工业互联网推动机器人协同智能制造发展.pdf
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1、专题报道Special Reports8机器人技术与应用 2023 51 智能制造发展背景及意义当下,人工智能、工业互联网、大数据、云计算等新一代信息技术深度融入到传统制造业中,推动制造业转型升级,向数字化、网络化、智能化方向发展。在此背景下,工业互联网作为智能制造的基础设施,对于智能制造的发展尤为重要。1.1 发展历程随着信息技术的迅猛发展,以信息化、工业化深度融合为方向的科技革命席卷而来,智能制造正成为先进制造业的主攻方向。智能制造是“基于新一代信息技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动环节,具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等特征,旨在提高制造业质量、
2、效益和核心竞争力的先进生产方式”,将基于工业互联网的智能制造作为制造强国建设的主攻方向,对加快发展现代产业体系,巩固壮大实体经济根基,构建新发展格局,建设数字中国,建成现代产业体系,实现新型工业化具有重要作用。1.2 时代背景与国内外政策当前,智能制造已成为传统制造业转型升级的战略支点,其发展得到世界各国的重视,德国、美国、日本、英国、法国纷纷提出智能制造的发展规划。习近平总书记在党的二十大报告中指出,加快实施创新驱动发展战略,面向国家重大需求,加快实现高水平科技自立自强,以国家战略需求为导向,坚决打赢关键核心技术攻坚战;推进新型工业化,加快建设制造强国。智能制造作为实现制造强国的重要基石,我
3、国出台多项制造业转型升级的相关文件,推动产业转型升级;在航空航天、海洋工程、轨道交通、新能源汽车等大型复杂装备中大力推进智能制造。在向着数字化、网络化、智能化转型的过程中,工业互联网技术将会是智能制造的核心技术。2 工业互联网体系和关键技术2.1 定义工业互联网是智能制造的关键综合信息基础设施,自 2012 年提出以来,得到大力推广。现如今,工业互联网被定义为“通过 5G、边缘计算等新一代信息通信技术与新一代人工智能在工业中的深度融合和创新应用,构建起人、机、物的全面互联,形成实体联网、数据联网以及服务联网的网络开发平台”,为最终实现数字化、网络化、智能化的智能生产、制造、管理等提供支撑服务。
4、2.2 组成工业互联网的核心是以生产要素互联为基础,发展感知、分析、决策、控制、管理一体化的信息物理深度融合应用,形成数据驱动的工业智能应用。该平台由四部分构成硬件及芯片(工业芯片、工控设备、工业网络),工业软件(数字孪生、CAD/CAE、MES/PLM),工业操作系统(嵌入式系统、分布式系统、实工业互联网推动机器人协同智能制造发展 王耀南(湖南大学,长沙,410082)摘 要本文以“工业互联网作为智能制造的基础设施”为切口,对工业互联网发展现状、体系架构、关键技术展开介绍,通过多个案例清晰展示工业互联网在不同领域智能制造中的应用,讲述如何将工业互联网与机器人进行高效结合,在智能制造中发挥更大
5、的作用,最后在对工业互联网智能制造未来发展趋势分析的基础上,提出发展建议。关键词:工业互联网,5G,多机协同,智能制造作者简介:王耀南,中国工程院院士、湖南大学教授,长期从事机器人感知与控制技术、工程应用研究和教学科研工作。专题报道Special Reports9Robot Technique and Application2023 5时操作系统),工业云平台(工业中间件、工业模型库、工业算法库)。2.3 面临的技术挑战目前,我国工业互联网研究尚处于起步阶段,局限在云计算、物联网和大数据等单一领域,在提升现有制造业发展水平中,工业互联网的自主可控和智能化程度方面还面临着一些重大挑战。其一,自主
6、可控程度低。高端芯片依赖进口,工业设计软件技术缺乏,但对于工业操作系统高可靠、低延时、分布式、全场景的需求高。其二,感知能力弱。目前存在感知范围有限、维度单一、场景复杂、环境干扰严重、感知困难等问题。其三,联网范围小。面对联网实体多样,不同实体的网络资源需求不同、通信协议不同、网络安全防范需求不同的问题,暴露出当前联网范围的局限。其四,传算效率低。海量、多样的数据难以有效汇聚,同时传输和计算过程的割裂,难以兼顾实时性与实效性。其五,控制效果差。与高层次业务系统环节的关联度低,工程复杂多样,难以支撑生产的智能化、柔性化。其六,智能管控难。工业互联网的应用还面临着各行业应用需求不同、生产过程流程多
7、、数据互通程度低、状态信息种类多、智能生产装备精确模型难以建立等难题。2.4 国内外政策近年来,各国为攻克关键技术难题,纷纷出台相关规划,制定发展目标。2013 年,德国率先推出“工业 4.0”计划,随后英国制定英国工业 2050 战略,日本发布机器人新战略,法国启动“未来工业”计划。我国在 2017 年发布了工业互联网平台白皮书关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见,自 2018 年以来,“工业互联网”连续 6 年被写入政府工作报告,从“发展工业互联网平台”“拓展智能+”等任务部署到“有力促进了制造业数字化智能化”的成绩肯定,工业互联网在推动制造强国、数字中国建设,促进制造业
8、高质量发展的支撑作用愈发明显。2.5 体系架构通过云边融合机制、人工智能与通信技术的赋能,成功搭建具有智能设备层、网络互联层、数据处理层、决策控制层、工业应用层的工业互联网体系。整个体系架构是基于 CPS 结构的网络,在纵向上实现云边端数据一体化智能管控,横向上支持多种终端设备互联互通。其中,智能设备层一方面需要保证物理设备间的互联互通,另一方面要感知采集数据;网络互联层主要用于信息的传输汇集,包括信息的安全认证等;在数据处理层,将5G、有线网络、无线网络接入到工业互联网中,在云端实现大量的数据分析计算;决策控制层作为工业互联网的核心,发挥实时反馈控制的作用;工业应用层用于精准管理与智能运输,
9、包括产品设计、加工、生产、服务等。2.6 关键技术工业互联网通过信息网络实现工业生产过程数据全流通,其关键技术主要包括感知、互联、计算、控制、管理。2.6.1 多源异构传感器智能感知技术智能感知技术最重要的是实现在强干扰、大范围的工业场景下,人、机、物全要素的多维度自主感知与融合。例如,在对物料身份感知与特征识别、关键设备状态与位置感知、人员位置与姿势感知的基础上,通过大数据、云计算、深度学习等技术进行信息处理,最终达到产品质量检测、机器人加工检测、人员状态检测的目的,形成一个人、机、物全要素的智能感知与融合。2.6.2 大规模异质终端高效自适应互联技术高效互联技术是实现工业互联网中大规模人、
10、机、物、系统异质终端之间的泛在化互联互通,解决信息流与知识流之间的互动瓶颈。通过大规模异质终端高效自适应互联技术,实现工业互联网中的高效传算,在大量的机器人加工和测量信息获取以后,通过网络连接,从边缘端进入到云端计算。近年来,5G 的迅速发展推动“5G+工业互联网”体系架构的完善,提升高速高效的传算。2.6.3 工业大数据高性能动态计算技术高性能计算技术是利用云边协同进行信息处理,采用网络切片等技术,保证网络化工业大数据的高性能计算和可靠传输,实现柔性生产过程的动态重构。在生产过程中,通过传感器获取人员操作设备的工作状态、系统的运行状态等信息后,在高效的网络互联层进行安全认证,最后通过计算得出
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