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中國科協智能制造學會聯合體 “2018智能制造‘雙十’科技進展” 評選結果公示

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       2018年,中國科協智能制造學會聯合體承擔中國科協“智能制造科技進展研究”。經過推薦和評選,評出“2018世界智能制造十大科技進展”、“2018中國智能制造十大科技進展”。現將評選結果予以公示。

 

2018世界智能制造十大科技進展

(排名不分先后)


PLCnext開放式控制平臺

入選理由:

菲尼克斯PLCnext是面向先進制造的開放式控制平臺。通過開放、靈活和社區化方式,以正向設計的思維,助力智能制造的實現。以Linux作為操作系統,支持多種通信協議、編程語言,結合傳統PLC優勢,固化智能制造所需要的各種復雜技術,靈活開放,為創新企業留下了快速自主開發的空間。包含:用于調度和協調管理多編程語言開發的功能函數的EMS技術,用于保證并行函數間的數據通訊的全局數據空間GDS技術。PLCnext通過云互連,連接云服務,使跨國公司、跨地區公司的工廠間的集中管理與監控變得簡單;PLCnext易于聯調,節省成本,避免編程錯誤,可為調試節省至少20%的時間;利用PLCnext技術平臺,創新企業可快速研發成熟穩定的控制系統。

關鍵詞:PLCnext  功能函數EMS技術   全局數據空間GDS技術

 

Q-DAS智能質量大數據系統

入選理由:

海克斯康公司Q-DAS智能質量大數據系統的主要功能模塊包括質量大數據、大數據建模、機器自學習及質量云平臺。智能質量大數據系統將加速數字工廠向智慧工廠的轉型。通過大數據分析理論,機器自學習等技術,實現以數據感知、數據處理分析、制造過程決策與支持、數據可視化技術為核心的智慧工廠全生命周期質量管理平臺。包括:提供先進的統計過程控制理論及方法,減小生產過程中的變差;對質量數據的可視化及更好的人機交互;對測量系統分析、加工及裝配設備驗收、過程能力評定提供一致的統計分析評價策略;提供質量大數據歸檔全面解決方案;實現全工廠質量數據的集中儲存、管理及分析。

關鍵詞:質量大數據  大數據分析  質量管理平臺

 

Transparent Factory數字化解決方案

入選理由:

施耐德Transparent Factory數字化解決方案致力于生產制造企業的端到端的透明化,通過OT技術與IT技術的深度融合,實現從數據收集、整理、分析到決策的閉環運營管理,解決傳統制造業現場管理“黑匣子”的問題。該解決方案基于Ecotruxure架構,數據總線承載數據間交換和業務的快速融合,通過行業業務模型庫的驅動實現從數字化到運營能力的快速升級、快速部署,打造面向制造業多種生產模式的運營能力轉型數字化平臺。采用了平臺加服務組件的架構模式,平臺實現基礎模型和服務的整體認證管理,通過服務組件與平臺的即插即用,實現功能的快速部署,以及平臺功能的無限擴展。

關鍵詞:Ecotruxure架構  快速部署  閉環運營  管理數字化平臺

  

支持物聯網應用的實時數據平臺

入選理由:

東芝制造業物聯網解決方案Meister系列,采用區分邊緣(Edge)端與服務器(Fog/Cloud)端的構架,解決了制造現場實時數據的完整收集問題,實現了現場設備的實時控制與高效的數據傳輸;采用東芝自行開發的具有高擴張性的NoSQL型數據管理系統GridDB,解決了數據高速寫入的難題;以具有高度通用性的數據模型為核心,提供了物聯網專用的信息平臺 Meister DigitalTwin,實現各類數據都會自動按照數據模型在保持關聯性的狀態下,以時間序列方式被存儲,使得數據的可用性得以保證。

關鍵詞:數據收集與處理  數據高速寫入  數據關聯

 

人工智能技術在工廠運營中的應用

入選理由:

NEC結合先進的AI/IoT技術,提出新時代制造解決方案——[NEC DX Factory],涵蓋物料管理、生產/品質管理到整體運營管理等多個管理領域,針對物、人等制造要素形成:物體識別追蹤、人臉識別考勤/監控、感情識別的作業人員行為分析、作業指導(聲音識別)、AI外觀檢查解決方案等。以應對復雜多變的市場環境,勞動力問題以及更高生產/品質的要求。同時NEC的人工智能產品群將適合制造領域的AI技術群進行精煉,分為可視化、分析和對策三大體系,共22大類AI技術。

關鍵詞:AI/IoT技術  人工智能產品群

 

人工智能與邊緣計算技術的集成應用

入選理由:

