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        2021 IAS展
        工業無線

        5G技術賦能智能制造物流體系

          2021年06月23日  

        文章來源:物流技術與應用 微信公眾號

          5G,萬物互聯的開端。通過5G技術的賦能,工廠物流在人、機、料、法、環各項資源上都將具備智能元素。本文作者基于豐富的制造業物流咨詢經驗,圍繞智能制造工廠、智能制造物流系統的特點,5G技術賦能智能制造物流系統的適應性,5G技術賦能智能制造物流系統的本質,制造物流系統場景設計與5G技術應用,以及智能制造物流系統需要繼續優化的空間等問題展開了全面深入的分享。

        一、5G技術對于智能制造物流系統的適應性

        1. 智能制造工廠與物流系統

          智能制造工廠是一個大系統,需要低時延、大帶寬、大容量, 以及無線蜂窩網絡特有的高可靠、高安全、廣覆蓋能力等技術優勢,將工廠車間、工業園區物流的人、機、料、點、線、場進行數字化、無線化改造。以便利用大數據、IoT、AR、AI 等新興技術,在信息化、自動化基礎上,打造數字化、智能化方案。提高物流系統分析決策和執行效率,整合物流資源,融入工藝與流程,確保生產節拍。同時,5G 無線通信方式實現工廠網絡扁平化,進一步賦能柔性制造。

          智能制造過程中,智能產品是主體,智能生產是主線,以智能物流服務為中心的產業模式變革是主題。智能制造云和工業互聯網是支撐智能制造的基礎。

          智能制造云平臺是基于泛在網絡實現泛連接,即基于5G+IoT技術實現人和人、人和物、物和物之間的連接,萬物互聯,使得連接無所不在。從而構建以用戶為中心,人機物深度融合,邊緣運用互聯化、服務化、個性化、柔性化、社會化、智能化等新模式、新手段和新業態的智能制造支撐系統。

          工業互聯網作為物理世界和數字世界的連接器,將數百億的連接對象連接起來實現數據的量變和質變,是制造業從數字化向網絡化、智能化發展的重要基石,是低延時、高可靠、廣覆蓋特點的關鍵網絡基礎設施,需要基于高質量的海量數據,通過人工智能、數據智能、機器智能等智能技術的加持提升物流生產效率,降低物流成本。

          智能工廠內的物流系統,一般劃分為三段物流,即“入廠物流”、“生產物流”、“成品物流”(很多時候還涉及逆向物流)。

          (1)入廠物流

          涉及的物流技術主要包括智能物流裝卸技術及搬運技術。智能裝卸貨技術包括自動導航的AGV叉車(可能有人或者傳統的叉車)、智能化起重吊裝設備,這些設施需要通過配置相應5G和人工智能化技術達到信息采集、數據可視以及自主決策和調度的功能。

          (2)生產物流

          智能工廠內的“生產物流”環節為整個工廠的核心環節,生產的順暢與安定有賴于通過物流以及5G通路進行數據-物理的拉通,物流系統的穩定與高效直接決定生產的有序與高效。該環節的主要物流技術為智能物流揀選及搬運技術、智能物流存儲技術等,5G與AI使用比較廣泛。

          (3)成品物流

          該環節的主要物流技術為智能物流打包技術、智能搬運技術、智能物流成品裝柜技術等,過程中需要通過5G技術和視覺識別技術來驅動相關物流設施的自主作業。

          智能工廠內的物流技術需要結合實際的場景進行合理的規劃與運用,并且依據5G技術的傳遞要求進行參數化設定,其使用需要通過分析產品的種類、尺寸、重量、特性、包裝要求、存儲要求、輸送要求、搬運要求等因素,以適應5G技術和AI的數據運營環境,再結合相應使用場景進行合理的、靈活的使用。

        2. 5G賦能下的智能工廠

          通過5G技術的賦能,智能工廠物流與傳統工廠物流相比,在人、機、料、法、環各項資源上面都將具備智能元素。物流人員需要從簡單重復的搬運工作釋放出來,去研究整個智能工廠的底層運作規則和各個場景的作業算法;物流設備要能夠聯動,實時響應生產的需求;物料需要能夠通過5G作業環境平臺“說話”,能夠匹配柔性動態組合的生產單元;工廠的法則需要去中心化,需要根據環境的感知,物料、設備、人員的實際情況動態排布設定計劃和規則;環境要具有高度的AI感知能力和實時傳遞能力,實時采集各個節點的數據和監控各個點的差異,通過設定的算法實現自反饋、自補償。因此,5G賦能后的智能工廠在人力配置、設備采購、物料PFEP設計、運營方案等方面都具有非常高的專業性和系統性。

