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      专利助推中国制造走向“中国智造”

      2022-01-17
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        智能制造的实现是一个从手工到半自动化,再到全自动化,最终实现智能化、柔性化生产的过程,对提高产品性能及生产率、降低生产成本和整个产品生命周期成本起着重要的作用,受到世界各国重视。日前,国家工业和信息化部发布了《关于2021年度智能制造试点示范工厂揭榜单位和优秀场景名单的公示》,共有110个智能制造示范工厂和241个智能制造场景入选名单。

        检测和控制一直是制造工厂繁重琐碎的工序,也是智能化转型的一个痛点。近年来,随着5G、大数据、人工智能的飞速发展,智能在线检测和控制在各行各业都有了广泛应用。智能工厂的检测与控制大致可分为三种模式:其一是从生产过程数字化到智能检测与控制的生产过程模式;其二是从智能制造生产单元(装备和产品)到智能检测与控制的生产单元模式;其三是从个性化定制到互联检测与控制的生产网络模式。

        生产过程模式

        笔者在全球专利数据库中进行检索发现,当前,智能工厂中的技术改进主要集中于生产单元模式,占比达到76%,这是由于不同的智能工厂针对不同产品的设备进行设计与改造。相对来说,生产过程模式和生产网络模式具有更大的普适性。

        在石化、钢铁、冶金、建材、纺织、造纸、医药、食品等流程制造领域,企业发展智能制造的内在动力在于产品品质可控,侧重从生产数字化建设起步,基于品控需求从产品末端控制向全流程控制转变。

        2004年,上海欧姆龙自动化系统有限公司提交了一件名为“一种远端对生产现场数据实时采集的系统和方法”的专利申请,其系统包括管理终端、数据库服务器、现场终端和条码阅读器;在生产现场的各工序设有用二进制条形码表示资源及资源状态的资源看板;数据库服务器与生产现场的各个现场终端连接,该现场终端又由显示器、处理器和打印机构成,它使用计算机网络结合新兴的条形码数据输入技术来实时监控生产进度和生产资源使用状况。在制造指令下达后,每经过一道生产工序,现场终端都会实时地将生产状态传送给数据库服务器,而管理人员通过管理终端实时追踪和查看生产线的运作状况或制造指令的进度,以便及时作出有效的生产决策。

        尔后,这件专利被广东工业大学、上海西门子医疗器械有限公司、 韩国轮胎株式会社等高校和企业的多件专利申请所引用。在生产线中,二进制条形码的常见实现形式为射频识别技术(RFID)。目前,RFID作为物联网感知层的重要核心组成部分,可非接触式无感知地实现智能化识别采集数据。物联网技术通过RFID电子标签让不同的设备可以互联,尤其在非常复杂的工业制造环境,通过RFID电子标签、RFID读写器,并结合条码、PLC等技术,对物料、在制品、执行设备、工装等多源环节的数据进行实时采集,为生产与运作控制提供基础性数据,有效提高生产效率。

        生产单元模式

        在机械、汽车、航空、船舶、轻工、家用电器和电子信息等离散制造领域,企业发展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间,侧重从单台设备自动化和产品智能化入手,基于生产效率和产品效能的提升实现价值增长。例如,江淮蔚来汽车工厂的车身车间全自动化程度达到97.5%。该工厂通过引进德国的巴斯勒公司工业探头,搭配深度定制开发的大数据管理系统,对每一台车上的167个关键尺寸,以及每一道装配工艺都能实现实时的监控、记录、统计与分析,最大限度避免和减少不合格产品的产生。

        巴斯勒公司的产品涉及相机、图像采集卡、镜头、线材、光源、软件,应用领域涉及工业环境、机器人、物流、自动驾驶和医疗领域。2018年,巴斯勒公司与三宝兴业公司签署合资设立公司协议,该协议将三宝兴业公司的机器视觉相关部门独立出来,划拨入新成立的公司——宝视纳视觉技术(北京)有限公司,为计算机视觉应用开发多种组件,并进行研发和专利布局。在专利申请方面,涉及改进的图像处理、减少图像数据带宽、图像传感器组件、照明系统、相机温度控制等。

        江淮汽车的PDM/生产制造/生产研发等对于业务连续性、稳定性和安全性都有着极高的要求,不允许出现业务中断和数据丢失的情况,因而对于系统稳定性和数据安全性也要求极高。为此,江淮汽车采用了宏杉科技的中端存储、全闪存阵列、双活解决方案等多款产品/解决方案来构建其底层存储能力,以支撑大量应用系统的协同与业务创新。宏杉科技的专利申请主要涉及来自记录载体的数字输入和输出、传输控制规程、用运算中的冗余作数据的错误检测或校正、寻址或地址分配。

        生产网络模式

        在家电、服装、家居等距离用户最近的消费品制造领域,企业发展智能制造的重点在于充分满足消费者多元化需求的同时实现规模经济生产,侧重通过互联网平台开展大规模个性定制模式创新。

        笔者经过专利检索后发现,这种模式最典型的专利来自百丽鞋业。相关专利通过获取用户脚型相关数据生成鞋楦数据,也可根据用户属性特征和历史脚型数据优化鞋楦数据;根据优化后的鞋楦数据以及用户指令检索鞋组件生成定制信息卡,最后通过工序设备读取定制信息卡,生成定制鞋的制作进度信息。通过这件发明专利可以实现在不需要试穿的情况下,快捷、准确地制作出合脚、舒适的鞋子。此外,百丽鞋业门店使用3D量脚器对消费者的脚部进行扫描,并获得脚型数据报告。自2018年以来,百丽鞋业基于对消费者的大数据分析,精准寻找市场需求,产品质量得到大幅提升,退残数量下降24%,平均生产周期时间缩短1/3,产线效率整体提升30%以上,实现了百丽鞋业在商品生产制造端的数据化与智能化转型。

        智能制造的检测与控制是一个不断发展与完善的过程,目前,关于智能工厂的生产单元模式的专利数量要远大于生产过程和生产网络模式。笔者认为,随着生产一体化和网络化的发展,生产过程和生产网络模式将会快速发展,我国企业可在这两种模式下进行专利布局,更快占领专利高地。另外,在智能工厂进一步细分的领域中,我国企业可根据领域特点提交专利申请,增强细分领域的专利布局,如江淮汽车的智能工厂即针对自身特点分别对不同工厂采用了广东工业大学和上海赛摩公司的生产过程控制系统。

        在笔者看来,智能制造迭代升级的过程必将为中国制造业的数字化转型升级注入新“能量”,共同绘制中国制造业全面实现高速化、精度化、智能化的宏伟蓝图。

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