数字工厂｜工业互联网未来趋势：如何打造一流的机械制造生产车间

0 、引言

随着“工业4.0”和“中国制造2025”概念的提出，未来的工业和制造业将变得更加高效和灵活，智能设备的操作、维护和升级将更加方便。为此，国家制定了相关标准，旨在实现数字车间术语和技术要求的标准化，促进数字车间的标准化建设和智能制造体系的完善，推动智能制造高质量发展。

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1 、数字化车间

数字化车间是智能制造的核心组成部分，它将数控技术、信息技术、自动化技术和人工智能技术集成到一起。它利用工业自动化生产和制造系统中的硬件设备，并结合现代工业控制系统中的各种基础技术和应用，通过网络技术连接传感器、控制器、致动器、人员和其他物体，从而形成人与物、物与物之间的网络。

数字化车间通过实现信息交互、远程管理和智能控制，以及实现物联网的基本功能，将每个独立单元有机结合起来，优化为具有一定创新性和先进性的智能集成自动化系统。

1.1 、数字化车间标准体系分析

数字车间标准体系框架可以分为四个层次。第一层是基础标准，包括术语和定义、通用技术要求和参考模型；第二层是方法标准，包括数字车间建设规范、虚拟仿真、MES/ERP技术要求和安全要求；第三层是应用标准，针对特定行业或领域，如汽车、航空、造船和运输等；第四层是支持标准，包括工业控制网络、智能制造设备、离散制造能效数据模型、离散生产能效评估方法和智能产品技术要求。这些标准支持第二层方法标准的实现。

1.2 、数字化车间体系结构分析

数字化车间系统主要由三个部分组成：基础层、执行层和管理层。基础层包括生产设备和资源，执行层则负责生产过程的实际操作和控制。而管理层是数字化车间的核心，与车间计划和调度、生产物流管理、生产过程质量管理、设备管理以及其他生产和运营管理内容相互交互。最终，通过将管理层与企业资源规划和产品生命周期管理相结合，实现企业信息的高效互通。

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2 、数字化车间建设的必要性

首先，工业机器人越来越普及。根据国家统计局数据，2015年至2019年，中国的工业机器人产量从3.29万台增加到18.69万台。由于疫情的影响，今年上半年，工业机器人的产量为9.37万台，行业对产量的需求有所减少，增长速度也放缓了。通过建立数字化车间，企业可以建设智能工厂，同时利用工业互联网逐步打造智能制造的雏形。

其次，需求越来越多的是技术人才。目前，企业对技术人才的需求正从数控加工操作员转向数控技术编程和设备维护人员。工业机器人的应用淘汰了许多传统的流水线操作员，需要大量机器人应用技术人员。例如机器人组装、售前和售后技术人员、工作站开发、安装和调试人员，以及机器人工作站的调试、维护和编程操作人员。

最后，数字化车间是数字化工厂的基础，也是智能制造的主要场所。不同的行业可能对技术要求不同。

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3 、数字化车间的有效应用途径

3.1 、统一标准，合理规划

在建设数字化车间之前，需要根据国家相关标准和企业特点，确定科学合理的建设方向，并详细制定数字化车间系统的建设方案。数字化车间系统建设应以理论模型为基础，结合工业和信息化管理模式，有效提高系统实施水平。还需要改善数控机床、自动化设备和计算机智能终端的接口实时通信，将各种信息流从头到尾连接到车间的生产、检测和监控中。利用人工智能技术优化每个制造过程，并在它们之间建立良好的连接。最后，利用互联网技术实现数字化车间的工业互联网连接，实现工业与互联网的融合。

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3.2 、科学改进硬件设备

为了加速工业机器人的推广和应用，我们需要开发市场需求量大的功能机器人，并进行机器人本体和核心功能部件的研发和生产，培育配套合作生产企业，并建设数字化车间硬件设施来集成研发设计、生产制造和系统集成。同时，也需要提高数控机床的精度和多轴数控机床的功能，引导工厂进行全面改造，更换机器人并进行自动化改造，以减少人员、能源、消耗和污染，提高效率、质量、增量和智力。

此外，我们还需要接入工业互联网，建立工厂智能设计网络平台，促进资源网络共享，协同工作，并构建基于3D模型设计、VR、仿真处理等智能设计软件的基于产品的参数和数据管理系统，以实现相应的及时、高效的设计开发系统，并动态调整和创新过程。

3.3 、对高职院校人才的培养的新要求

随着数字化车间的建设，对技术和技能人才的需求也在增加。但是当前企业转型升级带来的人才需求缺口巨大，高职院校需要及时调整人才培养计划。从高职院校的角度来看，一方面，应用型本科学校无法完全满足企业需求，另一方面，高等职业（技术）学校可以通过改革和升级专业人才培养计划，提高学生的专业就业率，以实现校企融合和校企合作的目标。

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4 、总结

本文讨论了在工业互联网背景下数字化车间的应用。除了技术方面的研究和探索，企业内部的基础和职业教育也产生了一系列变化。