Dziesięć inteligentnych technologii produkcyjnych jest ściśle ze sobą powiązanych. Przedsiębiorstwa produkcyjne powinny stopniowo i racjonalnie promować zastosowanie tych dziesięciu inteligentnych technologii.
1. Inteligentny produkt
Inteligentne produkty zazwyczaj obejmują oprogramowanie mechaniczne, elektryczne i osadzone z pamięcią, percepcją, obliczeniami i transmisją. Typowe inteligentne produkty obejmują smartfony, inteligentne urządzenia do noszenia, drony, inteligentne samochody, inteligentne urządzenia domowe, inteligentne automaty i wiele inteligentnych produktów sprzętowych. Inteligentny sprzęt jest również rodzajem inteligentnego produktu. Przedsiębiorstwa powinny pomyśleć o dodaniu inteligentnych jednostek do produktów w celu poprawy wartości dodanej produktów.
2. Inteligentna usługa
W oparciu o czujniki i Internet przedmiotów (IoT) może wyczuć stan produktu do konserwacji zapobiegawczej, pomóc klientom w odpowiednim czasie zastąpić części zamienne, a nawet pomóc klientom w zapewnieniu możliwości biznesowych, znając stan operacji produktu. Może również gromadzić duże zbiory danych dotyczących działalności produktu, aby pomóc przedsiębiorstwom w podejmowaniu decyzji marketingowych. Ponadto opracowanie aplikacji zorientowanych na klienta przez Enterprises jest również środkiem inteligentnej usługi, która może świadczyć ukierunkowane usługi dla produktów zakupionych przez przedsiębiorstwa, aby zablokować użytkowników i przeprowadzać marketing usług.
3. Inteligentny sprzęt
Sprzęt produkcyjny doświadczył, od sprzętu mechanicznego po urządzenia do sterowania numerycznego i stopniowo rozwija się w inteligentny sprzęt. Inteligentny sprzęt ma funkcję wykrywania, może zrealizować wykrywanie maszyny, aby zrekompensować błąd obróbki, poprawić dokładność obróbki, ale także może zrekompensować deformację termiczną. W przeszłości pewne precyzyjne urządzenia miały wysokie wymagania dotyczące środowiska, ale teraz z powodu wykrywania i odszkodowania w zamkniętej pętli może zmniejszyć wymagania dotyczące środowiska.
4. Inteligentna linia produkcyjna
Przedsiębiorstwa w wielu branżach bardzo polegają na zautomatyzowanych liniach produkcyjnych w celu uzyskania automatycznego przetwarzania, montażu i testowania. Niektóre mechaniczne standardowe części są również wykorzystywane do produkcji zautomatyzowanych linii produkcyjnych, takich jak łożyska. Jednak producenci sprzętu nadal koncentrują się na produkcji dyskretnej. Wiele przedsiębiorstw koncentruje się na transformacji technologicznej, jest ustanowienie zautomatyzowanych linii produkcyjnych, linii montażowych i linii wykrywania.
5. Inteligentne warsztaty
Warsztaty mają zwykle wiele linii produkcyjnych, które produkują podobne części lub produkty, albo mają relacje z montażem w górę i w dół. Aby zrealizować inteligentne warsztaty, konieczne jest zebranie i przeanalizowanie statusu produkcji, statusu sprzętu, zużycia energii, jakości produkcji, zużycia materiału i innych informacji w czasie rzeczywistym, przeprowadzanie wydajnego planowania produkcji i rozsądnego planowania oraz znacznie poprawić szybkość wykorzystania sprzętu (OEE). Dlatego bez względu na to, jaki przemysł produkcyjny, system wykonania (MES) staje się nieuniknionym wyborem przedsiębiorstw.
6. Smart Factory
Fabryka zwykle składa się z więcej niż jednego warsztatu, duże przedsiębiorstwa mają więcej niż jedną roślinę. Jako inteligentna fabryka, nie tylko proces produkcyjny powinien być zautomatyzowany, przejrzystym, widocznym i szczupłym, ale także testowanie produktu, kontrolę jakości i analizy, logistyka produkcyjna powinna być zintegrowana z procesem produkcyjnym w zamkniętą pętlę. Wiele warsztatów w fabryce powinno uświadomić sobie dzielenie się informacjami, dystrybucję na czas i prace współpracy. Niektóre dyskretne przedsiębiorstwa produkcyjne ustanowiły również centrum dowodzenia produkcyjnego podobne do przedsiębiorstwa produkcyjnego procesu, aby dowodzić i wysłać całą fabrykę w celu odkrycia i rozwiązywania nagłych problemów w czasie, co jest również ważnym symbolem inteligentnych fabryk.
7. Inteligentne badania i rozwój
Aby opracować inteligentne produkty, przedsiębiorstwa potrzebują wielodyscyplinarnej współpracy oprogramowania mechanicznego i elektrycznego. Aby skrócić cykl rozwoju produktu, konieczne jest głębokie zastosowanie technologii symulacji, ustanowienie wirtualnego prototypu cyfrowego, realizację wielodyscyplinarnej symulacji i zmniejszenie testu fizycznego poprzez symulację. Trzeba wdrożyć ideę standaryzacji, serializacji, modularyzacji, aby wspierać masową dostosowywanie klientów lub dostosowywanie produktu; Konieczne jest połączenie technologii symulacji z zarządzaniem testem, aby poprawić zaufanie wyników symulacji.
8. Inteligentne zarządzanie
W ostatnich latach Master Data Management (MDM) został wdrożony w dużych przedsiębiorstwach w celu zarządzania podstawowymi danymi głównymi w jednolity sposób. Najważniejszym warunkiem realizacji inteligentnego zarządzania i podejmowania decyzji jest dokładność podstawowych danych i bezproblemowa integracja głównych systemów informacyjnych.
9. Inteligentna logistyka i łańcuch dostaw
Procesy zamówień, produkcji i sprzedaży przedsiębiorstw produkcyjnych towarzyszy przepływ materiałów. Dlatego coraz więcej przedsiębiorstw produkcyjnych zwraca uwagę na automatyzację produkcji w tym samym czasie, ale także coraz większą uwagę na automatyzację logistyki. Automatyczny trójwymiarowy magazyn, bezzałogowy samochód z przewodnikiem (AGV), inteligentny system wiszący był szeroko stosowany. W centrum logistycznym przedsiębiorstw produkcyjnych i przedsiębiorstw logistycznych zastosowanie inteligentnego systemu sortowania, robota układania i automatycznego systemu wałków jest coraz bardziej popularne.
10. Inteligentne podejmowanie decyzji
W trakcie działania generowana jest duża ilość danych. Z jednej strony podstawowe dane biznesowe generowane z różnych jednostek biznesowych i systemów biznesowych. Jednocześnie przedsiębiorstwa mogą wykorzystywać te dane do wyodrębnienia KPI Enterprise i porównania ich z ustalonymi celami. Z technicznego punktu widzenia obliczenia w pamięci jest ważnym wsparciem dla BI.