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最早由通用电气于2012年提出,随后美国5家行业龙头企业(AT&T、思科、通用电气、IBM和英特尔)联手组建了工业互联网联盟(Industrial Internet Alliance, IIC),对其进行推广和应用。
工业互联网的核心是通过工业互联网平台把原料、设备、生产线、工厂、工程师、供应商、产品和客户等工业全要素紧密地连接和融合起来,形成跨设备、跨系统、跨企业、跨区域、跨行业的互联互通,从而提高整体效率。
工业互联网的本质是使得工业能形成基于全面互联的数据驱动智能,在这个过程中,工业互联网能构建出面向工业智能化发展的三大优化闭环:
(1)面向机器设备/产线运行优化的闭环;
(2)面向生产运营优化的闭环;
(3)面向企业协同、用户交互与产品服务优化的闭环。
工业互联网平台包括边、端、云三个部分,“云”是传统云计算的中心节点,云端数据中心;“边”是云计算的边缘侧,分为基础设施边缘和设备边缘;“端”是终端设备,如手机、智能化电气设备、各类传感器、摄像头等。它通常采用云计算和边缘计算技术构建,工业互联网平台构造使用的主要技术包括虚拟化技术、分布式数据存储技术、编程模式、大规模数据管理、分布式资源管理、信息安全、平台管理等。
云计算是一种计算模型,可以随时随地的按需访问共享的、可配置的计算资源池(如网络、服务器、存储、应用程序和服务),只需最少的管理工作就可以快速配置和分发。云计算为用户提供三种级别的效劳:基础设施即服务(IaaS);平台即服务(PaaS);软件即服务(SaaS)。具备自感知能力的生产要素和信息传输网络构成了工业互联网平台的硬件基础。工业互联网平台通常搭建IaaS或PaaS方式提供软件基础。
随着云计算技术的发展,在制造领域应用云平台技术也逐渐成为一种趋势。在云平台上进行相关制造活动是制造企业进行升级和转型的重要手段。基于云的仿真技术与智能制造的结合将成为制造系统仿真发展的必然趋势。
边缘计算(Edge computing)是一种分布式计算模式,它使计算和数据存储更接近需要的位置,以提高响应时间和节省带宽。
边缘计算一般都配置于靠近设备端或数据源头的网络边缘侧,采用网络、计算、存储、应用等多种核心功能一体化开放平台,提供计算服务,从而获得及时的网络服务响应,满足敏捷连接、实时业务、智能分析、动态优化、安全与隐私保护等方面的需求。
边缘计算为工业互联网/物联网、云计算在智能制造的实际应用,提供了便捷可行的技术途径和方案,可以有效地解决实际应用场景中的数据实时性、资源分散性和网络异构等问题。
工业互联网技术体系包括4个部分:
工业互联网安全保障应从上到下建立体系化的顶层设计,未来需要关注的五大安全重点包括设备安全、网络安全、控制安全、应用安全和数据安全。
工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置,具有柔性好、自动化程度高、可编程性好、通用性强等特点。国际上,工业机器人的定义主要有如下两种:
(1)国际标准化组织(ISO)的定义:工业机器人是一种具有自动控制的操作和移动功能,能完成各种作业的可编程操作机。
(2)美国机器人协会(RIA)的定义:一种可以反复编程和多功能的,用来搬运材料、零件、工具的操作机;或者为了执行不同的任务而具有可改变的和可编程的动作的专门系统。
机器人集成应用技术是指以提升工业机器人任务重构、偏差自适应调整能力,提高机器人人机交互性能为目标的机器人技术。主要有:基于智能传感器的智能控制技术、远程故障诊断及维护技术、基于末端力检测的力控制及应用技术、快速编程和智能示教技术、生产线快速标定技术、视觉识别和定位技术等。
云机器人的发展趋势:
(1)通过5G+强大通信能力与周边各种自动化设备以及其他机器人互联协同;
(2)通过IoT平台以及多种传感器完成数据收集,上传云端平台;
(3)在后台云计算的支持下,适应复杂环境,支持复杂行为,完成作业任务的敏捷切换与管控;
(4)借助云平台的大数据分析功能,实现智能维护与故障预诊断功能,同时具备进化功能。
工业互联网平台不仅可以感知设备级、车间级的数据,同时能将跨部门、跨层级的生产要素之间的信息关联互通,对生产过程的描述也不局限于加工过程,而是从更深的层次、更细的粒度、更全面的角度对生产制造的全过程进行描述,能从更全面的角度对资源配置进行优化。
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