지능형 제조를 달성하려면 플라스틱 가공 공정에 어떤 방식이 필요합니까?

지난 10년 동안 디지털 컴퓨팅과 통신의 발전으로 제조 공장의 운영 방식이 근본적으로 바뀌었습니다. 산업 자동화와 정보 기술(IT)의 통합을 통해 스마트 제조는 곧 공장의 생산 유연성을 향상시키고, 에너지를 절약하고, 환경을 보호하고, 비용을 절감하고, 품질과 개인 안전을 향상시켜 공장의 생산 효율성과 품질을 향상시킬 것입니다. 상당한 최적화 개선. 이러한 신흥 스마트제조기술은 다음과 같은 3단계를 거친다.

첫 번째 단계 - 린 제조 + 정보화의 통합

이 단계에서는 워크숍을 통해 실행되고 부서를 연결하며 전사적으로 제조와의 시스템 통합을 핵심으로 형성합니다. 정보 데이터의 통합 통합은 비용, 안전 및 환경에 미치는 영향을 크게 개선하며 매우 중요합니다.

이 단계에서는 린 프로세스 리엔지니어링과 정보 구축이 공장과 기업을 상호 연결하고, 제조와 생산의 다양한 단계를 보다 효과적으로 조율하며 작업장 생산 효율성 향상을 촉진합니다. 일반적인 제조 공장에서는 정보 기술, 센서, 스마트 모터, 컴퓨터 제어, 생산 관리 소프트웨어 등을 사용하여 각 특정 단계 또는 생산 프로세스의 운영을 관리합니다. 그러나 이는 전체 기업이 아닌 현지 제조 섬의 효율성만을 다루고 있습니다.

제조 정보 시스템은 이러한 제조 아일랜드를 통합하여 공장 전체에서 데이터를 공유할 수 있게 합니다. 기계가 수집한 데이터와 인간 지능의 융합은 경제적 이익, 인간 안전 및 환경 지속 가능성의 극적인 증가를 포함하여 작업 현장 최적화 및 전사적 관리 목표를 추진합니다. 이러한 "제조 인텔리전스"의 출현으로 지능형 제조의 두 번째 단계가 시작될 것입니다.

두 번째 단계 - 작업장 최적화에서 제조 인텔리전스까지

1단계에서 생성된 대량의 현장 실시간 데이터와 고급 컴퓨터 시뮬레이션 및 모델링이 결합되어 강력한 "제조 인텔리전스"를 생성하면 생산 리듬의 변화, 유연한 제조, 최적의 생산 속도 및 보다 빠른 제품 맞춤화를 가능하게 합니다.

이 단계에서는 모델링, 시뮬레이션 및 데이터 통합을 위해 전체 공급망 시스템을 연결하기 위해 고성능 컴퓨팅 플랫폼(클라우드 컴퓨팅)이 적용되어 전체 공급망 내에서 더 높은 수준의 제조 인텔리전스를 구축할 수 있습니다. 체인 시스템.

에너지를 절약하고 제품 제조 및 배송을 최적화하기 위해 전체 생산 라인과 작업장 전체가 실시간으로 가동 속도를 유연하게 변경하게 되는데, 이는 물론 지금은 불가능합니다. 기업은 고급 모델을 개발하고 생산 프로세스를 시뮬레이션하여 현재와 미래의 비즈니스 프로세스를 개선할 수 있습니다.

예를 들어 회사의 수요가 매출 기대치를 초과하는 경우입니다. 이를 위해서는 공장이 24시간 가동을 시작하고 새로운 일자리를 추가해야 합니다. 각 생산 링크에서 낭비를 최소화하기 위해 회사는 분석을 위한 시뮬레이션 도구를 사용하기 시작했습니다. 공급망 프로세스에서 낭비를 제거하고 생산 효율성을 향상시킵니다.

공급망 시뮬레이션 기술은 기존의 린 생산 테스트 및 분석 방법을 고도로 통합하고 최적화합니다. 생산을 방해하지 않고 가상 세계에서의 실험을 통해 전통적인 린 라인 변경 연구 및 기타 개선 전략의 단점을 해결합니다. 린 공급망과 린 생산 프로세스 간의 연결이 최적화됩니다.

24/7 생산 모드에서 린 생산은 주말 엔지니어링 계산을 위해 유휴 생산 능력을 사용할 수 없습니다. 시뮬레이션 시스템을 사용하면 생산을 중단하지 않고 실제 장비를 변경하기 전에 변경 사항을 테스트할 수 있습니다.

