最新的机械制造趋势正在颠覆行业现状

最新的机械制造趋势正在颠覆行业现状

最新的机械制造趋势正在颠覆行业现状



工业自动化的呼声从未像今天这样响亮。 多年以来,机械制造商一直在突破创新的界限以提供坚固、可靠且可以在严苛条件下运行的设备。 目前,多亏了工业 4.0,机械制造商在工业标准之上融入了巨大的变化。 技术的进步正在颠覆制造行业,这使得机械制造商正在重新考虑工业生产的方式。

机械制造商了解,除了机器的预期作用之外,现在还需要美观的外观,即外观良好的高性能机器。 机械制造的艺术融合了这两个方面。 工业物联网(IoT)的技术进步使具有可编程逻辑控制器(PLC)的计算机和控制面板能够自动运行整个设备工厂。 技术在于将自动化的机器人技术和美观融入到这些机械中。

工业物联网(loT)和工业通信的出现是行业主要的颠覆之一。 如今,机械制造商正在与管理不同机器组件子系统的集成商紧密合作,他们认识到机器需要进行交互并连接扩展网络以达到最大化的生产率。 一台机器可以读取数据信号,但是如果除去工厂网络的有线或无线连接,就不可能实现自动化或使机器人进行交互。

因此,我们需要结合最新技术以及根据行业趋势对未来进行规划。 但是,机械制造技术未来的主要趋势到底是什么?

机对机通讯

机器对机器(M2M)通信是技术的总称,它使机器能够以最少的人工干预自动交换数据并执行指令。 M2M 技术通常依靠嵌入式硬件传感器和蜂窝网络将这些传感器拾取的“实时”数据传输到联网的机器。
这样一来,就可以允许系统通过快速自动响应其环境变化来优化其性能,同时减少人工监督的需求。

实时数据分析

数据是21世纪的新石油。 但是,就像原油仅在炼油过程之后才变得有用一样,内置在 M2M 和 IoT 设备中的传感器所采集的大量数据只有在经过分析后才能获得可操作的价值。 工业通信中实时数据分析的兴起使工厂运营和企业能够在制造过程的每个阶段利用智能设备传感器收集到越来越多的信息,从而做出更好的工作流程决策,提高生产率并改善工作效率, 系统维护。

机器学习与人工智能

您是否知道机器学习(ML)可以将制造效率提高 20%,同时将材料消耗降低至 4%?1 与数据分析一样,机器学习可以利用大数据来训练,使之更有效地执行特定任务,无需明确人工编程,而是依靠模型和推理。 机器学习作为人工智能(AI)的一个子集,可能会引起员工的焦虑,但是要使 “天网”(一种来自 Terminator 电影的虚拟 AI 系统)成为现实并占领整个世界,我们还有很长的路要走。 在工业环境中,机器学习可以通过进行预测性维护和加强网络安全性来迅速减轻生产停机时间和供应链中断的影响,并最终通过数字孪生发展技术开发提高当前制造流程的精度。

机器人与自动化

世界各地的制造商越来越多地利用机器人技术来加速各个工厂中自动化的发展,从而在提高生产质量和速度的同时降低了人工成本。 从产品组装到包装,组件交付到系统维护,现代机器人可以通过具有工业通信系统的单台计算机的集中式远程控制来执行各种各样的预编程和按需任务。

工业以太网是新标准

以太网已经取代了现场总线,成为工业数据通信的新标准。 截至 2019 年中旬,工业以太网现在占新安装节点的 59%,而现场总线占 35%,无线技术占最后的 6%.2 这种趋势主要是由 IoT 的兴起推动的, 无数设备和IP网络组成的庞大网络将硬连线的变送器和串行现场总线推向了极限。 与传统的现场总线相比,以太网解决方案通常提供出色的带宽和速度,以及出色的灵活性和成本效益。

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  1. 美国国家标准学会(NIST),焦点小组:智能制造系统的大数据分析,2018 年 5 月
  2. HMS,2019 年工业网络市场份额,2019 年 5 月