智能制造技術在工業自動化中的應用探討

李岳

關鍵詞：智能制造技術;工業自動化;應用

一、傳統制造模式的劣勢與智能制造技術的優勢

1.1傳統制造模式的劣勢

（1）工業化生產量低。我國工業發展可分為重工業和輕工業二大類。輕工業發展所需要進行的流程是對原有的材料進行采集并加工，重工業是化工行業，其工作流程復雜。傳統的工業制造主要工作方式是以人工完成的，因此工作效率有限，且由于人工存在許多誤差問題，導致部分產品的質量不能得到很好的保障。（2）產品的生產周期長。由于傳統的人工工業制造方式工作人員數量有限，缺乏先進的工藝流程，使得產品的生產周期較長。（3）生產效益少。盡管在工業制造過程中，許多企業投資了大量成本，但由于傳統制造技術不夠先進，使得許多產品的質量無法得到保障，因此很多不達標的產品不能流入市場進行銷售，而是被囤積起來，最終導致生產成本高、收入效益少現象。

1.2智能制造技術的優勢

目前，相比傳統的企業加工制造工作模式，先進的企業工作管理流程和高效率的企業工作管理模式，是通過修改傳統企業制造模式，全面引進ERP或SAP、MES等企業信息化管理系統，通過信息化的生產數據植入及對三維圖形設計、虛擬制造技術的運用，引導生產車間數字化設備的制造能力發揮，從而降低制造過程中人為的失誤與干擾，這樣不僅大幅度降低了企業的人工成本，而且還進一步固化、集成了生產流程，這在大幅度提高企業工作效率的同時，實現質量與安全水平的穩定提升。

二、智能制造技術在工業領域的應用

2.1生產管理智能化

機械工程師在生產管理工作實踐中，以工業自動化技術軟件為設計平臺，增強設計意圖與車間加工的銜接性，通過在實際智能化生產管理中沉淀設計理念，可為不同企業生產管理層提供管理經驗，并且為實現基于信息系統集成化的企業生產管理效率提升提供了途徑。同時，網絡云計算及大數據的運用，糅合了包括高級機械工程師的設計、生產、銷售、決策在內的“管理一條龍”的所有數據，為加工企業各級決策層在實際操作中提供可視化依據。

2.2生產過程自動化

為了實現成功轉型，智能制造技術在工業自動化中的應用，無論是在企業生產線管理、生產線的設備管理還是企業生產本身的監控過程當中，都需要基于過程自動化和流程智能化，利用智能制造技術打造數據傳感器，通過實時監控、數據自動抓取、實時采集和實時生產過程數據處理等手段，實現工業制造工廠的智能升級和技術改造。工業生產管理者在自動化中力求最大限度地滿足企業產品使用者、工業生產資源管理、加強生產成本控制的需求，從而在工業生產質量管理服務過程中不斷獲得巨大的進步。

2.3故障診斷智能化

當前，我國工業機械自動化監控技術的主要應用范圍就是實時監控、識別、修復工業機械設備的安全故障。通過將常規監控手段與其他先進監控技術結合，在系統進行各種機械設備故障監控時，確保系統的各項工作參數正常，一旦系統出現其他參數異常情況，可以及時進行自動診斷分析，并且及時準確告知機械設備系統的故障點。智能制造技術在故障診斷中的應用具有顯著優勢，因此，可以用有效應用于電子醫療、軍事技術以及機械制造當中。

三、智能制造技術應用推廣過程中關鍵問題的解決

雖然智能制造技術的應用范圍擴大，對很多領域的發展都起到了不同程度的作用。但是現階段，智能制造技術在工業自動化領域的應用還存在一些局限，在之后的應用中需要相關人員能夠做出更深入的分析和研究。智能制造技術應用推廣過程中，關鍵問題表現如下：（1）智能制造系統感知問題。主要是由傳感器集成技術實現。但是現階段大多數的數控機床控制中心操作是由單一傳感器，對加工的工程開展監測，傳感器測定數據的方式單一，未能準確反映產品生產的全過程。所以未來，其關鍵是怎樣更好的發揮出傳感器繼承技術在各種復雜條件下數據信息的準確。（2）決策問題。系統的決策受傳感器集成模塊和決策模型結構以及算法的影響。未來制造系統傳感器數據的模板信息的準確性怎樣得到保證是智能制造系統決策亟待解決的問題。（3）智能的制造系統的控制問題。智能制造系統控制受到傳感器的控制及技術影響，要實現對于決策模型、執行元件實時控制。因而，在未來，智能制造系統怎樣提升自身的反應速度和模塊實時性控制是有關人員需要著重思考的問題。（4）智能制造系統自我維護、學習問題。通知制造系統對于知識的獲得、運用能力等，是智能制造系統、其他系統可以區別的。在未來要進一步提升智能制造系統的知識獲取和分析能力。

結語：

總而言之，伴隨著我國高新技術的不斷發展，智能制造技術成為影響市場經濟環境的重要因素，智能制造技術一改傳統人工工作流程，是新時代科技領域的創新結晶，將其應用到自動化工業生產中能夠有效降低產品成本，提高產品工作效率。隨著技術的更新，現在的智能制造技術越來越有秩序，將智能制造技術應用于自動化工業生產中的現實意義非凡，為工業生產提供了可靠的保障。

參考文獻：

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