面向汽车行业的智能工厂建设方案.docx
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1、针对汽车领域的智能工厂具体建设方案 0 引言现如今,物联网以及大数据等多样化信息网络技术,正在不断蓬勃发展。对于全球制造业而言,被迫不得不进行自身的重大变革。在大部分西方发达国家中,已经开始逐步推进振兴本国制造业的可行性发展战略。置身于制造业领域中的相关企业,其彼此之间的竞争,已经呈现出白热化,例如:美国制造业领域,提出了“再工业化”的具体发展战略;德国制造业领域,提出了“工业 4.0”的具体发展战略,而对于中国而言,其制造业领域,已经逐步推行了“两化融合”以及“互联网+”等众多发展战略。虽然在各个国家中,对于新型工业革命,存在不同的看法,然而,尽快实现制造业领域的数字化以及智能化,已经成为了
2、各国的未来发展共识。对于制造业领域而言,汽车产业占据着举足轻重的地位。以中国为例,在2016年度,中国国内的汽车生产总值,已经突破了32071亿元,占据中国整体GDP数值的4.05%。如果从汽车实际产量的角度而言,在2016年度,中国汽车的实际产量已经达到了2811.88万辆,相比于2015年度,其实际增幅达到13.9%;与此同时,在2015年度,中国汽车的实际产量已经达到了2459.76万辆,相比于2014年度,其实际增幅达到4.71%。然而,实际上,在中国汽车领域中,无论是在信息化的角度上,还是在自动化与环保的角度上,相较于西方发达国家,依然存在着不小的差距。根据以上数据,可以得知,中国作
3、为全球最大的汽车产销国,应该逐步提高自身的市场竞争力。相较于西方发达国家,中国的汽车制造领域,依然存在着许多不足之处,无论是在信息化的角度上,还是在自动化与环保的角度上,都存在着不小的差距。故此,对于中国的汽车领域而言,其必须尽快完成转型。目前,中国汽车行业,主要在智能领域以及信息领域,存在一定程度上的劣势,然而,这恰恰代表着,中国具备相对广阔的上升空间。相较于西方发达国家,中国的汽车制造领域,依然存在着许多不足之处,无论是在信息化的角度上,还是在自动化与环保的角度上,都存在着不小的差距。故此,对于中国的汽车领域而言,其必须尽快完成转型。在此情况下,中国汽车领域,应该积极推行“两化深度融合”的
4、未来发展战略,以实现信息化和工业化为根本目的,积极完成针对智能工厂的相关构建工作,与此同时,积极推进汽车领域的研发、生产以及物流等多样化方面实现智能化。对于智能工厂而言,其理应具备各种功能,例如:全面感知以及持续自我优化的实际能力。现如今,物联网以及大数据等多元化信息网络技术,正在不断蓬勃发展,故此,智能工厂应该基于这些多元化网络技术,实现五大维度的智能化配备。其中,主要包含基础设备、智能产线以及智能工厂,与此同时,包含智能装备以及智能车间,从而将强大的互联网技术,融于汽车产业的实践中去,完成彼此之间的交互。唯有如此,才能在实际生产过程中,针对相关数据,进行实时采集,并及时回馈,从而实现相对科
5、学的全程可视化管理,进而实现汽车生产的全面优化,大大提升汽车的实际生产效率。1 汽车制造领域智能工厂建设进程近年来,全球制造业正在逐步实现智能化。在此过程中,智能工厂(SmartFactory)占据着举足轻重的地位,受到国家及相关企业的广泛关注。现如今,工业4.0以及云计算等多样化信息网络技术,正在不断蓬勃发展。在此背景下,诸多汽车品牌生产商,正在逐步推进智能工厂的应用实践。例如:宝沃智能工厂,已经引进了世界前沿的八车型柔性化生产线,对于此类生产线而言,其不仅具备相对良好的灵活度,与此同时,其能够同时实现多样化车型的共线生产,从而实现定制化生产。除此之外,此生产线具备相对完整的工艺流程,其中,
6、主要包含冲压工序、焊装工序以及涂装工序,与此同时,包含总装工序、检测工序以及物流工序。法士特智能工厂,已经引进了自动装配悬臂线,可以实现自动化装配,大大节约了实际生产成本。除此之外,法士特智能工厂,已经开始逐步推进云端技术,针对生产线中的全部数据,以及相关智能机器人的工作状态,进行实时监控,并统一进行后台管理。广汽传祺智能工厂,已经自主研发了VIDM系统,致力于切实保障实际生产过程中的安全性和环保性,并且取得了良好的成效。然而,对于中国而言,其在切实推进智能工厂实现智能化的建设过程中,依然存在着多样化的实际问题。例如:在尚未对自身情况进行综合考虑的情况下,就擅自购买不符合实际生产情况的自动化设
7、备;对于相关设备数据,并未进行联网,实现自动采集;黑箱的实际工作效率相对较低。综上所述,其根本原因,在于尚未进行科学合理的顶层规划,且尚未根据实际生产情况,进行一系列需求分析。2 智能车厂重要技术应用2.1 云计算的实际应用云计算技术,主要依托于互联网具有的相关服务,对其进行相应的增加和使用。通常情况下,其主要基于互联网,提取动态且具有一定可扩展性能的虚拟资源。美国NIST,曾经针对云计算,进行如下定义:云计算的本质,在于按量收费,云计算可以提供相对便捷的网络访问资源,用户通过在计算资源共享池中,找到自身所需的相关资源,对其进行阅读和提取。实际上,针对这些多样化资源,并不需要进行过多的管理工作
8、。目前,全球最为典型的云计算,即为XenSystem和Intel,现如今,多样化“云计算”所提供的服务范围,正在与日俱增,其对社会造成的影响力,也在逐步扩张。目前,由于云计算已经得到了相对稳定的蓬勃发展,故此,若想对其继续深入,则需要广泛应用到大数据,在下述内容中,将会进行补充。实际上,对于汽车制造领域而言,在其实际生产过程中,云计算已经切实提高了针对多样化数据的实际计算速度,从而大大提升了实际制造效率。2.2 大数据的实际应用通常情况下,对于大数据而言,其主要包含三种结构的数据,其中,主要包含结构化数据以及非结构化数据,与此同时,包含半结构化数据,现如今,在大数据中,应用最为广泛的数据,即为
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