大数据驱动的智能车间运行分析与决策方法体系

针对智能车间制造数据呈现的大数据特性,研究大数据驱动的车间运行分析与决策方法体系。在分析传统方法局限性的基础上,提出"关联+预测+调控"的车间运行分析与决策新模式,进而提出该模式下的方法论体系,包括车间大数据预处理与分析方法、车间运行状态预测方法及车间运行状态决策方法等。提出车间运行分析与决策技术体系,深入讨论了海量高维多源异构制造数据预处理、动态制造数据多尺度时序分析、制造数据关系网络建模与关联分析、车间运行状态演化规律与预测和基于定量调控机制的车间运行决策等关键技术。所提体系将对实现大数据驱动的智能工厂有重要借鉴价值。     

5G技术赋能的智能离散制造车间主动调度模式

分析了当前离散制造车间调度模式的不足和面临的挑战，在此基础上，提出一种5G技术赋能的智能离散制造车间主动调度模式，将生产过程的传统被动调度模式转化为“互联-预测-调控”的主动调度模式。针对实际生产中交货期变化、机器故障等异常工况，通过5G技术构建云-边-端协同的车间多源异构数据互联互通体系，打通各层级之间的通信壁垒，实现全生产要素的数据实时感知与互联以及生产指令的上传下达；基于感知数据，采用深度学习等人工智能技术实现车间运行状态与异常事件的精准预测；根据预测结果主动调控生产计划，优化资源配置，构建了云-边-端协同的主动调度机制，实现调度“规则+算法”的混合联动，降低异常事件对生产过程的影响，实现复杂动态制造环境下的车间性能优化。     

分布式自主协同制造——一种智能车间运行新模式

为实现生产异常的实时监控、精准预测和快速响应,针对当前以制造执行系统为核心的传统车间运行模式一直存在的异常响应缓慢、决策实时性差、系统稳定性低等问题,提出一种智能车间运行新模式——分布式自主协同制造。阐述了智能车间的分布式自主协同制造的概念、体系架构和运行机制等,探讨了智能车间的分布式自主协同制造的关键技术和特点。最后指出,分布式自主协同制造模式为智能车间的实时管控和运行优化提供了一种有效途径,有可能成为未来复杂离散制造车间的主要运行模式之一。     

离散车间制造物联网及其关键技术研究与应用综述

物联网在制造领域的深度渗透和落地应用催生了一种以"物物互联、泛在感知"为特征的新型制造技术—制造物联网。在解析制造物联网基本概念、特征和应用需求的基础上,以多源制造数据的感知、传输、分析和应用为主线,阐述了面向离散车间的制造物联网关键技术;通过分析国内外制造物联网技术的相关应用研究文献,分别从车间制造资源管理、生产过程调控、车间物流优化、质量监控与追溯、智能服务与保障5方面,总结了制造物联网在离散车间的应用模式;基于制造物联网核心技术的应用和发展需求,以及与云制造、大数据、信息物理系统的紧密关联,探讨了智能制造背景下制造物联网的未来发展趋势。     

大数据驱动的离散制造车间实时能效分析方法

为实现生产过程的节能减排,提出一种大数据驱动的离散制造车间实时能效分析方法。首先,从能耗数据与工艺数据两个方面构建了制造数据封装模型,以实现制造大数据的采集与存储;其次,通过数据聚类与数据关联分析,建立了制造大数据分析方法,实现了能耗数据的特征提取及其与工艺数据的关联融合,并据此建立了离散制造车间多层次实时能效分析指标。该方法将大数据处理与制造车间能效分析相结合,通过能耗数据的挖掘分析与可视化展示,为智能车间的节能控制提供了决策依据。     

[数据建模]面向智能生产维护的大数据建模分析方法

从当前的车间离散制造过程大数据应用特性出发,基于车间智能代理,实现了制造过程大数据的采集、处理分析,建立的制造过程大数据采集模型可实现对工序数据集的封装。采用基于聚类的方法对工序数据集进行离群点检测标记,实现对制造资源生产状态的描述与量化。建立了工序级数据特征模型,结合改进的相似元分析方法,对工序过程数据多层次包装描述和制造工序的相似性进行了评价。开发了车间底层智能管理系统,并将其运用于企业生产实际。     