공급망 관리의 다음 단계는 더 간결하고 스마트한 공급망으로의 전환으로, 이로 인해 제조업체는 폐기물을 더욱 줄이고 환경 친화적인 운영을 개발하는 데 집중하게 되었습니다. 이는 기업이 생산 최적화 방법, 과잉 재고를 줄이는 도구, 최선의 "올바른 계획" 결정, 연료 및 물류 비용 절감과 동시에 전체 배출량을 낮추는 방법을 모색함에 따라 점점 증가하는 추세입니다.

폐기물과 비효율성은 발생할 수 있습니다. 공장에서는 매우 직관적으로 볼 수 있지만 공급망에서는 물리적으로 폐기물이 발생하는 위치를 확인할 수 없기 때문에 이를 수행하기가 매우 어렵습니다.

APS 지능형 계획 및 시뮬레이션 최적화 생산 시스템은 공급망: 시스템은 회사의 영업 운영 조직에서 발생하는 예측 수요를 추출하고 시스템의 수요 관리 모듈을 사용하여 이를 정량화한 다음 이를 정량화하여 공급망 계획 모듈로 전달하며, 이는 궁극적으로 언제 어디서 발생하는지 결정됩니다.

공급업체는 기간, 배송 수량 및 운송에서 갑자기 발생하는 주문 리드 타임을 처리하기 위해 이러한 "린 계획" 프로세스를 통해 이익을 얻을 수도 있습니다. p>

이러한 데이터는 제조 공급망의 모든 측면에서 원활하게 실행되고 지속적으로 최적화되어 기업이 고객과 더 빠르게 소통할 수 있게 하고, 모든 변화에 대한 대응 속도가 빨라지며, 유연한 도킹이 가능해집니다.

세 번째 단계 - 대량 축적으로 데이터 기반 지능형 제조를 실현합니다. 제조 데이터의 빅데이터 분석은 제조 지능형 기술의 발전으로 이어져 제조 프로세스와 제품 혁신을 촉진하고 지능형 제조를 실현하며 주요 시장 질서를 파괴할 것입니다.

이 단계에서는 정보 기술이 핵심입니다. 비즈니스 모델을 바꾸는 데 널리 사용될 것이며, 소비자에게 익숙한 100년 된 대량 생산 산업 공급망은 완전히 전복될 것입니다.

유연하고 재구성 가능한 공장과 IT에 최적화된 공급망은 생산 프로세스를 변화시켜 제조업체가 개인의 필요에 따라 제품을 맞춤화할 수 있게 해줄 것입니다. 약물의 특정 복용량과 제제를 생산하는 것처럼 고객은 공장에 어떤 자동차 모델을, 어떤 제품을 생산할지 "말"할 것입니다. 개인용 컴퓨터, 완벽한 청바지를 맞춤 제작하는 방법... 이러한 극적인 경쟁력이 중요하며 점점 더 많은 생산 지식 혁신이 스마트 제조 3단계의 기반을 마련했습니다. 이러한 변화는 양적 수준에 머물지 않고 게임의 규칙을 완전히 바꾸고 제품 및 프로세스 시장에 파괴적인 변화를 가져올 것입니다.

지능형 제조는 전체 제품 수명주기를 지향하며 유비쿼터스 센싱 조건에서 정보 제조를 실현합니다. 네트워크 연결성이 높고 지식 중심 제조 모델입니다. 지능형 제조는 제조 산업의 모든 비즈니스와 운영 프로세스를 최적화하고 지속 가능한 생산성 향상과 높은 경제적 이익을 달성할 수 있습니다. 또한 스마트 제조는 정보 기술과 엔지니어링 기술을 결합하여 제품 개발, 제조, 운송 및 판매 프로세스를 근본적으로 변화시킵니다. 지능형 제조 기술은 현대 센싱 기술, 네트워크 기술, 자동화 기술, 의인화 지능 기술 및 기타 첨단 기술을 기반으로 지능형 인식, 인간-컴퓨터 상호 작용, 의사 결정 및 실행 기술을 통해 설계 프로세스, 제조 프로세스 및 제조를 구현합니다. 장비 인텔리전스는 정보 기술, 지능형 기술 및 장비 제조 기술의 심층 통합 및 통합입니다. 지능형 제조는 전 세계적으로 정보화와 산업화를 심층적으로 통합하는 주요 추세이며, 점점 더 국가와 지역의 기술 혁신 및 고급 제조 수준을 측정하는 척도로 자리잡고 있습니다.

