仁懷市1762-IA8控制器模塊質量可靠嗎

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制造型企業的異構系統融合問題，目前主要體現在以下幾個方面。

（1）設備控制系統與生產經營系統之間的融合問題　智能制造的場景如柔性化定制、智能化生產、精準設備維護等，都需要設備信息采集和控制系統與生產經營系統之間良好的配合和協作。然而由于各種歷史和現實的原因，我國眾多企業的設備控制系統與生產經營系統，往往來源于不同的廠家，而且多數行業還沒有形成設備與系統層面統一的對接標準與技術，這就導致這兩種系統之間融合度較差，企業往往需要花費較大的努力和技術上的投入，才能完成自動化層面系統與生產經營管理層面系統之間的有效融合。

（2）面向不同業務的生產經營系統之間的融合問題　企業中為滿足自身業務管理需求的各類信息系統（如設計、物流、生產、質量、財務和辦公等）之間，由于行業性、專業性和企業個性化的差異，也同樣存在不同廠商、不同技術架構、不同數據標準等問題。各生產經營系統往往各管一段、各自為政，系統間融合程度不高，從而導致生產運營運轉不暢的情況普遍存在，一定程度上影響了企業消除浪費、推行精益化管理行動的效果，同時也阻礙了智能化排產、全廠生產平衡、供應鏈協同等智能化制造場景的落地效果。

（3）面向運營的信息系統與面向分析的數據系統之間的融合問題　設備控制系統、生產經營系統都屬于OLTP（聯機事務處理）型系統，這類系統在生產經營過程中積累了大量的數據，而如何發揮這些數據的價值，實現數據驅動企業發展，日益成為智能制造領域重要的課題之一。目前許多企業應用了單個系統自帶的數據分析和挖掘功能，如生產看板、設備使用分析等。這些單體系統的數據分析功能，往往難以滿足企業整體性的數據分析需求。部分企業為了數據智能分析需求，單獨建立了OLAP（聯機分析處理）型系統，如商業智能分析、大數據分析系統等，這類系統又需要通過各種技術手段從OLTP系統中獲取數據，并將智能分析的成果通過OLTP系統進行應用。這兩類系統間的異構融合問題，同樣影響著智能制造轉型的實際效果。

在當前企業各層面系統異構性普遍存在，并且在一段時期內持續發展的情況下，通過加快發展、應用、推廣能夠簡便、快速實現多源異構系統融合的技術和標準，可以緩解當前眾多企業的轉型難、代價高、周期長及見效慢等普遍性問題，加快企業向智能制造轉型的步伐。

4.智能制造的多源異構數據問題

隨著“十三五”期間智能制造工程的推進，我國制造業主要領域的重點企業大多完成了數字化、網絡化改造，大多數企業引入了數字化工具和信息化軟件，建設了數字化工廠，數據已經逐漸成為企業的一個重要生產要素。然而，數據的價值卻始終無法在生產制造和產品的價值中得以體現，尤其是面對復雜的不同來源、不同類型的多源異構數據。

當前，開展數據分析主要是利用信息系統內的某一類數據，由于缺少解決工業大數據雜亂問題的工具和方法，且不同環節產生的數據具有不同的特性，因此如何解決智能制造的共性數據問題和特質數據問題，如何有效利用這些數據實現智能制造人機協同場景，是數據科學與機械工程交叉研究的一個重點方向。

（1）制造業復雜異構大數據處理與規范化問題　隨著傳感器、5G網絡的普及應用，企業生產數據、操作數據、設備數據、質量數據和物耗能耗數據等均實現了在線采集，工業數據呈現海量式爆發性增長，但是受限于現有技術的有限建模和表現能力，其對復雜異構數據的處理和識別精度無法實現工業數據的價值創造。通過引入數據挖掘和機器學習方法，建立通用性標準化規范模型，統一數據標準，能夠更好地識別工業數據特征，解決工業數據大、散、多的問題。

（2）面向全過程數據流的智能排程問題　隨著數字化設備在生產線中不斷增加，不同設備產生數據的有序流動構成了制造全過程數據流，通過數據流與生產工藝的融合，使得企業排程發生重大變革。對企業生產過程中涉及的計劃排程、物料平衡、預測性維護等維度的相關數據信息進行深層次的智能數據采集與挖掘，開展生產計劃調度過程中所涉及的柔性裝配、準時化生產、混合生產等多種不同業務場景下的智能排程算法建模，能夠更好地從不同角度分析企業的各種生產業務指標，并從中發現規律、預警異常、提高應急能力，*終達到監控生產活動、提供生產效率的目的，支撐企業生產平衡。

（3）智能制造人機交互與共融問題　隨著智能終端三維處理能力的快速發展和低成本傳感顯示元件不斷涌現，虛擬世界和物理世界可以通過智能終端建立連接。但是由于工業領域大數據的特性，人機交互場景的采集和識別準確率偏低，人機交互效率和交互程度無法滿足工業場景的需求，制造的各個環節相互獨立、協同性弱又導致了智能設備的通用性較差。通過建立數據流驅動下的人機交互場景，實現虛擬信息技術與實體經濟在生產制造全過程和各領域全面、深度、智慧化耦合，通過數據信息的實時更新和精準控制，開展設計、工藝、制造、管理和物流等環節的集成優化建模研究，能夠提高制造執行、過程控制的**化程度，解決人機交互與共融的共性問題。

結合制造業數據DAAS、數據傳輸、感知交互等資源，從研發設計、生產制造、工業裝配、工業檢測和遠程運維五個維度建立狀態感知、虛擬現實呈現、人機協同及精準執行的企業業務管理，以可視化呈現方式實現數據的自動流動、感知分析、決策執行，實現工業數據虛實融合場景，從而不斷驅動、完善并提升生產過程，降低復雜生產系統的不確定性，促進生產過程各維度業務管理水平的螺旋上升，對于加快實現智能制造支撐數字經濟發展具有重要意義。

5.工業機器人的大規模應用瓶頸問題

工業機器人（見圖3）的應用一般以非標集成應用為主，目前智能工廠改造投資回收期普遍偏長，基本上5年內的回收期可被先進制造企業接受，但大量的中小企業都只能接受2～3年的回收期。工業機器人的應用需要克服機器人選型、專用機構開發、機器人編程測試和應用服務等多個環節的成本問題。應用切換代價大，單個應用用量低會導致研發攤銷高。再加上工業機器人系統對人工替代不徹底、建設維護成本高等原因，導致市場分散、運維成本居高不下。

圖3　工業機器人

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