智能制造控制系统架构 具体可分成哪些

引言:随着制造业成就的上限随着工业革命的后续阶段不断增加,现有的人类知识和能力因无法跟上工业发展而面临一定的局限性。由于操作员无法跟上最新的技术变化,传统的制造系统无法处理过程中的不确定性和复杂性。文章将讲解智能制造控制系统架构与为什么 需要智能制造控制系统。

随着越来越多的消费者要求高质量的产品,需要在更短的时间内提高生产水平和产品质量,同时不增加生产成本。对资源优化和可持续生产方法的重视给制造商带来了进一步的压力。现有的传统系统无法有效满足要求,因为人工操作员无法适应复杂性或记忆预测生产结果所需的大量数据。

例如,传统的制造系统要求操作员根据试错法或操作员的经验,在实际生产开始之前在机器和设备中设置某些输入参数。尽管有多年的经验,机器操作员可能并不了解生产过程中可能出现的每种可能的不确定性或复杂性。智能制造控制系统源于常规控制的改进,可用于处理传统方法无法控制的复杂过程。

智能制造控制系统架构

智能制造控制系统架构具体可分成生产基础自动化系统层、生产执行系统层、产品制造周期管理系统层、企业控制和支持系统层、企业计和数据中心层,以网络和云应用为基础,从而形成完整的制造网络层次。

智能制造控制系统

智能制造控制系统架构需要覆盖产品的整个制造周期,实现不同系统间的互联性和数据集成,在建立智能制造业网络的同时,还需要保持高度的灵活性和可根据发展情况不断发展优化。

智能制造控制系统架构在三个抽象层次上解决了传统的智能系统在制造业中的不足,其可用于开发度量、标准和性能度量的概念框架。还用于概念设计的参考模型架构智能系统,以及用于实施制造应用的工程指南。

为什么需要智能制造控制系统

智能制造控制系统是一种计算效率高的过程,它指导具有不完整和不充分表示的复杂系统以及如何在不确定的环境中实现这一目标的不完整规范。智能制造控制系统通常将规划与在线误差补偿相结合;它需要系统和环境的学习才能成为控制过程的一部分。最重要的是,智能制造控制系统通常以泛化、集中注意力和组合搜索为主要算子,从而导致多尺度结构。

智能制造控制系统结合和扩展了控制系统,计算机科学和运筹学等领域的理论和方法。智能控制方法正在应用于机器人和自动化、通信、制造和交通控制,仅举几个应用领域。神经网络,模糊控制,遗传算法,规划系统,专家系统和混合系统都是相关工作正在发生的领域。计算机科学领域,特别是人工智能提供知识表示思想、方法和工具,例如语义网络、框架、推理技术,以及Prolog等计算机语言。

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智能制造控制系统

智能制造控制系统满足现有产品和工艺的产品质量和过程控制要求,而且能促进学习从而导致过程改进的方法,使其具有足够的适应性,以便对未来产品和流程进行同样的要求。

文章主要介绍了智能制造控制系统的相关知识,浏览全文可以了解到智能制造控制系统架构具体分为生产基础自动化系统层、生产执行系统层、产品制造周期管理系统层、企业控制和支持系统层、企业计和数据中心层,以网络和云应用为基础,形成一个完整的制造网络层次。

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