제조 기술의 발전과 시뮬레이션 기술의 응용

스마트 제조는 스마트 장비와 인터넷의 협업 혁신의 결과입니다. 지능형 장비는 지능형 하드웨어의 개발로, 기존 제조 장비가 분석, 추론, 판단, 개념 및 의사결정 등 인간과 유사한 다양한 지능 활동을 가질 수 있게 해줍니다. 과거에는 인터넷 기술이 단일 장비의 제조 및 처리를 확장했습니다. 네트워크 환경에서는 개별 장비의 지능에 네트워크 그룹의 지능이 중첩되어 인터넷을 기반으로 하는 글로벌 제조 네트워크 환경에서 지능형 제조 시스템을 구현합니다. 지능형 제조는 전체 제조 수명 주기에 걸쳐 인식, 분석, 추론, 의사 결정 및 제어를 수행하여 제품 요구 사항에 대한 역동적인 대응을 달성합니다.

생산 시스템의 지능형 제조를 실현하려면 핵심 지능형 기초 기술의 혁신이 필요합니다. 정보의 실시간 자동 식별 및 처리, 무선 센서 네트워크, 사이버-물리 융합 시스템, 네트워크 보안 분야에서 획기적인 발전이 이루어져야 하며, 여기에는 지능형 제조를 위한 다음과 같은 핵심 기술이 포함됩니다.

독일은 인더스트리 4.0을 제안했고, 미국은 지능형 제조를 제안했습니다. 지능형 제조의 핵심 기술은 빠르게 발전했습니다. 그들은 모두 미래의 제조 공장에 대한 밝은 그림을 그리고 있습니다. 미국의 스마트 제조는 사이버-물리적 통합 시스템을 강조하는 반면, 독일의 인더스트리 4.0은 사물 인터넷 기술을 강조하며 미래 공장을 사물 인터넷 공장으로 간주합니다. 하지만 무슨 일이 있어도 핵심 기술은 동일하다.

미래에는 지능형 제조에 필요한 센서 기술, 네트워크 기술, 인공지능 기술을 실시간, 신뢰성, 효율성, 저비용으로 해결하고 기존 통신시설을 통합해야 한다. , 인터넷 자원, 일상생활 속 개인정보 등 디지털 장비 단말을 미래 공장과 연결해 마음껏 활용합니다.

지능형 제조의 가장 큰 장점은 점진적으로 실현될 수 있다는 점이다. 기업은 해결해야 할 현재의 관리 및 정보화 문제부터 시작하여 지능형 제조 개발의 4단계 진단 보고서에 따라 자원을 할당하고 기업의 소프트웨어 및 하드웨어 성능을 점진적으로 업그레이드하고 사이버-물리적 융합 시스템을 적용할 수 있습니다. 운영 중인 공장을 점진적으로 업그레이드하는 기술은 필요에 따라 센서를 통합하고 버스 시스템 대신 마이크로 서버 시스템 구성 요소를 설치할 수 있습니다. 이는 단일 기계로 시작하여 데모 라인으로 확장한 다음 전체 공장으로 확장할 수 있음을 의미합니다.

그러나 무선 네트워크의 과도한 무선 계획, 더 많은 주파수 자원의 부족, 환경 변화 공격에 대한 취약성, 취약성 등 스마트 제조의 많은 핵심 기술이 아직 성숙하지 않았다는 점도 인식해야 합니다. 실시간 전송 성능은 실시간, 신뢰성, 효율성, 안전성 및 기타 산업 요구 사항을 충족해야 하며 실시간 및 고효율과 같은 주요 애플리케이션에서도 역할을 수행해야 합니다. 또한, 실시간 측위는 센싱 시스템이 불안정하고 정확도가 낮다는 문제가 있으며, 실시간 측위 산업 표준이 없으며 민감한 정보(프라이버시)를 처리할 수 없기 때문에 신뢰성이 높고 정확도가 높은 실내 실시간 측위가 가능합니다. 시간 위치 확인 시스템 iGPS를 사용하는 경우 민감한 개인정보 보호에 주의해야 합니다.

지능형 제조의 미래를 창조하려면 이러한 핵심 영역에서 돌파구를 마련하고, 중국 고유의 표준 정의를 수립하고, 이를 신속하게 적용하여 표준화된 제품을 형성해야 합니다. 변화의 코너. 세계 제조업의 선두에 서다.