机电一体化对于智能制造的价值与发展
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机电一体化对于智能制造的价值与发展 摘要：制造业是国际经济竞争与综合国力博弈的重点领域。目前，越来越多的国家和地区都针对智能制造展开了竞争性战略布局。智能制造的实现依赖于先进技术的强大支撑，其中机电一体化技术的功能与作用不可替代。机电一体化技术把机械技术、自动化技术、电力电子技术、接口技术、传感技术、数控技术、工业机器人技术、微电子技术、工艺与加工技术等技术有机地结为协同增效体系，根据智能制造的需求合理配置、科学组合，完成特定任务，全面助力智能制造的动态感知、实时诊断、自主优化、顺畅交互、智能决策、精准执行和柔性生产。我国要抢抓和把握第四次工业革命的历史机遇，推动制造业的智能化变革，必须高度重视机电一体化技术的持续创新与迭代升级，促进更加智能化、精准化、可靠化、高速化、微型化和高效化机电一体化技术在智能制造中的融合应用。 关键词：智能制造；机电一体化；价值；发展 1智能制造的技术特征 1.1智能化特征 随着智能制造实践的深入和人们认知的日益丰富，许多学者、学术团体与国际组织都赋予了智能制造不尽相同的内涵，但是大都强调了智能制造的智能化特征。智能化是指制造系统具有感知能力、记忆与思维能力、自主学习和自适应能力，具体表现为供应链管理智能化、产品设计智能化、制造过程智能化、制造设备智能化、制造服务智能化、制造能源管理智能化等。智能化既是智能制造区别于传统制造最突出的特征，又是智能制造最重要的技术需求之一，发展智能制造就要不断提升制造技术的智能化水平。 1.2知识化特征 人类的知识包括已经编码的“显性知识”和未能编码的“隐性知识”，智能制造技术追求的一个重要目的就是“使机器自主学习”，将隐性知识变成以计算机软件、数学模型、知识库等体现的显性知识，促进知识的重复利用和无限分享，实现对知识的智能发现、搜集、整理、存储、推送、分析、研判的结构化管理。发展机器深度学习技术，更高质量、更高效率地发挖与利用人的知识和智能。 1.3大数据化特征 制造业积累着实时产生、多源异构、类型复杂、数量庞大、内容丰富、动态增长的数据。数据科学的研究与实践，促进了大数据技术在制造业的应用。大数据关注于“系统的系统”，对智能制造的影响全面而深刻，其推动智能制造的方向主要为:其一，把制造涉及的问题变成数据;其二，将数据变成知识;其三，把知识再变成数据。该数据指的是生产中的指令、工艺参数和可执行的决策，从根本上去解决与避免问题的发生。现在，制造大数据中心出现了向大数据分析平台转移的趋势，该平台集数据集成、存储、处理、分析、展示等功能于一体，满足制造业对数据的系统搜集、分析和决策。 2机电一体化技术对智能制造的影响 2.1促进智能制造的柔性生产 从某种角度认识，智能制造就是基于感知、诊断、调整、研判、决策和执行高度柔性化的制造模式。因为，只有柔性化生产才能克服制造完全依赖于经验管理的弊端，解决苛刻的技术标准与复杂条件提出的决策难题。在智能制造评价体系中，“柔性生产力”不可或缺，具体指标包括产品柔性、反应柔性、成本柔性、批量柔性、状态柔性、连续性、可重构性、生产作业自动化程度、研发转化柔性等。 2.2助力智能制造的精准控制 智能制造从“感知”开始，即利用感知技术及时、准确把握和全流程地掌控制造生命周期中人、物、机、环境和信息等要素的变化，通过“数字孪生”等技术促进数据在物理世界与虚拟空间的转换，实现研判、决策、修正、通信等活动的精准控制。智能制造的感知系统由识读器、无线射频识别技术、机器对机器通信、全球定位系统、摄像设备、物联网等组成，其中最为基础、应用最为普遍但起关键作用的是传感技术。