面向智能制造的数字化工厂实现技术分析
樊少冬
(重庆耐德工业股份有限公司，重庆 401120)
摘 要： 自改革开放以来，我国逐渐出现了以移动互联网为代表的技术创新。近阶段新型经济的高速发展，全球市场经济交流合作出现了多元化发展，为此，智能制造成为了振兴实体经济以及新兴产业的核心部位，成为了竞争力以及长久发展的基础。
关键词： 智能制造；数字化；技术分析
0 引言
基于智能制造理念的逐渐深入人心，制造业慢慢转移到智能化发展方向，大批量数据设备投入了车间开始使用，搜集了一些车间生产数据，通过分析处理，来展示数据的实际价值，从而提升企业的生产管理以及竞争力。
1 智能制造概述
从国内外发展来看，经济全球化以及国际产业的转移等，一些国外产业结构产生了较为深刻的改变，导致制造业慢慢衰退。针对这样的发展情况，国外各界人士意识到实体经济的重要性。自金融危机爆发后，国外制定了重新振作制造业的政策以及方法。策略的制定与实施，又使国外智能制造技术得以高水平发展，随着制造行业的健全，注重小企业，变为智能制造创新发展的动力。智能制造可以运用自动感知以及分析制造来获得制造装备信息流，运用先进的制造方法，达到制造自主优化，满足了客户个性化需求[1]。
2 智能工厂体系
2.1 智能工厂体系结构
为了能有效达到智能制造，其前提便是数字化工厂，在企业中，对于产品的研发以及制造，都需采取统一管控，并有效和ERP相集成，从而建立顶层研发制造管理系统。在企业中，各层的管理都需通过工业网络实现组网，达到网络的连接。达到管理生产、监控生产以及物料数据相关的业务要求[2]。在开发制造过程中，除了要完成建模和仿真，还有应对产品生产等实施仿真，清楚系统的使用性能，详细了解具体的可靠性能，为生产制造提供网络支持。
基于OpenCV的边缘检测有5个步骤，即：使用高斯滤波器对图像进行去噪；计算梯度；在边缘上使用非最大抑制（NMS）；在检测到的边缘上使用双阈值以去除假阳性；最后分析所有的边缘及其之间的连接，以保证真正的边缘并消除不明显的边缘检测结果，如图2所示。
2.2 智能工厂解决方法要素
首先，产品数字化建模和开发系统。为了提升制造的成功率以及可靠性能，需在数字化制造过程中，加强产品价格、装配、生产等方面的注重。达到生产资源与加工过程从传统到可预测制造的改变。其次，产品全生命周期管理系统。产品的全生命周期管理，最为主要的管理内容便是产品信息，只有具备一定竞争能力的产品，才能为企业取得大量的用户与市场占有率，针对制造业中信息过程，可以将用户中的“产品”为核心，将重点内容放在为用户建立支持产品开发、生产以及维护等一系列过程，从而提高创新能力。最后，制造执行系统。制造执行系统最重要的便是加强整体生产过程，对其实施改善，在搜集生产过程中，需要大批量的实时数据，合理处置实时事件。此外，和计划层与控制层维持双向通信能力，自上而下的接收大批量数据，合理接收反馈的结果与生产指令。做好制造执行系统的计划、进度、控制等。此外，全集成自动化系统都是以工业总线为基础，建立生产管理系统、人机控制等物理网络，达到智能与数字化生产。
3 数字孪生模型
3.1 数字孪生模型概述
通常情况下，数字孪生模型是通过数字的方式在虚拟空间呈现物理对象。简单来讲，是通过数字化的模式为物理对象建设虚拟模型，其中的模型便是现实环境中存在的行为特征，属于整体产品生命周期数据。站在制造企业来讲，数字孪生模型可以有效融合生产中的制造流程，达到一系列的数字化。采用集成设计与生产，数字孪生模型能协助企业达到全流程的透明化、规划细节、改善整个系统。数字孪生模型在国外国防部便提出了信息镜像模型，在此基础上演变而来。其中，信息镜像模型有三个部分，分别为真实世界的物理产品、虚拟设计虚拟产品、虚拟以及真正产品中的数据与信息。数字孪生模型在制造中最为主要的作用便是，预见设计质量与创造过程，促进设计与制造协调发展。数字孪生模型最为主要的意义便是，能达到现实世界物理系统和虚拟空间数字化系统间的交互和反馈，进而达到产品全周期内物理世界与虚拟世界和谐一致，通过数字孪生模型对其实施仿真、数据收集、人工智能应用，保证它和物力系统相适应。
基坑开挖过程中，通过对监测点的测量观测，未发现有位移和沉降变化。同时基坑开挖过程中未发现有漏水的现象，钢管桩+高压旋喷桩形成了一个阻水层。后经过两场大雨考验，该基坑位移和沉降也未发生变化，保证了基坑附近建筑的安全，同时为地下室施工提供了良好的施工条件。该基坑项目于基坑支护完成3个月后进行回填。
3.2 根据模型建立的企业
运用模型技术将数字孪生模型运用到企业中，从而建立基于模型的企业达到工业发展的多样化，达到最有效的制造新模式。在整体企业和下游供应商间，建立集成与协作的环境，在各个环节上开展工作，能很好的缩短整个产品研制周期，改变生产现场的工作环境，从而提升产品质量与效率。
4 结语
智能制造最为重要的是数字化和网络化以及智能化。其中数字化是最为重要的技术，一些产品数据管理、虚拟制造、快速成型等控制技术都是智能制造中最根本的技术。通常情况下，智能制造都是维持在数字制造中的，与数字制造基础有直接关系，通过全方位描述数字化生产有关技术，为中国企业完成智能制造以及数学转型提供帮助。
参考文献:
[1] 王东云，张凤会，刘新玉，等.面向智能制造的胶类中药行业MES系统设计[J].自动化与仪表，2019，34(3):23-27.
[2] 王铁，金向颖.面向大数据的智能制造发展探究[J].国防科技工业，2019(2):22-23.
doi: 10.3969/j.issn.1006-8554.2019.10.087
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