三菱電機[email protected]將最新的人工智能技術Maisart和開放式邊緣計算平臺Edgecross融入解決方案之中,實現智能制造系統感知理解、分析預測、決策優化等應用。開發了數據采集軟件和邊緣數據分析軟件,對現場不同廠家、不同協議的設備數據進行高速采集,篩選分析后應用于現場產品品質的判定、設備的預測性維護,及時將分析診斷結果反饋到現場,同時將需要的數據上傳到服務器/云平臺。邊緣計算通過對客戶生產工藝數據與產品成膜質量的多元回歸分析,確立了預測成膜質量的公式,成膜工序前可以通過預測的成膜質量,抑制不良品的發生。

關鍵詞:人工智能技術Maisart  邊緣計算平臺Edgecross

 

Co-act JL1人機協作機械手

入選理由:

雄克新型抓取技術 Co-actJL1 協作機械手能與人類直接互動,利用各種傳感器來記錄、評估和傳達情景、環境和運行條件,并向控制和生產系統傳輸所有相關過程數據,著眼于物料智能流轉、過程優化和連續記錄。典型特點在于采取抓取力限制,在意外接觸人體時會立即啟用,通過在手指上安裝測力爪,可以自主判斷接觸了工件還是人手來實時調整自身的行為方式。機械手將各種系統功能組合在一起,成為一個智能系統,可以讓用戶直觀操作。

關鍵詞:人機協作  物料智能流轉  三維空間檢測  機械手

 

TSN+OPC UA開放互聯網絡

入選理由:

TSN+OPC UA網絡將會打破“信息孤島”和各種垂直技術壁壘,促進產業上下游、跨領域的廣泛互聯互通,推動智能制造實現架構解耦和分布式計算。華為聯合AII、ECC、Avnu聯盟、沈陽自動化研究所、施耐德電氣、英特爾等20+產業組織/伙伴,共同打造TSN+OPCUA開放互聯網絡。該網絡支持統一的SDN管理;支持實時軟件容器環境和高精度時鐘(支持802.1as和1588v2,用于快速TSN調度<8ns),實現微秒級低時延和納秒級抖動;支持1G帶寬,并支持向10G/100GbpsTSN演進;實現OPC UA Pub/Sub低時延輕量級協議棧,滿足實時控制通訊的交互要求;根據準確時刻進行優先級排序,把實時和非實時數據進行一致傳輸,真正實現機器、人、物聯接的“一網到底”。

關鍵詞:TSN+OPC UA   開放互聯網絡

 

鋁輪轂全流程柔性智能制造

入選理由:

作為全球主流的鋁輪轂制造企業,萬豐集團建成的鋁合金車輪混線柔性化生產智能工廠,全面集成多種自動化和信息化系統,實現數據自由流通,打破孤島。通過工藝裝備的數字化、管控的集成化和生產決策的智能化,實現了:鋁輪轂全流程的數字化集成,包括:基于車間物聯,通過業務流拉動,實現各應用系統平臺間的無縫整合;開發了機器人柔性智能加工線,構建包括鑄造、熱處理、機加工、打磨拋光、噴涂等環節的柔性自動化智能加工單元,以及智能物料輸送與緩存系統;以及異地協同設計、產線仿真優化生產調度體系、人工智能技術與應用場景結合。最終形成鋁合金車輪離散型智能制造的標準。

關鍵詞:鋁輪轂  數字化 柔性  智能生產線

 

端鍛件復合制造裝備與成形工藝

入選理由:

華中科技大學自主研發的增材等材減材復合制造裝備和微鑄鍛銑合一的成形工藝,在應用電弧對金屬熔絲材料進行增材制造的過程中,對剛凝固區熱鍛壓,動態再結晶,獲得超細等軸晶組織,檢測并通過銑削修復缺陷,制造出高疲勞壽命與梯度功能材料的鍛件,無需熱處理,塑性和韌性優于普通鍛件,沖擊韌性可達常規增材制造工藝的三倍以上,最大成形尺寸5*3*2米。支持奧貝鋼、高溫合金、鈦合金、超高強鋼等15種材料的制造。制造周期縮短40%-70%。適用于航空航天、海工、核能等領域的高端承力鍛件制造。

關鍵詞:增材制造  微鑄鍛銑合一  復合制造

 

 

2018中國智能制造十大科技進展

(排名不分先后)


筒子紗自動化染色智能制造技術與裝備

入選理由:

針對傳統筒子紗染色存在用工密集生產效率低、染色質量穩定性差、能耗高廢水排放量大等問題,山東康平納集團有限公司與機械科學研究總院集團協同研發了筒子紗自動化染色智能制造技術與裝備。包括:研發筒子紗數字化自動染色工藝、生產流程自動化成套裝備、生產全過程自動控制系統;建立筒子紗智能染色工廠。實現筒子紗染色從原紗到成品的全過程數字化自動生產,完成從手工機械化、局部自動化到全流程數字化、自動化染色的跨越。與傳統染色相比,此項技術與裝備可將紗線染色一次合格率由70%提高至98%以上,減少用工80%,生產效率提高28%,能源利用率提高25%,節約染料5%-10%。