          美的燈塔工廠——微波爐工廠通過使用5G技術,注塑零部件物料自動化下線、暫存、分揀、作業MO票齊套、物料智能化搬運配送到工位等無斷點流程。在該無人倉內,可以看到各類智能設備的云調度,通過5G模組改造實現5G網絡環境下不同功能的AGV(叉車)與物流存取系統調度、視覺導航、視頻處理等,極大縮短物料搬運設備的部署周期,提高調度靈活性,提升物流對于制造作業的柔性聯結,實現互聯互通與降本增效。

          對于智能制造體系而言,生產和物流已經高度融合為一體,因為生產本身就是整個物料流動體系中的一個部分。5G賦能主要涉及三個部分:

          一是智能制造設備和智能物流設施的智能化應用的普及:智能產線、智能機器人、智能搬運、智能輸送、智能存取等更多地采用5G技術,把人從低端勞動中釋放出來;

          二是人與“車、料、場”的互聯互通互動:在智能工廠的規劃中,通常強調“每一個物料、每一個平方米、每一個工位”的智能協同,5G技術、物聯網和AI技術將讓車、料、場擬人化并與人溝通聯動,實現更高效的互動;

          三是智能制造運營過程中的動態化、透明化和智能化:比如在智能物流過程中,由于各種變數的出現,使得執行過程中采集到的各類參數(或者圖像、圖表等)與設計標準參數、運營計劃參數之間存在時間、數量、區位等的差異,這需要實時、快速、大流量的傳遞和實時決策,僅依靠傳統4G技術存在斷點和盲區,5G技術可對一些關鍵的工序、工位、品質控制點實時監控。

          在智能工廠運營系統的多個維度中,物流天生具備端到端的屬性,是工廠有效運營的主要載體和抓手,是智能工廠的“靈魂”所在,5G技術賦能智能工廠物流,意味著給智能工廠“打通任督兩脈”。

        二、5G技術賦能智能制造物流體系的本質

        1. 5G賦能的智能工廠“五條線”

          智能工廠的本質是通過信息網絡技術、智能裝備、AI網絡算法、精益運營體系等技術達到信息化和工業化“兩化”融合,最終實現從數字化到智能化的過渡,因此,智能工廠的構建需要涉及多個專業的融合,建筑廠房規劃、動力設施規劃、信息網絡規劃、產品產能規劃、生產設備規劃、物料流動規劃等。并在此基礎上通過5G技術賦能,實現互聯互通。5G賦能智能工廠的要素一般可以分為基建、產品、制造、物流、信息五條主線,物流是主線。如圖1所示。

        圖1 5G賦能的智能工廠“五條線”

          基建線:主要通過5G賦能智能建筑。通過參數化對于建筑業態的表達、配套和輔助設施的定義以及綠色動力能源的智能化應用等。

          產品線:主要通過產品特征需求分析,利用5G技術對產品可制造性和可流動性,未來大規模個性化定制的需求等進行實時聯通和虛擬決策。也是需要通過5G技術來賦能物料的標準化、模塊化、智能化包裝等要素。

          制造線:主要通過5G技術賦能來保證生產的直通率,鏈接自動化、智能化要素,實現生產各環節聯動的需求、制造設備自主化、各生產部門相關部門KPI指標的邏輯拉通等。

          信息線:主要通過5G技術、物聯網技術、大數據、區塊鏈技術構建一體化智能制造供應鏈(含物流)信息平臺,實現全方位信息實時化要求。智能工廠物流尤其需要強調兩條主脈絡:信息流和實物流。實物之間可以通訊互聯,信息之間集成共享,最終實現“數字孿生”和CPS(物理信息系統)。

          物流線:主要通過5G技術賦能物流的精益化、數字化、智能化,實現物流的快速響應,物流價值鏈的拉通等。物流線貫穿整個智能制造過程,需要與基建線、產品線、制造線、信息線緊密聯動,最終目標是價值鏈的拉通,使得物料快速流轉,提高企業的盈利效能。

