国产欧美VA欧美VA在线,亚洲 日本 欧美 中文幕,欧美亚洲日本国产黑白配,99久久国产露脸精品竹菊传煤,伊人久久综合热线大杳蕉

數字技術賦能制造業是發展新質生產力的重要途徑。

 ■數字技術賦能制造業，是發展新質生產力的重要途徑，是構筑國際競爭新優勢的戰略支點，是穩就業、惠民生、促發展的堅實保障

 ■制造業數字化關鍵在于有堅實的技術支撐。強化關鍵核心技術攻關，優化布局新型數字基礎設施，構建多層次工業互聯網平臺體系

 ■以數字技術賦能制造業高質量發展，需要加快體制機制創新，探索建立雙通道數據供給機制，構建統一規范的數據標準化體系，創新數據資源資產化方式

一、 數字化賦能智能制造的技術支撐

1.1 物聯網（IoT）技術

物聯網技術是智能制造實現萬物互聯的基礎。

• 通過在生產設備、物料、產品上部署各類傳感器，如溫度傳感器、壓力傳感器、位移傳感器等，實時采集設備運行狀態、生產參數、物料位置等數據。
• 數據通過網絡傳輸至數據中心，為生產監控、故障診斷和優化決策提供依據，實現設備與設備、設備與人、人與系統之間的互聯互通。

1.2 大數據與云計算

智能制造過程中產生海量數據，涵蓋生產數據、質量數據、設備數據、供應鏈數據等。

• 大數據技術能夠對這些數據進行高效采集、存儲、處理和分析。借助數據挖掘、機器學習算法，可從數據中提取有價值的信息，如預測設備故障發生時間、優化生產排程、分析產品質量缺陷原因等。
• 云計算為大數據處理提供強大的計算和存儲能力，企業無需投入大量硬件設備，即可按需獲取計算資源，降低運營成本。

1.3 人工智能（AI）

人工智能在智能制造中發揮著核心驅動作用。

• 機器學習算法可用于生產過程的優化控制，通過對歷史生產數據的學習，自動調整生產參數，實現生產過程的自適應控制。
• 計算機視覺技術在質量檢測領域廣泛應用，通過攝像頭采集產品圖像，利用深度學習算法識別產品表面缺陷、尺寸偏差等問題，檢測速度和準確率遠超人工檢測。
• 自然語言處理技術則可實現人機交互的智能化，操作人員通過語音指令即可控制設備或查詢生產信息。

1.4 數字孿生

數字孿生技術通過構建物理實體的虛擬數字模型，實現對生產過程的實時映射和模擬。

• 在產品設計階段，數字孿生模型可用于虛擬裝配、性能仿真，提前發現設計缺陷并優化設計方案；
• 在生產階段，數字孿生模型可實時反映設備運行狀態和生產流程，通過對模型的分析和模擬，預測潛在問題并制定解決方案。例如，在航空發動機制造中，數字孿生技術可模擬發動機在不同工況下的運行狀態，優化設計和制造工藝，提高發動機性能和可靠性。

二、 數字化賦能制造應用場景

2.1 智能生產車間

智能生產車間是數字化技術與智能制造融合的典型場景。

應用場景

• 車間內設備實現互聯互通，通過工業互聯網平臺進行統一管理和監控。
• 生產計劃自動下發至各設備，設備根據計劃自動調整參數并執行生產任務。
• 利用機器視覺、AI 算法實現生產過程的實時質量檢測和自動分揀，減少人工干預，提高生產效率和產品質量。

技術支撐

• 智能排產系統?：通過模擬和預測生產資源調配，將排產耗時從6小時壓縮至1.5分鐘，產品交付效率提升20%以上。 ?
• ?預測性維護?：利用AI分析設備傳感數據，精準預測故障，減少停機時間。 ?
• AI視覺系統?：在食品、電子等行業快速識別產品缺陷，檢測精度超人工。 ? ?