關鍵詞:筒子紗 自動化染色智能工廠

 

船海工程機電設備智能制造系統集成

入選理由:

針對船海工程機電設備大型、成套、非標及單件小批量、個性化定制的特點,武漢船用機械有限責任公司以“全面數字化、核心智能化”為目標,建立船海工程機電設備智能制造系統集成方案。重點開發:具有刀具磨損監測與實時調整功能的智能加工單元;具有防呆防錯功能的智能裝配單元;以大型焊接機器人為核心的高精度復雜構件智能焊接單元。該集成方案應用于調距槳、起重機、貨油泵等典型船海工程機電設備的制造過程中,實現產品升級周期縮短30%以上,產品不良品率降低20%以上,生產效率提高20%以上,運營成本降低20%以上,能源利用率提高10%以上。

關鍵詞:船海工程 機電設備 智能加工 智能裝配 智能焊接

 

多機型發動機混線柔性制造

入選理由:

寶沃汽車基于制造業的本質 — “質量、效率、成本”,建立高質量、高效率、高柔性多機型發動機智能制造生產線。科學合理地布置傳感器、PLC、RFID、機器人及其他智能設備,建立了工廠制造全流程全要素的泛在感知;構建兼容多種通訊協議的車間級工業互聯網架構,實現人、機、物互聯互通;構建集團級互聯網體系,實現全業務的橫向集成和智能管理;打造工廠層級工業互聯網平臺,實現IT和OT的縱向集成;結合精益制造理念和智能制造使能技術,對能源進行精益化管理。該生產線實現2個平臺、4種排量、8個品種、超過30款汽車發動機的共線生產。截至目前,該生產線已經量產,并已經交付超過10萬臺發動機。

關鍵詞:多機型發動機混線生產  全流程  泛在感知  柔性制造

 

家電行業全流程數字化協同制造

入選理由:

格力電器以基于模型MBD技術為主線,打造家電行業統一的智能制造示范平臺;以統一的智能制造平臺為基礎,實現了基于模型MBE、數據驅動,打造了數字化連續的智能制造業務模式。包括:實現數據驅動的虛實結合技術;基于模型的產品全生命周期研發設計管理;基于模型、數據聯動的工藝仿真管理;車間現場工業互聯的智能制造;按需拉動式智能物流管理;可視化、智能化車間現場協同管理,建立家電行業智能制造示范工廠。可使產品研制周期縮短30.3%、生產運營成本降低36.2%、整體生產效率提升20.7%、產品不良品率降低10%以上。

關鍵詞:全流程協同   MBD技術  

 

感器產品和工藝數字化設計平臺

入選理由:

上海蘭寶傳感科技聯合三菱電機、電子科技大學圍繞傳感器主流產品建設包括6條條智能傳感器生產線的智能傳感器數字化制造車間,以適應傳感器行業多品種小批量的行業特點。重點開發的SimuLab 數字化平臺在整合先進虛擬仿真等“硬技術”基礎上,注入了傳感器設計開發工程師的“軟技術”,在產品初始設計階段快速構建電磁學、光學傳感物理仿真模型;在生產設計規劃中化整為零,將工廠、工段、工序、工位各要素全面建模進行逐過程的沙盤推演,創新實現了電子生產的產品虛擬設計、生產工藝布局動態仿真。極大地提升了產品研發生產轉換成功率和設計規劃方案可行性,縮短項目周期。在精密儀器、智能儀表、精密零部件、智能裝備制造等行業有較好的應用前景。

關鍵詞:SimuLab數字化平臺  傳感器  虛擬設計  動態仿真

 

農業全程機械化云管理服務平臺

入選理由:

中國農業機械化科學研究院針對我國農機可靠性和安全性低、作業過程粗放、全程作業服務管理缺乏等問題,重點突破農機耕、種、管、收全程精準測控技術,構建具備信息收集與發布、農機定位與作業檢測與監管、農機調度與運維和農事決策管理、數據分析與作業結算等功能的農業全程機械化云管理服務平臺以及手機APP,形成農機作業質量在線檢測、作業數量遠程監管和作業補貼在線發放的“吉林模式”。已在吉林、內蒙等22省開通服務,累計生成作業日報10萬余份,作業面積2600余萬畝,管理補貼資金超過2.8億元,生成有效作業數據12T,農業生產管理效率提升50%以上。