        2. “五條線”需相互關聯、相互協作

          智能制造的使命是滿足快速的個性化產品交付,物流線保證價值鏈拉通,智能化的物料(智能單元smart unit)會在工廠各個環節流動。隨著運營的深入,我們會發現五條主線之間存在著千絲萬縷的聯系。比如:某一類物料流轉載體的選取,決定了“物流線”中流轉環節的存儲形式、空間面積、配送頻次,是否需要立體庫存儲,自動化配送等;而這一系列的問題,需要“產品線”中標準化、模組化的研發,物料的包裝是否可以采用自動化的方式存儲和配送,如果不行,是否有改進的空間?需要“制造線”協同考慮物料上料的自動化對接,上料工位如何與載體進行對接,是否需要載體內部設置定位隔襯,方便自動化上料;需要“信息線”考慮載體的信息采集形式和5G應用場景設計,是用條形碼、二維碼還是RFID?哪些環節需要采集哪些信息?這些信息如何通過5G技術實現聯動和集成,物流載體切換時,如何進行信息綁定和轉移,如何實現產品全流程的對接?最后,如果這個載體需要在立體庫存儲,載體的長寬和存儲類型(單深或者雙深)決定了立體庫巷道的寬度和智能堆垛設施的標準化應用,結合物流的存量、流量和建筑消防規范,決定了立體庫的建筑主體長寬高、載荷、平整度等參數。

          因此,物料載體的選取,看似是“物流線”的問題,但隨著規劃的深入,實際會牽引出其他四個模塊的相關問題。在規劃的時候,五條線是相互關聯、相互協作的,不可組建五個單獨的項目組去各自推進相關事務。而是要基于產品的快速交付,以拉通價值鏈的“物流線”為主線,成立5G賦能中心,以保證在構建的先期,就能統一思想,協調所有資源,系統規劃各個環節的智能化方案。

          比如,大多的企業主流程是:供應商到貨→人員卸貨→待檢暫存→檢驗→檢驗待判暫存→倉儲入庫→倉儲出庫→分揀齊套→余料回庫。但未來智能工廠物流運營,在5G的環境下是否可以做到從供應商卸貨后直接實現齊套運輸、配送滿足生產?是否需要重新定義最優的價值流線,以便于將無法使產品增值的流程,盡可能進行優化與改善?如圖2所示,某企業通過5G技術對現有的物流流程進行了大幅的減少與優化(圖中右邊的1-8序號說明)。

        圖2 通過5G技術對于制造物流流程的智能化優化對比

          如上所述,5G賦能智能物流流程的實現,涉及采購、品質、財務、信息等多部門之間共同協同與推進。在構建階段,采購物流部門需要按送貨通知單上的任務訂單號進行精準回貨和送貨車輛實時監控;品質部門需考慮物料檢驗前移以實現通過式驗收;財務部門需考慮相對合理有效的結算方式等才具備最優的價值流線推進條件;信息部門需要充分了解及理解實際的業務運作場景與流程,將其未來進行變革的場景設計及流程參數轉化為相應的5G可識別、傳遞的語言,并寫入信息化平臺系統中。如果企業現有的信息化系統無法支撐其業務或流程的變革,則需要通過開發新系統或在現有系統中增添新功能,以支撐5G技術的有效應用。

        三、制造物流系統場景設計與5G技術應用

          不同的產品在不同的企業有不同的生產工藝,其智能制造與智能物流的協同場景也就有所不同,對于5G技術的應用和賦能也需要根據場景的設計實現先期 “嵌入式”導入。

          有別于商業物流和物流企業物流的是:制造業物流不僅需要考慮包裝、搬運、庫存、運輸、裝卸貨等物流要素,更需要考慮交付、生產計劃、物料齊套計劃、工位配送計劃、物流計劃、預測和門店管理,智能工廠的物流不僅僅涉及日常生產的物流作業管理,更涉及企業經營管理中的庫存設置和現金流管理。

          原材料庫存取決于采購批量和供應商到貨周期(或者采購周期),同時與質量合格率、供應商送貨的穩定性等變數相關。在此過程中,5G技術可以使得物流運輸使用的車輛能夠突破非視距感知、數據信息即時共享等技術的智慧化進程瓶頸,助力實現物流運輸與供方到貨全自動化管理。