传感技术被认为是一项具备核心价值的机电一体化技术，智能制造感知系统的构建要首先选择传感技术，其应用水平与先进性在很大程度上决定着智能制造的能力。传感技术已经发展到嵌入式Web传感器的新阶段。随着分布计算、嵌入计算、量子计算等技术的出现和实用化，以及对敏感材料的理论、工艺、结构、装置的创新，新的传感技术层出不穷，感知、集成、处理、监测信息和数据的质量和效率不断提高。 2.3优化智能制造供应链管理 “经营战略决定着企业组织结构的科学性和适用性，企业的组织结构同样制约着经营战略的实施绩效。”这就是早在上世纪60年代提出的著名的“钱德勒命题”。纵向制造模式难以适应制造业的转型升级，这促使制造企业传统的“金字塔型”的组织结构向“沙漏型”组织结构转变，规划、设计、制造、交付、物流、服务等环节原本分离的“产品功能锁定状态”被“解锁”，产品价值链与服务价值链整合，制造不再是B2C(企业到用户)，而是C2B(用户到企业)。另外，竞争对手形成竞合关系，供应链得到集成，协同制造的价值凸显，推动智能制造的社会化。机电一体化技术在智能制造供应链重构中发挥着重要作用。比如，通过传感技术，可以全面、及时地收集、监测，并利用不同行业、市场、技术、材料、人才和政策法规等数据分析产品缺陷、仓储效能和物流配送能力，预测市场走向，实现产品制造、原材料供应、销售物流和服务资源的共享、协同与统一调度。 2.4拓展智能制造的应用领域 美国机器人协会认为，机器人是指“一种可编程和多功能的操作机，或者是为了执行不同的任务而具有可用电脑改变和可编程动作的专门系统”。机器人通过学习、理解和模仿人的思维，对制造参数进行收集、分析、判断，执行类似于人类的操作。最初的机器人只能依托于“既定模式”运行，不能根据情况的变化适时调整，缺少灵活性与智能性。现在，机器人作为机电一体化技术的一种高级应用，智能性得到大大提高，增强了对条件、参数和环境变化的自适应能力。例如，智能传感技术的应用能够使机器人自动检测核心部件的运行状况、运动轨迹和运行方位。又例如，机电一体化技术中的神经网络控制技术，能够实现机器人对任务执行现场的精确操作控制。机电一体化技术拓展了机器人的实用范围，使其足迹延伸到人类尚无法到达之地(部分深海、原始森林等)，或者代替人类完成灭火、排爆、高空抢险等危险作业和地下管道维修等高难度任务。 3结语 在主要工业发达国家制定的智能制造战略中，大都把研发和促进新技术的应用当成不可或缺的核心内容，而发展更加智能化、知识化、服务化、集成化、大数据化的机电一体化技术又是其中的重点之一。机电一体化技术是智能制造技术竞争的一个制高点，其在制造业应用的广度、深度和效果关乎综合国力的强弱。在制造业深刻变革的背景下，我国应高度重视机电一体化技术发展战略的制定、完善和实施，不断提高其对智能制造的适应性，为制造业转型升级提供坚实的技术条件。 参考文献 [1]华爱琴.关于企业智能制造中机电一体化技术的发展分析与应用探讨[J].时代农机,2016,43(009):51-52. [2]秦歌.基于智能制造的机电一体化技术发展探究[J].河北冶金,2020 (8). [3]林禄全.探讨智能制造中机电一体化技术的实践应用[J].大科技,2019, 000(028):212-213. [4]李薇,李和清.机电一体化技术在智能制造中的应用和发展[J].内燃机与配件,2018,000(006):217-218. [5]李杨.基于智能制造中的机电一体化技术研究与分析[J].门窗,2019 (10). 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/66b4b55648fe04a1b0717fd5360cba1aa9118ce2.html