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博客

未来工厂平台功能

1,通过实时数据实现透明的生产
设备实时数据的处理,对偏差的数据自动预警
及时发现错误
工厂生产过程的连续监测
 
2,通过自动化实现高效的采购流程管理
实时监测工艺参数和设备的状态
基于规则自动分析生产数据
预测性维护
 
3,生产数据的集中
生产看板概述
生产计划自动校正及优化
所有工厂的全球化统一分类
 
4,供应链优化
资产数字化控制
自动化订单处理
基于规则自动选择物流合作伙伴
 
5,远程服务
设备的远程访问和维护
提供远程的简单处理
远程服务数据的汇总和优化
 
6,与客户的合作
客户数据汇总和分析
数据挖掘和数据分析
数据集的可视化

“中国制造2025”难吗?

中国制造2025提出来将近有大半年了,大众也普遍认识到“智能化”“数字化”等名词和概念了,但是,大家是否主动去了解这方面的最新理论和科学技术?是否把中国制造2025中提到的内容付诸实践?或者是有一点点的改变,个人认为,基本没有。
在私企,很多人所谓的“互联网”基本就是电商的概念,而没有把互联网和制造业关联起来看待这个问题,大家的目光比较短视,重视通过电商把产品卖掉,而忽视了企业内部的数字化。另外,国企或者央企领域,所谓的智能化,基本就是一整风,吹过去以后就什么都看不到了,当今,在国企中,流行的是“三严三实”和“民主生活会”,而什么中国制造2025,基本算是过时的产物了。
另外,我始终认为,追根究底,这和大家的价值观有很大的关联关系,例如很多人的价值观是“当官”和“挣钱”或“出人头地”,为了这个目的,大家奋发向上,不惜代价,而现在这个社会,做技术研究,例如:软件开发人员或企业的工程师,他们能否当官?能否挣钱?能否出人头地?答案是否定的,做技术的比不了做管理的,做管理的比不了做行政的,好,那么大家都来做行政吧,因为行政可以当官和挣钱,这就是现状。

Automationml描述工程和生产过程相关数据

    通常,工厂设计五个阶段,分析-基本规划-详细的规划(工艺、机械、电器、管 道、自控等)-系统集成-调试和安装。在这个过程中,每个阶段都使用不同的工 程工具,以便于有效的执行一个工程活动,因不同系统之间数据结构差异,很难 使数据在不同阶段的系统中进行一致和无损的交换和共享,通常,在这五个阶段 的数据中,都至少包含以下信息:
    1,拓扑数据:涵盖了生产系统资源的层次结构,从工厂基本组织的功能到设备和机械部件,描述他们的层次结构元素和这些元素与元素之间的关系及关系的属性等。
 
    2,机械数据:该信息包括通过几何和运动学反映生产系统的机械机构。通常它是由机械图纸给定的(MCAD)。此外,它包含物理性质,如力、速度、扭转或材料的化学性质等。
 
    3,电动、气动和液压数据:这些信息代表完整的布线和管道系统及电气图纸和施工。它包含连接部件和他们的特征及不同类型的连接插头的特征。
 

工业4.0领域九个关键技术

工业4.0中九项关键技术:
 
1,大数据:         能够收集、存储和分析大量的数据,在此基础上识别效率低下和生产瓶颈。
2,自主机器人:  可以自己做更多事情的新一代机器人,包括在工作中自主学习和与其他机器人或人交流。
3,模拟:           运营商和系统设计师可以在虚拟现实模型中优化机器设置,减少实际调试和安装时间。
4,通用系统集成:纵向数据集成和横向一体化。
5,工业物联网:  嵌入式设备与设备之间、工厂与工厂之间互联,工业物联网的地位越来越突出,使系统所有实时数据与有关各方共享。

安筱鹏:工业4.0 为什么?是什么?如何看?怎么干?(上下)

    安筱鹏:中国信息化百人会成员、工信部电子信息司副司长 
  非常高兴有机会能和大家一起交流对德国工业4.0的理解和认识。今年10月初,克强总理访德期间,中德签署了《中德合作行动纲要:共塑创新》,提出两国将开展工业生产的数字化(工业4.0)合作。苗圩部长在讲到德国工业4.0与中国两化深度融合关系时,用了三个关键词:如出一辙、异曲同工、殊途同归。 换句话说,对德国工业4.0理解和认识的深化,也就是对中国两化深度融合战略理解和认识的深化。因此有必要对德国工业4.0提出的时代背景(为什么?)、基本概念(是什么?)、我们的理解认识(如何看?)以及启示意义(怎么干?)做一些更深入的研究,这些研究将有利进一步加快推进实施中国的两化深度融合战略。今年10初和苗圩部长一起去德国访问,与德国经济和能源部,德国工业4.0发起协会德国信息通信与新媒体协会(BITKOM)、机械设备制造业联合会(VDMA)、电子电气制造商协会(ZVEI)以及大众、博世、SAP、西门子负责人和专家代表进行了座谈交流。结合当前全球信息技术与制造业融合发展的趋势,谈谈对德国工业4.0一些认识和感受,概括起来就是四个基本问题,德国工业4.0:为什么?是什么?如何看?怎么干?这是一个内部的研讨会,我谈谈自己个人的一点学会体会,不代表任何组织,不对之处请大家批评指正。

