企业的智能制造现状究竟如何?至少在智能制造的中心环节(生产过程的优化),比如工程建模、机器学习和智能系统架构开发方面,情况并不乐观。
现场智能制造项目中,企业完成了项目的工程问题建模和智能系统开发,机械臂,以及关键工具参数离线测量和在线软测量,尽管所提供数据基本满---数据看板为代表的数字化制造,但是现场提供高数据并不容易。这样智能系统供货商的成本很大。企业对于现场遗漏数据的问题没有明确的惩罚制度,导致现场数据完整性较差。小企业往往---无法采集所需要的高数据。
机器代人是典型的自动化。数字化的数据看板,能够使得机械化和自动化的状况一目了然,机械臂,因而具有---的应用前景。欧美的机械化和自动化早已完成,因此机器代人已不是主要问题。除了较少数企业外,欧美的数字化也已经完成。
数字化中,数据是关键。企业数据不足是关键障碍。除了技术之外,管理是阻碍数据的主要因素,机械臂技术,多数企业对数据丢失没有足够的惩罚力度。智能化是---于机械化、自动化和数字化之上的制造过程,对数据的要求远远高于数字化。
推进智能制造的主要策略是在数字化、自动化甚至在机械化方面的补课,鼓励自动化和数字化,同时鼓励智能化的开发与实施。各个企业要严格在技术和管理层面重视数据,机械臂企业,在数据方面要有严格的奖惩制度。应该减少智能产线建设中忽视智能系统的行为。当前在何为真正的智能制造方面误解颇多,很多作为智能制造---基础的数字制造甚至自动化制造,被当成了智能制造。
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