          在制品庫存、成品庫存的數量設定(min-max)和流轉模式決定了智能工廠的制造節拍和頻次頻率,從而也就決定了智能工廠存在的效益。在需要按照訂單生產和揀選的(貨到人)倉庫作業中,員工使用AR技術可以在視覺環境下進行揀選和復核工作,同時AR技術還能幫助工程師查看倉庫三維布局完成倉儲的作業。在配送過程中能夠優化齊套上線物料的分揀、齊套和裝載、配送順序,實現高效、精確的自動化喂料(Feeding)流程,同時AR技術還能優化配送路徑,顯示路況狀況,而這一切都能通過一副AR眼鏡實現——5G作為AR的數據通信支撐技術,能夠使得工作人員無時無刻地可以使用AR眼鏡高效完成工作,使得物料從倉儲、分揀到配送的作業真正完成一體化。

          智能工廠中,智能立體庫通常是一個重要的物流節點,也是新一代智能制造物流過程中人工智能技術應用最為廣泛的場景之一,5G作為傳輸層技術為其提供了有力的通信環境,同時5G的海量接入特性使得倉儲環節中很多智能終端設備在各模塊中發揮著積極的作用。而巷道堆垛機、子母車、四向穿梭車、AGV、機器人、穿戴設備以及分揀設備等是整個自動化立體倉庫系統的核心單機,通常采用Wi-Fi來傳遞數據,由于Wi-Fi技術本身的缺陷,存在易受干擾、易掉線等一系列問題,尤其是高架庫中密集貨品對Wi-Fi信號的阻擋,也無法使設備穩定運行,并且大大影響了立體倉庫的運行效率。智能物流過程需要加入視覺、信息讀取等功能,對通訊帶寬和通訊質量的要求就更高了。高效率的智能倉儲來源于5G的支撐,5G技術提供了高穩定性、抗干擾能力強、應用范圍廣的通訊需求保障。利用5G大連接特性,基于物聯網實現倉儲機器人、裝備設施、貨物聯網、推動智能倉儲。

          堆垛機加入機器視覺,在出入庫環節,對包裝箱進行外觀破損檢測;在高架庫放貨環節,對貨箱擺放姿態進行檢測;在盤點、抽檢環節,可以通過云視頻實現在線實時盤點,安全高效。如果采用5G 網絡,2 秒內可以將非壓縮照片上傳到邊緣服務器,加上圖片處理時間,可以滿足3~4 秒完成一個貨品外觀檢測的節奏。目前主要的視覺堆垛機廠家已經啟動內置5G 通信模組的技術更新。

          物流場景的設備通信有以下幾個典型特性(如表1):

        表1 物流場景設備通信的典型特性

          由表中可以看出以下特點:

          1.超深度覆蓋:高架庫場景,巷道狹窄,貨物密集,對信號穿透強度的要求高;
          2.長距離無切換:物流設備在大型車間運行,需要 300米內無切換;
          3.切換帶設計復雜:不同的車間格局和流程工藝要求下的切換帶設計差異很大;
          4.并發量超大:極端情況下,一個上萬平方米車間的物流設備,大概近萬次 / 秒的并發通信。

          AGV 目前是智能制造物流過程中最具自動化、柔性化、智能化的設備,也是發展最迅猛的技術,可見的方向是自主移動機器人AMR。大規模定制的物料和齊套分揀和配送環節,可能存在幾十臺乃至上百臺AGV同時運行。AGV 實時控制傳輸的數據量不大,但數據傳輸的頻率很高,時延要求苛刻。工業制造和搬運對象大小不一,重的物件達到幾百噸,不可能為每種規格的物件設計一款AGV。多AGV協同搬運一個超大超重物件就很有必要,既減少AGV定制成本,又可以靈活組合復用,節約投資。在多AGV協同搬運物件超重情況下,考慮到安全和慣性,需要多個AGV同步啟停,否則會出現單一AGV獨立超過負重,也就是對通信時延產生的命令到達時間差很苛刻。通信時延要控制在5~10微秒,以便留給機電伺服系統更充裕的時間。各AGV之間時鐘同步也要求在1 微秒。5G的上行大帶寬、低延時使得AGV的云化視覺導航成為可能。

          對于離散裝配型企業而言,裝配之前需要講究物料的齊套,否則不能順利制造,于是需要智能工廠運營管理時,保證發運計劃,穩定總裝作業計劃,監控好物料齊套計劃(包含自制件制造計劃),拉動供應商到貨計劃,過程嵌入智能化制造設施、檢測設施和物流設施,以保證需求、計劃和執行之間的標準數據、計劃數據和實際執行的數據一致,從而做到實時管理、監控和反饋。如果條件成熟,可以在預生產的前期,進行訂單仿真的虛擬制造,甄別瓶頸提出早期預警,之后再進行實際制造。5G技術能夠為智能工廠提供全云化網絡平臺。精密傳感技術作用于不計其數的傳感器,在極短時間內進行信息狀態上報,大量工業級數據通過5G網絡收集起來,龐大的數據庫開始形成,工業機器人結合云計算的超級計算能力進行自主學習和精確判斷,給出最佳解決方案。

