智能制造技术十大创新

2025-01-16

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01

工业物联网(IIoT)

工业物联网(IIoT)集成了先进的传感器、机器和数据分析,以增强制造流程。IIoT可以实时监控设备和系统,提供有关其性能和健康状况的宝贵见解。通过互联网连接机器和系统,IIoT可以促进预测性维护、减少停机时间并优化运营效率。


02

人工智能和机器学习

人工智能算法可以吸收大量数据,用于模式识别、结果预测和生产流程优化。机器学习模型会随着时间的推移而不断调整和改进;因此,它们可以不断改进制造业务。这种人工智能驱动的系统还可以通过实时识别缺陷或异常来实现质量控制,以确保更高的产品质量并减少浪费。

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03

增材制造

增材制造,更广为人知的名字是3D打印,是一种彻底改变产品设计和制造的流程。基本上,它涉及直接从数字模型生产复杂的零件和原型。与传统的去除材料制造零件的减法制造方法不同,增材制造是逐层构建零件,这在设计和材料效率方面提供了更大的灵活性。这使得该流程特别适用于快速原型制作、定制制造和小批量零件的生产,可显著缩短交付时间和降低成本。


04

机器人流程自动化

机器人流程自动化利用机器人执行制造过程中繁琐而重复的任务,以提高其效率和一致性。最先进的RPA系统非常灵活,可以编程执行各种功能,例如装配、材料处理、质量检查。协作机器人与人类操作员携手合作,从而增强了他们执行涉及准确性的复杂任务的能力。


05

增强现实和虚拟现实

增强现实和虚拟现实在制造业中越来越多地用于培训、维护和设计目的。增强现实将数字信息叠加到物理环境中,为操作员提供实时数据和指导,以提高装配、维护和维修的准确性。

另一方面,虚拟现实开发了沉浸式的培训和设计模拟,让工程师和技术人员在数字环境中测试新流程和布局。这两种技术都可以提高学习效率、减少错误,并提高新智能制造技术的开发速度。

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06

数字孪生

数字孪生是物理资产、流程或系统的虚拟副本,可进行实时模拟和分析。数字孪生使制造商能够在虚拟环境中监控和分析其物理资产的性能,从而可以完全安全且低成本地进行预测性维护、流程优化和场景测试。因此,这项技术有助于做出更好的决策,因为它提供了端到端的视角,可以了解一个部分的变化如何影响整个系统。。


07

区块链用于供应链管理

区块链技术可以安全透明地管理供应链。由于区块链技术具有去中心化的特点,交易的不可篡改性可以提高供应链每个步骤的可追溯性和可问责性。区块链技术可用于追踪原材料的来源、追踪原材料的流动、通过维护相关标准确保合规性,并防止制造商的欺诈活动。该技术提高了透明度、减少了假冒商品的发生率,并提高了供应链的整体效率。


08

边缘计算

边缘计算是指在靠近数据生成源的地方进行数据处理,而不是在集中式云服务器上进行数据处理。它允许在生成数据的制造网络边缘进行实时分析和决策。除了许多其他好处之外,这种方法还增加了低延迟和带宽使用,以实现快速响应和改进操作。边缘计算专门适用于需要即时处理的应用,例如质量控制和设备监控。

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09

高级分析和大数据

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10

智能传感器和执行器

智能传感器和智能执行器也是智能制造系统的组成部分。这些设备收集不同参数的信息并将其发送,以进行实时监控和控制。智能传感器提供有关设备性能的非常有用的反馈,智能执行器可以根据传感器提供的数据自动重新配置流程。这种自动化和反馈水平可提高精度,减少出错的可能性,并确保完美的过程控制。


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