基于大数据的智能化制造系统

基于大数据的智能化制造系统

(1.南京工程学院通信工程学院南京211167;2.南京工程学院机械工程学院南京2111673.5.南京工程学院电力工程学院南京211167;4.南京工程学院建筑工程学院南京211167)

摘要:介绍基于大数据的智能化制造系统的实施过程和实施效果,详细说明了系统的整体结构、硬件结构和功能。大屏幕显示系统显示了智能化制造系统中的重要作用。系统的建设在制造企业设备的透明监视、生产过程的监视和大数据的增值利用等方面有着重要的意义。

关键词:大数据;智能制造;自动化

一、引言

制造业是国民经济的一个重要支柱。我国正在推动“中国2025”,在智能制造、绿色生产和智能生产智能、互联网和自动化方面。建立网络,计算云层和重要数据,将新一代信息技术纳入传统工业领域,企业需要一个信息链,一个数据链,企业对整个生命周期和整个社会生产的知识、知识转让、分析和处理。资源配置和明智的决策。企业必须抓住我的机会。保证及时建立设备系统,使信息系统现代化,建立新一代工业革命和发展。迫切需要建立一个以透明、数字化和技术为基础的设备工厂。智能退学:使用互联网、大型数据和云计算等,有透明度的实施,生产管理的效率和效力,最终是企业产品的数字化和智能化。因此有时间生产订单,提高质量,降低成本,提高客户满意度。

所述空调包括一个气体车间、三个安装车间和五个车间,在空调生产中,黄金的方法是一个重要的过程,包括制造板、冲压、焊接和喷涂的方法,以及执行。“透明的监测”、“智能制造”、“绿色”制造、提高生产效率和减少能源排放,管理企业的科学量化。与M、EERP和PDM系统的实时沟通,管理封闭电路,使生产计划更准确和更科学,并管理车间的数字化。向下游伙伴提供供应,“工业4.0”的概念,整合互联网、云层和机器人,实现智能厂、智能制造、智能化、生产过程的整合,以及对专业的修改。生产和生产,最终减少生产时间,减少链条链,提高工业效率,使生产更加聪明,更绿色。

二、基于大数据的智能化制造系统结构与功能

智能制造,即整个生命周期,以在感应条件下实现计算机化。基于重要数据的智能制造系统是以现代检测技术、研发技术为基础的。自动化技术和先进技术,如技术、云计算和大型捐赠者。实现定制和质量分析,是信息技术,智能技术和产品的技术。在机械网络的基础上,在重要的数据基础上,在重要的数据基础上,以生产和生产化学产品的理念为基础的智能制造系统。数据收集工具和系统,基于自动获取生产设备的数据,精明的准确性,以及生产、材料管理、设备管理、工具管理、质量管理等。并为决策提供支持,从而进一步扩大了生产管理的透明度,透明度监测的各个方面,生产环形环的处理,协同生产,智能制造。还有绿色生产。

1、系统总体架构

除了基本通信网络之外,该系统包括六个功能性分系统:监测装置、智能分析和生产控制分系统、智能分析和分析。生产控制子系统;能量监测,智能分析和分系统分析子系统。

2、硬件总体结构

系统设备由本地子系统、管理中心系统和远程应用程序系统组成,该系统的设备的状态控制和控制系统、生产状态收集和控制模块、A模块电气参数的搜索和控制、水参数的采集和控制模块、水参数的收集和控制模块、视频监视模块、视频监视模块、交互式终端和外联网系统、管理系统通过服务器网络(包括服务器、数据服务器、通信服务器、存储器服务器和存储器服务器)的管理中心系统、大屏幕显示系统和PC的工作站远程应用分系统系统由一个PC客户、一个移动的移动终端等组成。

(1)大屏显示系统。

数码生产是智能制造的最终目标。在中央控制室,在屏幕上使用大屏幕,实时显示所有设备和生产状态,以及生产和生产状态。在决策、决策、决策、生产、工作人员、订单和设备方面的决策、决策和决策支持方面的利用主屏幕系统将选择SDLP系统(超数字高的)无缝纫系统,以满足智能制造系统的要求,显示无线分居、精度、精度、低能量消耗和第三方容易获得。SDLP屏幕系统需要使用数字技术支持图像数据传输,这是一个高速高速治疗技术支持系统。高分辨率、完整地显示所有类型的信号源和显示高重要的显示;在没有电磁辐射和不辐射辐射的情况下保护水、水分、能量、能量系统,有效保护工作人员的身心健康。

实时显示视频制作系统的实时显示,设备的生产状态,生产计划的演变,能源的能量,实时信息,实时信息,设备和设备。视频警报信息,以及用于支持产品、人员和设备的其他信息等,根据客户的需要,在客户要求下进行显示系统,以实现视频和视图。

(2)设备数据采集模块。

设备状态的获取和控制模块、生产状态的获取和控制模块、电气参数获取和控制模块、水参数获取和控制模块、获取和控制模块水参数、水参数获取和控制模块、气体参数监测和控制模块、视频监视模块以及收集的数据智能交互终端被传送到管理中心管理中心、数据管理、远程控制和数据分析。

参考文献

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[3]朱群雄,耿志强,徐圆,等.数据和知识融合驱动的智能过程系统工程研究进展[J].北京化工大学学报(自然科学版),2018,45(5):143-152.DOI:10.13543/j.bhxbzr.2018.05.017.

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