智能制造：制造业数字化已经全面展开

分析师预测，制造业的技术创新、生产率和业务增长将主要受到两个因素的推动：对定制量产的需求增加和新一代生产基础设施。这种方法也被称为智能制造或智能制造数字化。

资料来源：西门子数字工业软件

智能制造是一种数字化方法，允许公司改进机器制造流程的每一步，从机器设计到执行，从生产到服务，同时节约成本。

本文作者比尔·戴维斯是西门子数字工业软件公司工业机械和重型设备行业解决方案总监。

智能制造：这就是它去的地方！

为此，必须确保以下制造能力：

• 连接性：客户期望他们的机器能够与工厂的其他机器通信。

• 适应性：基于传感器生成的数据，智能机器检测上游产品和流程的变化，并动态地适应新的操作条件。

• 可预测性：机器在使用过程中的模拟和预测发挥着越来越重要的作用。这需要一个现实的数字双胞胎的机器。

• 可扩展性：通过预测性维护和性能调整，可以延长机器的续航时间。目的是提高客户的价值主张，优化现金流。

基于数字孪生兄弟的生产数字化

智能制造是指将智能整合到制造过程的方方面面，无论是机器本身、各个部件、材料、产品、建筑还是供应链。然后，此智能用于联网、开放式端到端流程和基础设施。因此，数据在智能制造中变得越来越重要。其基础是数字双胞胎。如果这包括机械、电气和可编程逻辑控制器，则可以全面、精确地模拟机器，以测量和收集哪些数据。这可确保在封闭过程周期内具有可追溯性。

在下一步中，将产品的数字孪生关系与机器的数字孪生关系连接起来非常重要。这不仅与各自部分的生产和使用有关，而且与交付、生产、运营和质量保证的整个管理有关。所有制造过程都必须以正确的零件始终在正确的时间交付的方式进行控制。这种有针对性的活动协调大大有助于提高效率。

智能制造还可以降低各个零件列表的巨大复杂性。因为在每个部分列表中，都有针对各个功能的单独视图，以确保可追溯到"单一真相点"。这需要在规划和管理流程及其执行方面进行非常详细的分析和特殊技能。通过这种方式，客户可以从头到尾无缝跟踪质量。

智能制造需要智能的装配布局：正确的零件和机器必须在正确的时间在装配大厅的正确位置。照片：西门子数字工业软件

行业趋势是智能制造业的驱动力

随着技术的发展，机械工程工业4.0正在形成，对机械供应商的设计、制造和服务流程产生了根本性的影响。以下趋势的影响特别大：

• 面向客户的定制：机器自动化流程，以降低成本，并更快地向最终用户交付货物。归根结底，更广泛的消费市场的趋势决定了机器制造商的需求。例如，典型的消费品具有大体压缩的开发周期，批量尺寸较小，产品寿命更短。因此，能够灵活适应不断变化的产品组合的机器非常抢手。

• 智能机器：在制造业中，趋势是转向支持物联网的设备。以这种方式提供的数据对机器制造商构成重大挑战。特别是由于I/O频道（输入/输出）和各种通信协议（有线网络或无线5G网络）数量的增加，近年来信息泛滥。因此，自动化代码的开发人员必须能够选择正确的通道，以便能够设计越来越智能的机器。

• 夸张：离散编程和超自动化可以提供来自所有物联网信息的新见解。但是，使用人工智能和机器学习 （ML） 等技术需要大量的数据和基于云的分析，以更快地检测机器的行为和性能并实现功能自动化。使用低代码工具还可以促进超自动化。

• 全球和创新竞争：如今，灵活、敏捷的初创公司带来了新的挑战，这些初创公司基于 ML 工作，不受现有业务流程或旧客户义务的阻碍。有些公司提供即用即用和创新工具，用于监控基于软件的服务，甚至为竞争对手的机器提供机器优化解决方案。

机器和制造工艺的附加值

智能制造需要一种全面的方法，使机器制造商、设计师和工程师能够使用各种技术为机器和制造工艺增加价值。数字孪生关系至关重要，相应的软件也可用于映射从创建到执行到服务的制造过程的每一个步骤。

西门子数字工业软件的Xceler解决方案产品组合包括一系列完全集成的软件和服务，可以适应公司针对特定行业的要求 ， 包括智能制造的所有相关功能。