降低。但改进工艺是困难的。一个例子是，数字印刷虽然很好，但是喷墨头的材料与加工目前没有创新性进步，国内在这个方向就无法实现制造领域的新进展。其他像油墨技术、黏胶技术、高性能金属材料、特种纤维材料等，都在各自应用领域存在类似问题。

在基础和新型材料方面缺乏创新，会导致我们的制造业仍然在这些领域受制于人，无法真正实现制造业的升级，在信息化、自动化方面的能力再强，也无法产生更具竞争力的产品。

二、现阶段信息融合的制约

数据未被系统有效采集存储

目前，在推进智能工厂的过程中，我们会发现由于原有的设备来自不同厂商、不同代次，这造成工厂设备间无法互联。在控制器上，动态的数据如印刷套色的偏差及影响值、纱线CV值等传统生产的数据都无法被有效采集。很多时候，这种情况出现并非是技术封锁造成的。供应商当然不愿意开放核心技术，但很多时候，这些参数在传统的生产模式下根本未被考虑，因而导致数据被大量浪费，没有实现有效采集。而无法互联互通则仅仅是制约因素之一，反倒是相对容易突破的。

信息模型

在很多企业的生产线数据互联升级中缺乏信息模型，使得对于采集什么样的数据，如何使用这些数据，都没有有效的标准化以及应用软件的支撑。

信息化与自动化的融合

在信息化与自动化的融合中，最为普遍的现象就是，在很多工厂里，管理系统使用最有名的SAP/ORACLE的ERP系统，代表着全球最顶级的管理水平，采用的是自动化程度最高的生产线。然而，这些信息化系统和自动化系统仿佛两个世界的人，他们相互并不认识，说的也是不同的语言，两化融合的效果并不尽如人意。原因在于，很多企业并没有很清晰的产业升级初衷，只是因为老板说了“我们的同行都在做智能制造，我们也要上智能制造系统”，只是为了升级而升级，这种升级投入，效果打折扣是在意料之中的。

智能算法的推进

经过数据采集、传输，数据到达所谓的云平台、大数据平台，之后这些数据如何被分析优化呢？传统的专家系统采用类似于深蓝这种工程，经过了数十年的数据累积与处理经验。因此，如果没有数十年的积累，智能化制造仍然是没有能力实现“智能优化与决策”的。

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