          在一些特定場景下,借助5G下的D2D(Device-to-Device,設備到設備)技術,物體與物體之間直接通信,進一步降低了業務端到端的時延,在網絡負荷實現分流的同時,反應更為敏捷。生產制造各環節的時間變得更短,解決方案更快更優,生產制造效率得以大幅度提高。

          由于眾多的供應商、物流商和承運商未必實現了數字化、智能化,甚至精益生產、精益物流的水平也參差不齊,那么人工介入和管理調度就在所難免,再加上質量、過程、參數等的不穩定性,智能工廠還是需要有應急物流和應急供應鏈的同步建設。

          這就需要在智能工廠物流構建時需要以有效運營作為先決條件,以物流供應鏈的有效交付作為規劃的主線,將智能制造設施(制造產線)“嵌入”交付體系中,并以此作為紐帶,拉通全過程的價值鏈,設立相關環節的運作需求參數,同時構建智能信息平臺時,作為基礎數據輸入。

          大數據與云計算使得現代物流具有了高效的信息存儲和分析能力,所以它們也將是新一代物流的關鍵技術,高效的數據存儲和分析架構使得物流數據能夠被及時存儲和挖掘,強大的云計算架構使得物流應用得到高性能的計算服務。5G高帶寬的特性使得基于大數據和云計算的“云物流”架構變得更加實用。在新一代物流中,物流節點的數據計算分為集中式計算和移動邊緣計算,這兩種計算方案相互結合解決了物流中數據難以準確計算的難題,同樣對應的數據存儲方案也具有集中式和分布式兩種,它們相輔相成,相互促進。5G在新一代物流計算方案中能夠提供邊緣計算的高速通信,同樣海量接入的特性也使得邊緣計算和集中式計算可以無縫融合。5G核心技術之一就是為邊緣計算提供高效的通信方案,分布式的移動云邊緣計算也是新一代物流中邊緣節點的計算模式。

          在長虹“海德拉(Hydra)”多媒體制造的智能工廠,在5G 切片技術支撐下,各種物流-制造業務場景能夠以切片形式融入一體化的智能制造體系;針對不同尺寸的彩電(55、75、86、98英寸不等),其物料流轉、制造工藝設施、機器人作業模式都不相同,在智能物流系統構建中,采用5G技術,將RFID技術嵌入每個產品的裝配工裝板中,使得產品經過部裝、總裝、調試、老化、打包等過程中,實現“一個流、一個信息、一個訂單”,WSN (Wireless Sensor Network) 技術、智能倉儲技術、AGV技術、智能輸送技術與互聯網結合起來,實現工藝突破和平臺化作業(每萬人機器人擁有量超過800臺),從而將制造物流信息平臺的覆蓋范圍延展至工業互聯網,從“人”擴大到“物”,再到“人-物-場”聯通協同;被改造的每個物聯設備都可以成為收集并產生數據的節點,而這一數字將是百億甚至萬億的級別,從而加快長虹海德拉工廠迭代升級的進程。

          智能工廠物理設計之后還需要根據銷售渠道方式,通過5G技術保證工廠與工業互聯網、產品物聯網、服務物聯網、電子商務、經銷機制和門店管理(連鎖)等實現互聯機制,以實現產品全壽命周期的供應鏈數字化、智能化。依靠區塊鏈技術能夠真實可靠地記錄和傳遞物流過程產生的資金信息和產品信息以及物流位置信息,5G技術可以保證信息傳遞過程的實時性和高效性,提升行業整體效率。

        四、需要繼續優化的空間

          在實踐過程中,5G技術與智能制造物流場景的結合應用,也出現了一些暫時的瓶頸。

        1. 5G成本高,應用場景少,急需產業互聯網的市場支撐。

          物流節點既有對5G基站數量不高的需要,且能有效控制運營成本,又有其智慧升級下對5G高帶寬、海量物聯和高可靠性超低時延的特征需要,由于4G提前占用了中低頻段,5G只能采用更高頻段載波,導致了5G傳輸距離更短,使得覆蓋與4G同樣目標的基站數量在理論上要比4G多出3倍左右。而考慮5G基站耗能要超過4G基站的3倍,則年耗電量、電費年總費用相應增長。