工业云现状

2015年8月5日,GE公司宣布Predix云产品方案。Predix云是全球第一个,也是唯一一个专为收集与分析工业数据而开发设计的云解决方案。目前,通用的Predix云每天处理来之上亿设备资产上1000万个传感器发回的5000万条数据。

2015年9月29日,全球领先的实时云信息系统SKKynet公司与通信专家红狮子(Red Lion)公司宣布一个合作计划“Red Lion Controls”,该计划的目标是通过双方产品组合,提供一个支持300多个工业协议,几乎任何设备可以实时双向连接的安全的集成解决方案。

2015年10月27日,工业通信软件制造商Kepware公司发布了一个物联网网关产品,该产品用于机器设备/传感器的实时数据直接进入云端应用。

2015年10月29日,TempoIQ公司发布了最新的基于物联网的开发平台,该平台可以在不写任何代码的情况下,连接不同厂商的设备实时数据流,基于百万计物联网数据流创建分析、报警等模型。

结论:支撑数据采集的技术或产品已成熟,物联网数据通信协议尚未确定。

数据模型和信息模型的概念和差异

数据模型和信息模型的目的和性质不同。

数据模型与数据相关,数据模型支持软件的实现,并组织各类数据的访问,编码和处理。数据模型描述数据的结构和类型。

信息模型是用于支持一组业务流程或描述一个功能域,使使用信息的人理解。信息模型通过转换规则一般可以转换为数据模型。

注:数据模型和信息模型和CPS参考框架的术语概念。

信息化、自动化现状

当前,信息系统在工业中支持并控制着许多业务流程,从产品开发,生产规划,工程与生产,直至维护保养,涵盖了整个价值链和整个生命周期。在过去几十年间,IT工具已经从当初的单一功能开始不断地日趋完善。无论是企业内部还是IT供应商,开发者的焦点都放在了为各自的应用程序提供最好的支持上,而不是与其他工具的交互作用或技术数据的通畅性上。尽管如此,对于流程与产品来说还是取得了很大的进步。

在自动化控制领域,自动化控制系统通过监控及检测工厂各种设备运行状态信息,将其传送到控制系统中进行分析判断,从而确定设备接下来的操作,同时也可及时发现设备运行中存在的异常情况,并对其进行报警处理,降低故障的发生及因故障问题造成的经济损失等;另外,自动化控制系统可在紧急突发情况时,自动切断供电线路或将设备进行启停,从而确保现场设备及工作人员的安全。常见的控制方式主要有分散控制系统(DCS)及PLC控制系统。

目前,在一些制造行业,传感器的信息量已超过计算机或其它应用,成为信息交互的主流,传感器与因特网的高效融合,能实现人与物、物与物的互联。传感器及数字仪表,通过不同的专用接口(RS232、RS485、RS422等)连接到控制器,在一些特殊区域,可以通过支持3G/4G或GPRS的DTU通讯模块进行数据上传。

TPP与工业4.0

TPP是“跨太平洋伙伴关系协议”,是由新西兰、新加坡、智利和文莱等四国发起,从2002年开始酝酿的一组多边关系的自由贸易协定,原名亚太自由贸易区,旨在促进亚太地区的贸易自由化。

TPP协议的主要内容和目标是什么那?重点包括以下方面:

一句话:所有经济监管制度都必须统一标准。

具体包括:贸易和服务自由(禁止各种门槛)、货币自由兑换(禁止操纵)、税制公平(禁止补贴)、国企私有化、保护劳工权益、保护知识产权(保护原创、反对山寨)、保护环境资源、信息自由(包括新闻自由、互联网自由)等等。

智能传感器重塑自动化

        智能设备的发展是推动自动化快速变化的主要原因之一,特别是带有嵌入式计算和存储功能的智能传感器技术,他们通过有线/无线通信与外界交互或者自主执行一些操作,甚至是在一定程度上自主预测和分析数据,因此,智能传感器技术是工业自动化技术增加价值的重要因素。
 
        在一个例子中,一个智能气相色谱仪有一个内置的“软件助理”指导缺乏经验的人员进行安装、操作和维护程序。
 
        很多传统的传感器也有额外的智能特性,比如压力传感器可以检测电气回路,温度传感器可以检测热电偶是否退化,包括自校准等。但是,今天的智能传感器其功能更加强大,可以产生比传统传感器高20-50倍的PV值,包括均值、最大和最小值等,通过对这些值的分析,可以直接得到有价值的信息,比如,超声波腐蚀检测,传统的传感器读出的是原始数值(波形),智能传感器可以计算出壁厚和腐蚀情况等经过计算后的数据。基于这种智能的传感器,可以使设备通过一定的规则而自主操作。随着设备的智能化,操作人员不需要原始数据,而是直接分析设备的执行结果即可。
 

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