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    智能制造在工業自動化中的研究,工業自動讀碼是否必要

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    1 傳統制造模式的缺陷

       1 生產質量低

    我國的工業主要有輕工業以及重工業兩種類別,所謂的輕工業也就是原材料的采購以及加工,而重工業則指的是化工行業。以往的工業制造都是借助手工業來完成的,因此,導致很多產品的質量很難得到保障。

       2 生產時間長

    以往的工業制造由于缺少優異的工藝流程,各項工作的開展基本上是借助于制造工作人員的經驗來完成的,并沒有運用優異的制造工藝。比如,在開展采煤工作時,煤礦的各項施工工藝都比較落后,導致每天的煤礦開采量比較小,再加上礦工的持續工作量每天要多于 12 h才能夠確保產品的需求量,這就使得工作人員的作業時間超出了標準規定。

       3 生產效益少

    在開展工業制造工作過程中,企業投入了大量的成本。但是因產品的質量不達標,使得很多商品無法流入市場,企業的貨物因此被囤積起來。除此之外,由于質量問題給企業的順利運營帶來了一定的困擾,企業在運營的過程中也存在投資大、收益小的現象。

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    2 智能制造技術的優勢

    以往手工作業的模式,需要員工有比較高的操作技能,這就需要員工經過專門的業務深造以及專業技術的積累。但是,因手工制造有著自身的缺陷,盡管工人的工作經驗很豐富,但是手工制造的效率以及經驗都沒有辦法和機器制造進行比較。將優異的智能技術應用于智能制造系統中,能夠比純機器制造更加高效。智能機器制造系統還具備自我調整以及自主學習的功能,還可按照現場的實際情況,對系統中發出的指令進行分析、調整以及優化,以此來適應不斷變化的市場環境,這樣一來,也能夠滿足工業產品的制造數量以及制造質量的要求。

                                                       

                                                                                   生產流水線固定式條碼掃描器介紹(上圖)


    3 智能制造技術在工業領域應用

    作為新時期工業經濟的優異理念,自動化生產對于工業的發展有著非常重要的意義,機械制造自動化以及機電一體化都是工業自動化發展的具體體現,將智能化技術充分應用到工業生產的過程中,也是工業企業未來發展的必由之路。其實工業自動讀碼設備非常有必要。



    3.1 人機操作

    借助智能制造技術,能夠有效完成人機作業。在生產過程中,制造企業對于產品的精度要求比較高,而智能化技術的使用恰好能滿足生產制造企業的這一要求。比如,在進行金屬產品的制造時,如果僅僅依靠人工是很難完成高精度化產品生產的,此時就需要使用智能化的制造手段,通過使用數控設備以及計算機便能夠實現金屬產品精度的提升。此外,智能化技術的使用能夠快速精確地處理機械制造生產過程中無法處理的問題,比如,在制造高精度量具的時候,可以使用智能化技術的機器人對工件進行全面切削、打磨等作業,從而提升高精度量具的生產制造效率和精度。

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         2 自動設計

    智能機器人具有很不不推理能力以及判斷能力,利用智能機器人的這一特點,能夠生產制造出滿足工業需求的產品,在開展該項工作的過程中,智能機器人能夠完成信息的接收、對應數字信號的處理以及對程序代碼的處理等。因此,產品研發工作者在開展實際工作的過程中,就只是將產品的具體信息輸入到智能機器人中,就能夠完成高精度產品的生產制造。


        3 虛擬化生產

    在工業領域中使用智能化技術主要還包括產品的虛擬化生產。虛擬化生產是借助計算機技術而展開的生產工作。通過檢測產品的數據信息,并且進行有效的推理,就能夠模擬出產品的生產流程,如此一來也就能夠完成對產品制造工藝的改進以及產品成本的控制。工業自動讀碼可以幫到你,如今,虛擬化技術在工業生產中用到的幾率比較廣泛,常見的有無線射頻識別技術,該項技術能夠以一種可讀可寫的形式存在,主要包含定位、識別、感知以及聯網操作等功能,能夠有效提升產品的生產質量。


    4 智能制造技術應用推廣過程中關鍵問題的解決

    1)智能制造系統感知問題。該環節主要依靠傳感器集成技術來實現,但是,目前很多的數控機床控制中心的操作都是單一感知,然后再完成對加工工程的監測,在此過程中,傳感器對于數據的測定方式也比較單一,不能夠準確反映出產品生產的全過程。因此,為了能夠很好地應用智能制造技術,就需要將傳感器集成技術有效發揮出來。

    2)決策問題。傳感器集成模塊對系統的決策以及算法有著直接的影響。

    3)智能制造系統的控制問題。傳感器的制造以及控制技術對于智能控制系統有著直接的影響,能夠對執行元件以及決策模型進行有效的控制。如何提升智能制造系統的反應速度以及模塊的實時性是需要相關工作者重點考慮的問題。因此,智能技術在后期發展的過程中,應該致力于對知識的分析以及能力的獲取方面。


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