          收益與成本之間巨大的差額,也必然導致三大運營商在沒有尋找到新的收入增長點之前是難以支撐大規模5G 基礎設施建設的。如此一來如何解決用戶購買套餐中的優惠“閑時流量”成為了行業評價的新難題。

        2. 智能制造物流場景的多樣性、碎片化、柔性化、快捷化、無斷點、少延時對于信息傳輸提出更高要求。

          隨著制造領域數字化、網絡化、智能化技術實現過程以及行業需求的蓬勃發展,智能制造企業的競爭力越來越依賴于供應網絡、制造網絡、物流節點的網絡優化與供應鏈生態優化,這也必然在軟硬件、運管維等各方面融入整個大系統中,在物流網絡中,節點間的運輸/轉載能力更多受制于裝卸能力及盛裝容積比和載重比,路徑優化等傳統優化方式提升空間并不大。然而,對物流網絡系統能力約束最大的在于轉載/分撥節點的效率能力上,因此節點智慧化極其重要。作為節點的物流園區智慧化包括軟硬件及運營模式的全面升級。與此對應的是,5G在不同區域、不同產業園、不同物流樞紐節點中因基站建設速度趕不上場景與業務需要,而約束了智能制造對于5G技術的應用。

        3. 5G與智能算法技術應用與場景需求協同不到位

          從需求而言,首先是對物流節點作業環境的監控;然后是物流技術裝備本身,以及相關網絡集群協同作業系統等,需要根據不同特征和業務需求,形成有效的監控方式;最后是對物流節點中作業對象的貨物進行監控……技術上有的倚重于高清晰視頻,有的倚重于嵌入式芯片,也有的倚重于特殊的人工智能計算分析方法。5G支持的支撐技術同樣也對制造物流相應提升至關重要。比如5G支持的虛擬現實/增強現實技術,可以將物流網絡中不同物流節點的不同空間的物理位置打斷并形成邏輯直連,其強遠程“近在咫尺”的代入感可以形成不同節點間的協同作業,并比以往更易于實現整個物流網絡的系統資源配置優化。很多情況下,不可避免的人工作業導致了各種人為的響應速度不及時,更導致物流信息不匹配問題明顯存在。

        圖3 5G技術與智能物流技術的協同邏輯

        五、結語

          隨著勞動力日趨短缺和成本上漲,5G技術賦能的柔性化制造模式和機器人越來越在汽車、家電、電子、乳品行業、食品飲料行業、機械制造等行業大規模使用;而作為實體的制造型企業,涉及產品研發和管理、供應商管理、采購、生產、庫存、物流、運輸和終端門店管理,這是一條漫長的供應鏈,是復雜、動態、多變的過程,影響因素繁多,5G技術賦能更顯效益。

          未來的制造型企業,從智能物流到供應鏈數字化、智能化升級,不再是“以制造為中心”,而是“以客戶為中心”,能否快速、合格、有效、精準的制造并快速交付,是制造型企業供應鏈全球化競爭的決勝要素和表現。

          對于5G的賦能,未來更加強調制造和流通的智能化增值過程,更加重視人機系統的協調性,實現人性化的技術和管理系統。這就需要企業通過供應鏈的全過程管理、信息平臺化管理、系統動態化管理實現整個供應鏈的可持續發展,進而縮短制造業交付周期、提高價值鏈協同效率和盈利能力。

          在5G的環境下,智能制造物流的集成和智能化管理,必然需要基于互聯網和物聯網構成的制造服務互聯網和云平臺,整合智能技術、生產設施、物流設施、信息交互技術和存儲系統,實現軟硬件制造資源和能力的全系統、全生命周期、全方位的感知、互聯、決策、控制、執行和服務,實現人、機、料、法、環、測的相關信息的集成和共享,支持服務型制造供應鏈轉型升級。未來制造全系統、全過程應用建模與仿真將成為企業不可或缺的工具與手段,將涵蓋從產品設計、制造到服務完整的產品全生命周期業務,從虛擬的工程設計到現實的制造工廠直至產品的供應鏈流通。

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        SICK 安全激光掃描儀 microScan3
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        microScan3 西克SICK 安全激光掃描儀:創新掃描技術 safeHDDM?經由以太網接口提供高度精確的測量數據

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