美国给出了通向新一代制造系统的标准体系,其整体系统的分解架构值得我们关注和考量。本文给出了智能制造和其他各种制造的范式解读,并给出了智能制造系统的框架图。
2016年2月份,美国国家标准与技术研究院NIST工程实验室系统集成部门,发表了一篇名为《智能制造系统现行标准体系》的报告。这份报告总结了未来美国智能制造系统将依赖的标准体系。这些集成的标准横跨产品、生产系统和商业(业务)这三项主要制造生命周期维度。
智能制造是面向下一代的制造
NIST开宗明义地表达了制造业商当今的苦恼,他们不得不面临着各种各样不断增长的需求:差异性更大的定制化服务、更小的生产批量、不可预知的供应链变更和中断。**的选择,就是整合各种技术力量。
成功的制造商不得不适应快速变化,同时通过优化能源和资源的使用,提升产品质量。
听上去多么朴素的话语,产品质量仍然是最基本的诉求。
所有的技术形成一个全新的核心,就是“以信息为中心”的智能制造系统,能够做到企业数据的**流动,和更加重要的是,数据在全企业的重复使用。
然而,如何让不同的异构系统能够相互通信、相互理解,只能依靠标准。本文正是为了探索产品、生产和业务数据这三个制造业生命周期维度,所需要的信息标准。
早在2014年,美国PCAST总统科技顾问委员会发布了一份报告,确定三个优先考虑的变革制造技术。
前两项技术提高了制造商根据信息快速**地做出反应的能力。只有标准体系可以提供这种依赖于**的信息流和快速系统响应能力。该委员会在作出报告之后,还意犹未尽地指出,标准体系可以刺激新技术、新产品和新的制造方法的的采用。只有这样,总统科技顾问委员会断言,才能满足差异性生产的可能。
智能制造的范式解读
为了更好地理解智能制造,本文给出各种制造范式Paradigm的对比。
那么什么是,智能制造系统Smart Manufacturing System?
智能制造区别于其他基于技术的制造范式,定义了一个有着增强能力,从而面向下一代制造的目标愿景。
其核心特征包括:互操作性和增强生产力的**数字化制造企业;通过设备互联和分布式智能来实现实时控制和小批量柔性生产;
快速响应市场变化和供应链失调的协同供应链管理;
集成和优化的决策支撑用来提升能源和资源使用效率;
通过产品全生命周期的**传感器和数据分析技术来达到高速的创新循环。
解读智能制造的生态系统
智能制造生态系统,包含了非常广阔的制造业内容,范围很广,包括生产、管理、设计和工程。智能制造生态系统图,展示了整个制造系统的三维空间。
值得注意的是,这三个维度都与制造业金字塔(Manufacturing Pyramid)密切相连。我们研究认为,这里面潜在包含了一种非常传统的思想,那就是产品的价值,是在一个标准工厂模型下得以实现,并开始延展。
产品维度是用绿色标识,产品生命周期涉及信息流和控制,从产品设计的早期阶段开始,一直到产品的退市。
生产维度是用蓝色标识,生产系统生命周期关注整个生产设施及其系统的设计、部署、运行和退役。
商业维度用橙色标识。商业系统关注供应商和客户的交互功能。
其中每一个维度都为制造业金字塔从机器到工厂,从工厂到企业的垂直整合发挥作用。沿着每一个维度,制造业应用软件的集成都有助于在车间层面提升控制能力,并且优化工厂和企业决策。这些维度和支持维度的软件系统最终构成了制造业软件系统的生态体系。
尾注
值得注意的是,美国NIST旗帜鲜明地给出了不同的制造范式,但实际上,这中间相互交叉是很多。最值得注意是,是这三种制造模式的区分:Smart Manufacturing、Intelligent Manufacturing和Digital Manufacturing。我们在对此文章进行处理的时候,也破费周折。Smart Manufacturing似乎也可以翻译成智慧制造,但感觉目前这种提法并不是很多;而本文中的Intelligent Manufacturing,更多在强调AI人工智能。因此通盘还是将Smart Manufacturing翻译成“智能制造”了。特此告知读者我们的困惑,也请高手参与解读。
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