2.2 智能供應鏈管理

數字化技術使供應鏈管理更加透明、高效和靈活。

應用場景

• 物聯網技術實現對物料和產品的實時跟蹤，企業可準確掌握物料在途信息、庫存水平和配送進度。
• 大數據分析能夠預測市場需求變化，優化采購計劃和庫存管理策略。
• 利用區塊鏈技術實現供應鏈數據的安全共享和追溯，確保供應鏈的可信任性和穩定性。

技術支撐

• ?供應鏈協同平臺?：整合市場需求、庫存及物流信息，降低缺貨率并預警供應鏈中斷風險。
• ?自主移動機器人?：在食品工業中實現貨物自動搬運，降低人力成本。 ?

2.3 個性化定制生產

隨著消費者需求日益多樣化，個性化定制生產成為制造業發展趨勢。數字化技術為個性化定制提供了技術支持。

應用場景

• 通過 3D 設計軟件、虛擬現實（VR）/ 增強現實（AR）技術，消費者可參與產品設計過程，定制符合自己需求的產品。
• 企業利用數字化生產線和柔性制造系統，快速響應個性化訂單，實現大規模定制生產。

技術支撐

• ?數字化研發設計?：生成式AI快速生成設計方案，結合市場數據縮短研發周期。 ?
• 柔性制造系統：智能自動化機電柔性制造系統確保工件加工準確、迅速和自動化，能適應加工對象變換。

三、數字化賦能制造業在卷煙行業實踐

曲靖卷煙廠不斷提升數據治理水平，深化數據應用，深度開展“全員轉型技術體系、智能協同制造體系、工業數據治理體系”建設，構建人工智能模型集合，打造卷煙工廠“智慧大腦”，努力實現從“制造”到“智造”的升級，從數字到數治、再到數智的跨越。曲靖卷煙廠通過如下三個工作集實現數字化在行業的最佳實踐。

3.1 實踐之前

操作人員： 技術員小李工作日常：對設備數據進行收集整理實現手段：在各個設備工作面板上逐一查看記錄，并手工將數據錄入到表格中數據應用： 根據經驗初步分析數據，并從中找出設備運行的潛在問題。

3.2 優化措施

1. 數據收集整理更加高效

開啟了數據治理工作

• 數據采集： 通過優化數據的收集整理，確保數據采集更加完整準確、便捷高效。經過數月的努力，曲靖卷煙廠數采有效率提升至98.9%。
• 數據治理： 曲靖卷煙廠專門組建了數據治理小組，對全廠的生產數據進一步梳理。完成93個核心數據源、4955個核心數據表、61407列核心業務數據和2萬多個時序數據點的深度治理，并開發了90多個涵蓋工廠核心業務的數據接口。

優化效果：

• 建立貫穿產品制造全過程、全方位覆蓋產品質量和設備關鍵運行參數的監控預警系統提供了可能。

2. 生產制造過程更加可控

開發車間監控預警系統

• 通過工藝專家開展合作，收集并分析了大量煙支外觀檢測數據。在發現部分煙支外觀檢測的剔除數據存在異常波動時，運用AI算法計算每個月的剔除數據后，搭建專門的預警值計算模型，并煙支外觀檢測各類剔除的預警線。

• 構建涵蓋了質量、消耗、設備等生產關鍵要素的預警系統。該預警系統能以紅、橙、黃三色區分預警的緊急程度，并自動通過車間信息大屏、MES下位機、職能人員辦公電腦及手機等多個渠道及時推送信息。

優化效果：

• 有效改變了傳統的生產管控模式，實現了生產過程中的事中感知與事后溯源，

3. 關鍵工序控制更加智能

• 在制絲車間，松散回潮環節來料煙葉水分波動大，導致人工控制出口水分不穩定，嚴重影響均質化加工的實現。為此，車間技術團隊利用機器學習算法建立自學習分組迭代模型，通過智能匹配相似歷史生產批次，結合不同的環境溫濕度、煙葉等級、配方投料量，開展產前預測學習，精確推算加濕、水分轉換和熱蒸汽轉換系數，繪制加水比例控制曲線并實時修正參數，達成精準的生產反饋控制。

優化效果：

• 提升了過程控制能力和關鍵工序智能化控制，降低了生產環節對人工操作的依賴程度，還有效提升了相應的關鍵指標。