针织生产智能管控的通用数据模型研究

针对针织面料生产智能管控需求,从车间计划与调度、产品生产过程和设备监控管理三个典型管控功能角度出发,基于针织生产大数据分析,建立了针织面料生产智能管控通用数据模型。依据"数据-模型-关键流程-管控"方法,对针织面料生产过程产生的大数据进行抽取分析,考虑产品信息、设备信息和生产流程信息,实现对高端针织面料生产全流程的多维数据描述;在此基础上,分析生产计划与调度、生产执行管理和设备监控关键流程中的数据流,建立相应的通用数据模型,为进一步实现针织生产关键流程织造和染整流程的智能制造管控提供基础指导。     

[学科发展]大数据驱动的智能制造

数据是未来制造业的核心要素,工业大数据分析是赋予制造“智能”的关键。系统分析了大数据驱动的智能制造的科学范式、理论方法与使能技术,阐述了应用方向与工业实践;根据“第四范式：数据密集型科学发现”,提出了“关联-预测-调控”的大数据驱动智能制造科学范式;根据数据处理流程,总结了融合处理、关联分析、性能预测与优化决策四位一体的方法体系。围绕边缘层、平台层和应用层设计大数据平台,介绍了大数据驱动智能制造的使能技术;从智能设计、计划调度、质量优化、设备运维四个角度,综述工业大数据驱动的智能制造应用现状。     

大数据驱动的智能制造

数据是未来制造业的核心要素,工业大数据分析是赋予制造"智能"的关键。系统分析了大数据驱动的智能制造的科学范式、理论方法与使能技术,阐述了应用方向与工业实践;根据"第四范式:数据密集型科学发现",提出了"关联-预测-调控"的大数据驱动智能制造科学范式;根据数据处理流程,总结了融合处理、关联分析、性能预测与优化决策四位一体的方法体系。围绕边缘层、平台层和应用层设计大数据平台,介绍了大数据驱动智能制造的使能技术;从智能设计、计划调度、质量优化、设备运维四个角度,综述工业大数据驱动的智能制造应用现状。     

基于RFID离散制造业车间生产过程控制系统研究与开发

针对当前离散制造车间生产过程控制的实时性、可靠性差的问题,提出了一种基于射频识别技术的离散制造车间生产过程控制系统解决方案。面向离散制造企业车间层的生产过程控制系统强调制造过程数据的实时采集、生产作业计划的可执行性和有效性。开发了基于RFID的离散制造业生产过程控制系统,经仿真实验平台验证表明：所设计的过程控制系统切实有效,为实现离散制造车间的准时生产奠定了基础。     

离散型智能总装车间建设探索与实践

以一个实际的智能总装车间建设项目为依托,文中系统研究了智能制造技术在离散型总装车间中的应用。首先,介绍了国内外智能总装车间的发展现状,提出了离散型智能总装车间建设架构,给出了智能总装车间的总体建设思路。然后,从车间信息管理系统、脉动式总装生产线建设等方面,详细研究了智能总装车间建设的关键技术。最后,结合某雷达电子装备智能总装车间建设,验证了智能制造技术的实际应用情况。     

Intelligent Manufacturing Systems in COVID-19 Pandemic and Beyond: Framework and Impact Assessment

Pandemics like COVID-19 have created a spreading and ever-higher healthy threat to the humans in the manufacturing system which incurs severe disruptions and complex issues to industrial networks. The intelligent manufacturing(IM) systems are promising to create a safe working environment by using the automated manufacturing assets which are monitored by the networked sensors and controlled by the intelligent decision-making algorithms. The relief of the production disruption by IM technologies facilitates the reconnection of the good and service flows in the network, which mitigates the severity of industrial chain disruption. In this study, we create a novel intelligent manufacturing framework for the production recovery under the pandemic and build an assessment model to evaluate the impacts of the IM technologies on industrial networks. Considering the constraints of the IM resources, we formulate an optimization model to schedule the allocation of IM resources according to the mutual market demands and the severity of the pandemic.     

