智能工廠由哪些技術組成？
2023-2-6新聞
毫無疑問，智能工廠是未來制造業的核心。但是，究竟什么是智能工廠，是什么技術使它運轉，是什么使它“智能”？
簡而言之，智能工廠是嚴重依賴數字技術來提高效率和生產力的制造設施。這意味著將 3D 打印機、協作機器人、5G、人工智能、SERP、云計算、邊緣計算等整合到制造過程中。
有了這么多尖端技術，智能工廠能夠以傳統工廠根本無法比擬的速度、精度和靈活性水平運行。隨著世界越來越依賴數字化制造流程，智能工廠只會變得更加普遍，也越來越重要。
在創建智能工廠方面，肯定沒有“靈丹妙藥”。相反，它是無數新興技術的結合，將制造業帶入一個新時代。在這里，我們重點介紹一些對實現這一愿景不可或缺的關鍵技術。
了解智能工廠中使用的各種技術
3D打印
如果沒有幾臺3D打印機，智能工廠就不完整。這些多功能機器可以使用數字設計作為指導，從頭開始創建零件和產品。而且由于它們可以按需生產物品，因此非常適合原型制作、小批量生產甚至定制訂單。
3D打印，或增材制造，賦予該技術適當的標題，正在為設計工程師創造一個全新的世界。它是快速創建功能原型和細節豐富的最終用途零件的理想選擇，它為復雜的幾何形狀打開了大門，這是任何其他方式都不可能實現的。3D打印遠非一刀切的技術，而是使用多種工藝，技術和材料，包括立體光刻，選擇性激光燒結，多射流融合，聚射流，熔融沉積建模（FDM），真空鑄造和直接金屬激光燒結，所有這些都可用于快速構建塑料和金屬范圍內的零件。
3D打印可以幫助重塑制造業和設計的未來。在現代世界中，客戶對產品的個性化和定制要求更高，因此，3D打印可以成為制造商如何規劃其供應鏈戰略的差異化因素。如果您能夠按需快速打印所需的確切零件，這將減少對備件的需求，為什么還要大量儲存完整的零件組件？
協作機器人
協作機器人或協作機器人是智能工廠的另一個關鍵組成部分。這些物理用途廣泛的機器旨在與人類一起工作，使其成為包裝和組裝等任務的理想選擇。得益于其用戶友好的界面，可以輕松訓練協作機器人根據需要執行新任務。
傳統上，英國在機器人技術方面的應用速度很慢，然而，作為自動化的并行流，協作機器人正在經歷快速增長，特別是在轉型機會最大的中小企業部門。
與傳統機器人不同，協作機器人可以在幾周內部署，因此可以快速節省資金。對于制造商來說，協作機器人的其他優勢是它們易于設置和編程，并且足夠靈活，可以在工廠內移動。
協作機器人有可能接管3D工作 - 骯臟，危險和沉悶 - 其中許多仍然由人類完成。通過使用協作機器人，員工可以將時間集中在更充實的角色上，并減少花在平凡角色上的時間，從而提高整體幸福感。這包括擺脫夜班，因為夜班已知對工人的健康有不利影響。
5G
5G是下一代無線技術，它將徹底改變制造業。這是因為智能工廠嚴重依賴數據，而5G將提供快速有效地傳輸大量數據所需的高速，低延遲連接。
5G可以提供應對制造業最大挑戰的手段，從實現凈零排放和吸引未來人才到最大限度地延長正常運行時間和加速產品開發。下一代移動連接提供幾乎無限的功能，有可能徹底改變制造運營的每個階段，并且由于有如此多的潛在應用，制造業是預計將從5G的到來中受益最大的行業之一。
5G比4G快十倍左右，峰值速度能夠達到1Gbps（每秒千兆位）以上。而且，與前幾代不同，5G不僅僅是一個升級的通信網絡。它是從頭開始構建的，旨在提供更好的用戶體驗，支持新的部署模型并提供新的服務。
人
工
智
能
西普
智能工廠車間通常配備SERP系統，代表“自我修復防錯”。這些系統使用傳感器實時檢測錯誤，然后采取糾正措施以防止錯誤再次發生。這有助于減少浪費，提高質量并保持生產線平穩運行。
企業資源規劃
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ERP可以改變效率為王的制造業的游戲規則。ERP行為是一種管理設施運營和流程各個方面的集中方法，并允許在構成制造業務的不同流程中實現前所未有的可見性，協調和管理，最終從而提高運營效率。
鑒于每天必須發生許多流程才能保持設施運行，ERP和制造是自然的伙伴。ERP不僅可以幫助庫存管理，供應鏈，維護和質量保證，還可以使這些流程相互通信。
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邊緣計算
Edge Computing
邊緣計算是智能工廠難題的另一個重要部分。邊緣計算系統旨在在本地處理數據，而不是將其發送到云端，從而使企業應用程序更接近物聯網設備或本地邊緣服務器等數據源。這有助于縮短響應時間并減少延遲，這對于制造應用程序至關重要。這種與源頭數據的接近可以提供強大的業務優勢，例如更快的見解、更長的響應時間和更好的帶寬可用性。
從根本上說，數據的處理和分析更接近其創建點。邊緣計算可以幫助釋放由更強大的連接設備創建的大量數據的潛力。邊緣設備中這種增強的分析功能可以推動創新，以提高質量和價值，并近乎實時地提供深入的見解和預測分析。
數字孿生
Digital Twins
數字孿生本質上是生產設施的輔助系統，它使用集成的仿真模型在出現問題時快速找到解決方案。
這些模擬使運營商能夠一窺物理資產的核心，以確定理想的運營工作流程，利用當前的數據流迅速找到明確的選項，幫助系統運營商做出決定;沒有在現實世界中測試理論所涉及的時間和成本。
這些高度復雜的虛擬模型充當物理“事物”的精確對應物（或雙胞胎）。物理資產上連接的傳感器收集可映射到虛擬模型的數據。查看數字孿生的操作員可以看到有關物理事物在現實世界中性能的關鍵信息。
數字孿生是幫助工程師和操作員不僅了解產品性能以及未來性能的重要工具。分析來自連接傳感器的數據，結合其他信息源，可以做出準確的預測。
// 結論
”
如您所見，要使智能工廠滴答作響，有很多事情要做。但在這些尖端技術的幫助下，智能工廠能夠以傳統工廠根本無法比擬的速度、精度和靈活性水平運營。隨著世界越來越依賴數字化制造流程，智能工廠只會變得更加普遍，也越來越重要。
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