關鍵詞:農機全程作業  精準測控  云管理  服務平臺   

 

中低壓輸配電裝備智能工廠

入選理由:

西電集團提出具有行業特征的智能化工廠體系架構模型,定義了智能化工廠功能框架及信息流,縱向打通“ERPàMESà設備監控à生產線控制”,橫向打通“設計à工藝à制造à試驗”的主線,將數字化模型貫穿于產品全生命周期。通過虛擬仿真分析指導實際生產優化運行;利用車間實時數據驅動虛擬模型實現生產現場的三維可視化監控;構建符合行業的智能化工廠評價指標體系,從制造維和智能維提出明確的評價方法;構建行業智能化工廠示范平臺,將智能化示范產線與智能制造系統結合,模擬完整的智能化工廠,通過系統集成實現工廠的互聯互通,為智能化工廠在行業的應用提供示范。

關鍵詞:中低壓輸配電 裝備  智能化工廠    三維可視化監控

 

大型構件多機器人智能磨拋加工技術

入選理由:

大型構件多機器人智能磨拋加工技術與裝備,攻克了“手-眼”快速標定、三維匹配與視覺定位、離線編程、型面誤差檢測、在線檢測軟件、磨拋工藝機理等多項關鍵技術;準確獲取構件在機器人系統坐標系下的空間位置,并實時反饋構件運動信息,保證大型復雜構件型面局部位置精度控制在0.5mm以內;有效規避機器人運動干涉,實時反饋系統故障,保障機器人在復雜約束下作業安全性。此項技術與裝備實現了大型構件的高精高效智能化加工。依托該項成果,無錫中車時代智能裝備有限公司實現了總長超過59.5m的大型風電葉片高可靠、低成本、高效率、高柔性智能化磨拋。

關鍵詞:大型構件   多機器人  智能磨拋

 

面向生命科學的原位顯微分析與操作儀

入選理由:

南開大學研制的面向生命科學的原位顯微分析與操作儀,具有可視化、微創化、定點化、定量化功能,集檢測分析與操作于一體等特點,是微操作機器人技術領域的一項突破。它將操作者從繁重的手工細胞操作中解放出來,解決了克隆技術廣泛應用的瓶頸問題。它的創新點在于:建立面向細胞級操作的原位顯微分析與操作系統;建立面向組織發育的數學生物學仿真平臺。利用面向生命科學的原位顯微分析與操作儀,實現了數千例機器人化細胞核移植的全流程,將標志克隆成功的囊胚率從手動10%提高到21%。將510個重構胚移植到6頭代孕母豬中,其中2頭懷孕,誕生了世界首批機器人操作的13頭克隆豬。

關鍵詞:原位顯微分析與操作儀   生命科學   機器人化   動物克隆

 

數控機床在機測量與智能加工技術

入選理由:

北京精雕研發的在機測量與智能修正技術,通過精準測量和過程管控,替代傳統的離線檢測方式,促進工廠檢驗模式向智能化方向轉變,實現制檢合一的制造模式,保證了測量精度的準確度和穩定性,助力切削工藝的智能化,大幅度提升生產的良率和品質管控效率。該項技術從粗活精做、零點快換夾具、多軸組合加工、數字孿生技術和計算仿真分析等方面,挖掘數控機床的智能加工功能,標準化客戶生產工藝制程,降低輔助工作量,提升實際產能;量化環境要素與品質之間的關系,協助客戶改善生產環境。該技術已經應用于精雕自產的高速加工中心、雕刻中心等系列的機床產品及其生產過程,其客戶群體超過1萬家,收入超過70億元,可以在機械制造領域進行廣泛推廣和應用。

關鍵詞:數控機床  在機測量  智能修正 制檢合一

 

 

       本公示自發布之日起7天內為異議期。如對入選科技進展有異議,請在異議期內提交書面材料。書面材料應包括異議具體內容和相關事實依據。

 

       以單位名義提出異議的,應寫明單位名稱、法人、聯系人、通信地址、聯系電話及傳真,并加蓋單位公章;以個人名義提出異議的,應簽署本人真實姓名(簽字)、并提供本人身份證復印件、通信地址和聯系電話。

 

       不符合上述要求的異議將不予受理。評選工作組負責處理異議,并對提出異議的單位或個人予以保密。如經確認異議成立,取消入選項目,并由參評單位自負相應法律責任。主辦單位將對違規情況予以公布。異議期后,入選的智能制造“雙十”科技進展將于10月11日在“2018年世界智能制造大會”召開期間“智領全球發布會”上予以發布。

 

 

聯系人:劉艷秋

聯系電話:010-68799025

郵箱:郵箱:[email protected]

 

 

 

中國科協智能制造學會聯合體

“雙十”評選辦公室

2018年9月21日

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