虚拟制造的关键技术探究

虚拟制造是实施敏捷制造的核心环节，本文在提出其功能的基础上，从产品实施的角度出发，对实施虚拟制造技术中的一些关键软件技术，如智能设计、可制造性自动分析、产品／工艺／生产模型、分布式制造和设计的现状进行了分析，并指出了其发展方向。     

基于滑动平均订单预测的半导体生产库存模型

为满足变化莫测的市场需求与半导体制造企业复杂的制造过程,针对半导体生产企业的生产时间不确定性和订单到达不确定性,分别使用滑动平均法与指数平滑法建立客户订单预测模型,提出了基于这两种客户需求预测模型的离散反馈状态生产库存控制系统模型;讨论了这两种模型系统有界输入有界输出的稳定性,并给出了基于这两种模型的系统达到有界输入有界输出稳定的参数限制条件。使用某半导体制造企业的订单生产数据,对两种预测模型进行仿真运算,比较了这两种模型下系统生产库存控制的具体效果。仿真结果显示,两种模型都可以满足客户订单的需求。通过检验表明,滑动平均法预测模型能使半导体企业生产库存控制获得小于3%的牛鞭效应,优于指数平滑法预测模型的结果。     

[工程应用]热轧产线智能制造技术应用研究——宝钢1580热轧示范产线

智能制造是未来钢铁行业战略发展方向，各钢铁制造企业、装备与控制供应商都在积极探索实施方案。以国内钢铁行业首条智能制造示范产线——1580热轧智能产线的建设为例，总结了传统热轧产线智能化改造过程中智能制造技术的应用情况。构建了包括智能化模型、智能物流、设备状态诊断和预测性维护、工艺过程在线检测、绿色产线等八大模块的热轧智能车间的系统框架；介绍了热轧智能产线关键技术；展望了未来热轧领域智能制造的发展方向。     

基于时空聚类的在制品流转状态分析

针对离散制造车间制造过程监控的需求,提出一种基于时空聚类的在制品流转状态分析方法。通过改进的动态密度网格聚类方法对车间在制品历史位置数据进行分析处理,获取在制品时空轨迹模型;并通过计算实时数据与模型的改进Hausdorff距离来判断在制品流转状态。以某机加工车间为例,验证该方法的可行性和有效性。     

共融机器人重大研究计划研究进展

“共融机器人基础理论与关键技术研究”重大研究计划,聚焦“刚-柔-软机构的行为顺应与可控性”、“人-机-环境多模态感知与自然交互”以及“机器人群体智能与操作系统架构”三个科学问题,主要面向智能制造、医疗康复、国防安全和学科前沿四个重点方向,实施四年来取得了长足进展,构建机器人与人、机器人与环境、机器人与机器人交互的共融机器人研究体系,推动了工业机器人、服务机器人和特种机器人领域的理论和技术发展,相关科研成果为我国高端制造、康复医疗、国防安全等国家重大需求提供了坚实的理论和技术支撑。对在该重大研究计划支持下所取得的有关共融机器人的主要研究进展进行概述,内容涵盖“与环境共融的加工制造机器人”、“与人共融的康复辅助机器人”、“机器人间共融的群体智能与操作系统”以及“共融机器人前沿：新方法、新原理和新概念”,以此给出后续的重点研究方向和建议。     

装备制造业节能减排技术发展现状与趋势

在国家“能源开发与节约并举,把节约放在首位”的方针指引下,装备制造业节能减排技术取得了长足发展．但也暴露出一些亟待的解决问题。论文分析了装备制造业节能减排技术发展现状与趋势,以期为节能减排技术筛选与评估提供支撑。     

离散制造单元生产扰动识别模型及其自适应节能控制方法

离散制造单元的生产扰动是中断设备生产、造成能耗浪费的源头，如何在复杂动态的扰动环境下实现设备节能控制策略的自适应选择和控制参数的自适应优化从而达到最优的节能控制效果是一个亟待解决的难题，为此提出了基于生产扰动识别模型的离散制造单元自适应节能控制方法。首先，基于生产扰动的模式性和不确定性，构建了一种马尔科夫逻辑网络驱动的生产扰动识别模型，实现生产扰动的精准识别。然后，以能耗浪费期望为优化目标，生产延迟时间期望为优化约束，制定了基于时间阈值的设备节能控制策略，提出了面向生产扰动自适应的节能控制方法。最后，以某压铸单元为对象进行了案例验证，结果表明生产扰动类型会对节能控制效果造成显著影响，所提出方法在尽量保证生产的前提下通过提升节能控制的自适应能力实现了更好的节能效果。