《破局重塑—生产力释放智能制造全新生产力》

  • 来源专题:智能制造
  • 编译者: icad
  • 发布时间:2025-04-24
  • 1.制造业生产制造环节的诉求:制造业数字化转型进展缓慢,多数企业处于初步探索阶段。主要障碍包括数据互通困难,工业设备品牌不同、采购时期不同导致通讯协议和硬件接口标准不统一;数据价值释放难,企业重采集轻挖掘,且缺乏从战略全局推进转型的规划。同时,企业应重视运营管理,发挥生态作用进行定制化建设,从顶层战略赋能数字化转型能力。数据治理是关键,要以主数据管理为起点,做好数据盘点和质量保障,数据与技术创新应用贯穿生产制造各环节,云计算、人工智能等数字技术能推动制造业升级。2.数字化生产制造的转变趋势:制造业正从传统模式向数据驱动和智能分析转变。数智融合赋能制造业价值链,数据作为生产要素,在产品全生命周期中发挥重要作用,可助力创新和辅助决策,数据平台则是数字化转型的坚实底座。融合IT与OT数据、构建工业数据湖是实现创新应用的重要途径,通过物联网采集工业数据,利用数据湖存储和分析数据,再借助机器视觉等创新技术挖掘价值。应用DIKW模型可有效挖掘生产制造数据价值,将原始数据转化为信息、知识,进而形成智慧,为决策提供支持。3.统一工业数据湖的作用及优势:建立统一工业数据湖能打通各业务场景数据壁垒。它可存储多种类型数据,支持不同角色使用多种工具进行分析,借助人工智能和机器学习技术生成见解和洞察。在制造业中,数据湖可打通研发、生产、供应链等场景,在研发类场景中加速产品创新,在生产类场景中实现设备故障诊断、质量检测和优化生产计划排程,在供应链类场景中提升仓储、配送和销售效率。基于融合数据的实时反馈和分析,能提升企业决策、生产力和质量管理水平。企业可依据实时数据做出科学决策,数据驱动的生产和管理能提高生产力,通过工业数据湖和工业视觉平台可实现主动质量管理,及时干预质量异常。4.亚马逊云科技的解决方案与服务:亚马逊云科技提供多种智能制造关键场景解决方案和服务。工业数据湖解决方案可实现数据的全流程可视化和智能决策;工业视觉解决方案能将实物资产转化为智能资产,应用于多个场景;时序数据分析解决方案可处理多协议数据,实现预测性维护等功能。此外,亚马逊云科技还为工业制造客户专门构建了一系列服务,并借助全球业务体系赋能制造业客户。其具备广泛而深入的云服务、成熟丰富的客户实践、覆盖全球的基础设施、引领行业的安全合规以及值得信赖的合作伙伴等优势。5.亚马逊云科技的应用成果:亚马逊云科技的智能制造解决方案在全球众多企业成功应用。如泉峰集团借助其数据服务实现异构多源数据集成分析;施耐德电气构建AI工业视觉检测平台,降低误检率和漏检率;智邦科技打造云端智慧监控系统优化能源调度;Invista借助工业数据湖减少计划外停机并节省存储成本;MuellerWaterProducts提高泄漏监测性能,为客户节省成本。
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    • 来源专题:智能制造
    • 编译者:icad
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    • 随着智能制造关键技术的持续渗透,智能制造的应用场景也日益丰富,广泛触及并深刻改变着汽车、电子、航空航天、精密仪器和机械制造等诸多行业领域。报告全面梳理智能制造行业的发展历程及现状,积极洞察智能制造行业的发展趋势,为中国制造业企业实现智能制造提供有价值的参考与启示。
  • 《智能制造与数字孪生技术》

    • 来源专题:智能制造
    • 编译者:icad
    • 发布时间:2025-07-17
    • 天津大学发布的《智能制造与数字孪生技术:面向可持续制造方向发展》报告,深入剖析了智能制造和数字孪生技术如何重塑制造业未来。这份报告详尽地分析了智能制造的技术演进、核心驱动力以及未来趋势,尤其强调了数字孪生技术在其中的关键作用。这份报告也为我们撕开了这场神秘变革的面纱:这不是机器取代人类的冰冷叙事,而是一场虚实共生的制造文明跃迁。制造车间里的“平行宇宙走进现代工厂,你会看见机床在切削金属,也会看见另一重肉眼不可见的维度:每台设备都在数字世界投射出“数字双胞胎”。这就是数字孪生技术的魔法——它让物理世界的震颤化作数据流,让老师傅的经验变成可复制的算法。天津大学的研究揭示,这种技术已从实验室走向产业腹地:某智能机床通过自主学习热误差模型,将加工精度提升至纳米级;汽车装配线在虚拟空间完成十万次碰撞测试,将产品迭代周期压缩60%。当现实与镜像世界交织,制造业正在经历比蒸汽机更深刻的范式转移。从“钢铁洪流”到“数据脉搏报告穿透技术迷雾,勾勒出智能制造的三重进化:18世纪的蒸汽动力是肌肉的延伸,20世纪的流水线是肢体的协同,而今天的数字孪生则是神经系统的再造。在天津大学构建的虚拟工程平台VE2中,2400多种设备模型在数字空间自由组合:只需拖动模块,就能在半小时完成传统需要三个月的产线规划。更震撼的是,这些虚拟机床不仅能同步真实设备的每个振动频率,还能通过机器学习预测刀具寿命——就像给机器装上了预知未来的水晶球。这种能力,正在改写企业生存法则:能听懂设备“心跳声”的工厂,次品率下降了78%;而依赖纸质工单的车间,正被时代悄然除名。可持续制造的基因重组在这场变革中,最颠覆性的突破藏在细节里。传统制造如同盲人摸象,报废零件时才惊觉设计缺陷;而数字孪生让产品从胚胎阶段就拥有“全生命周期记忆”。天津大学报告中展示的梅花联轴器柔性制造系统,每个零件都携带数字基因:设计阶段的应力分析、生产时的机床震颤数据、使用中的磨损记录,全部汇入云端知识库。当下次制造同类零件时,系统会自动优化工艺参数,使材料利用率提升43%,能耗降低31%。这种闭环进化,让“可持续”不再是环保口号,而是刻进制造DNA的本能。人与机器的哲学共舞技术狂飙背后,藏着更深刻的命题:当数控系统开始自主积累知识,老师傅的价值何在?报告给出了温暖答案——在某个车铣双工位智能单元案例中,老技工三十年积累的切削参数被转化为AI模型,而工人转型为“产线指挥家”,用人类独有的创造力调配机器交响乐团。这印证了报告的核心洞见:智能制造不是消灭岗位,而是将人类从重复劳动中解放,去从事更有价值的创新活动。就像百年前电力革命创造了新工种,数字孪生正在孵化“虚拟调试工程师”“数字产线架构师”等全新职业物种。站在制造业的时空交汇点,我们目睹的不仅是技术迭代,更是文明层级的跃升。当波音787的每个铆钉都在数字世界留下倒影,当智能空调能根据用户习惯自我优化,人类对物质的掌控正从物理维度拓展至数字生态。天津大学的这份报告,既是技术路线图,更是一封写给制造未来的情书——在这里,机器学会了呼吸,数据流淌着温度,而人类,始终是这场变革的掌灯者。此刻,你的每一次转发都在为这场革命投票。点赞这份报告,不仅是为中国智造加油,更是为所有在虚实之间编织未来的人们喝彩。因为下一个改变世界的制造奇迹,或许就藏在你的指尖流转之间。