智能制造生产线运营与维护课件完整版
343页1、智能制造生产线运营与维护项目1 智能制造信息化系统认知项目2 工业大数据应用概述项目3 智能制造生产线集成技术认知项目4 RFID技术与智能仓库认知项目5 切削加工智能制造单元认知项目6 切削加工智能制造单元软件的应用项目7 总控PLC的编程与调试项目8 RFID系统的调试与应用目 录项目9 华数机器人的编程与调试项目10 在线检测项目11 数控机床项目12 智能制造生产线常见故障的排除项目13 切削加工智能制造单元控制系统整体流程控制处理项目14 切削智能制造个性化产品的设计与加工制造项目15 职业能力八项指标解读项目16 优秀原创作品展示一、智能制造概述(1)产品智能化产品智能化是指把传感器、处理器、存储器、通信模块和传输系统融入各种产品,使产品具备动态存储、感知和通信的能力,从而实现产品的可追溯、可识别、可定位。(2)装备智能化通过先进制造、信息处理、人工智能等技术的集成和融合,可以形成具有感知、分析、推理、决策、执行、自主学习及维护等自组织、自适应功能的智能生产系统以及网络化、协同化生产设施,这些都属于智能装备。(3)生产方式智能化个性化定制、极少量生产、服务型制造以及云制造等
2、新业态、新模式,其本质是在重组客户、供应商、销售商以及企业内部组织的关系,重构生产体系中信息流、产品流、资金流的运行模式,重建新的产业价值链、生态系统和竞争格局。(4)管理智能化随着纵向集成、横向集成和端到端集成的不断深入,企业数据的及时性、完整性、准确性不断地得到提高,必然使管理更加准确、更加高效、更加科学。(5)服务智能化智能服务是智能制造的核心内容,越来越多的制造企业已经意识到从生产型制造向生产服务型制造转型的重要性。项目1 智能制造信息化系统认知二、智能制造信息化系统项目1 智能制造信息化系统认知(1)现场层现场层主要包括生产制造过程中所用到的各类生产设备和检测设备,它是底层生产数据的基本来源。(2)基本控制层该层主要是指车间基础控制系统,包括可编程序控制器(Programmable Logic Controller,PLC)、分布式控制系统(Distributed Control Systems,DCS)和分布式数控(Distributed Numerical Control,DNC)等。(3)监视控制层监视控制层通过组态将基本控制层的数据可视化。(4)执行层在执行层,最主要
3、的应用是制造执行系统(Manufacturing Execution System,MES)。(5)计划层在计划层,主要是企业资源计划(Enterprise Resource Planning,ERP)系统和产品生命周期管理(Product Lifecycle Management,PLM)系统。项目1 智能制造信息化系统认知思考与练习1.智能制造是指具有信息、等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。2.智能制造作为广义的概念,包含了五个方面:、和。3.智能制造信息化系统通常包含五层内容,它们是、和。4.人机界面(HMI)是监控系统的操作员窗口。5.主要负责制造执行管理,是具体制造职能部门最核心的应用,也是连接企业管理层与生产现场的“数据交换机”。6.在计划层,主要是和系统。项目1 智能制造信息化系统认知任务1工业大数据的概念及特征一、大数据的概念二、大数据的特点(1)大容量(Volume)大容量指的是巨大的数据量以及规模的完整性。(2)多样性(Variety)多样性是指数据格式种类的多样化,除了传统的结构化数据以外,还有大量的非结构化数据,如文本、表格、图像、视频等数据形式均可能同时
4、存在。(3)快速变化(Velocity)它有两层含义:一是,数据的产生更加动态化,有大量的实时、高频的数据产生,对数据的读写和存储提出了高要求和挑战。(4)低价值密度(Value)大数据的价值具有稀缺性、不确定性和多样性的特点,其价值隐藏在海量数据之中,往往价值密度很低,需要经过大量的分析处理才能挖掘出大数据的高价值,从而体现大数据运用的真实意义。(5)真实性(Veracity)真实性是一切数据价值的基础,数据的真实性直接影响数据的质量。项目2 工业大数据应用概述三、大数据平台的架构及特点项目2 工业大数据应用概述(1)数据源使用RFID射频识别、传感技术、嵌入式技术、总线通信等信息技术,将多种感知技术手段采集的、分散的产品设计、生产、供应链信息等数据,通过可靠的信息传输设备,并汇聚PLM、ERP、MES等系统的数据,传输到大数据中心。(2)数据整合由于大数据平台管理的数据量极大,种类繁多,因此需要对这些数据进行整合。(3)数据建模大数据平台需要提供多种数据挖掘算法(包括分类、关联、细分等类型),并提供自动建模技术。(4)流计算在智能制造生产过程中,会产生大量的实时数据,如生产线的工艺
5、过程数据、设备状态数据、传感数据等。(5)大数据应用大数据应用包括精准营销、产品研发、质量监控与分析、节能降耗、预测性维护等各种应用场景,大数据的应用正加速渗透到工业生产和日常生活的各个方面。项目2 工业大数据应用概述思考与练习1.大数据(Big Data)是以、和为主要特征的数据集合。2.大数据的特点有、五种,即“5V”。3.大数据快速变化的两层含义分别是指和。4.数据平台的架构必须具备、以及四个方面的特点。5.大数据平台由哪5个部分组成?简述各个部分内容的特点。项目2 工业大数据应用概述任务2工业大数据的典型应用一、大数据助力产品研发二、大数据驱动的制造过程质量控制1)通过全量数据的收集与分析,显著地提升了质量控制的精准度。2)引入大数据的相关性分析,突破了传统质量数据处理方式。3)建立产品质量与生产过程的实时关联,不断地优化制造过程。4)实现制造过程的实时监控,预防产品质量问题的产生。项目2 工业大数据应用概述三、生产设备的预测性维护项目2 工业大数据应用概述项目2 工业大数据应用概述四、基于大数据的工业节能(1)优化排产通过精准地预测需求、优化生产计划,可以有效地缩短不必要的生
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