基于工业互联网的取样器智能制造系统构建

基于工业互联网的取样器智能制造系统构建

胡水坤

杭州六合元兴科技有限公司

摘要：随着现代制造技术的快速发展，取样器的设计与生产正逐步向智能化、自动化方向迈进。本文旨在探讨取样器智能制造的关键技术、应用现状以及未来发展趋势。通过结合数控技术、人工智能、物联网等先进技术，实现取样器的高效、精准、灵活的生产过程，提高产品质量和生产效率。

关键词：工业互联网；取样器；智能制造；系统构建

引言

取样器作为工业生产中不可或缺的关键设备，其制造质量和效率直接影响到整个生产线的运行效果。传统的取样器生产方式存在效率低、成本高、质量控制难等问题。因此，构建基于工业互联网的取样器智能制造系统成为解决这些问题的有效途径。

1取样器智能制造下工业互联网发展与运用的时代意义

1.1工业互联网发展与运用的时代意义

工业互联网作为网络通信技术与工业经济有机结合所形成的产物，以具有前瞻性的新型架构设计来展示人、物、工业三者间在生产系统的有效连接，根据网络化、数字化特点，提供当前社会发展中最为适合的生产服务体系，通过智能化的网络化管理，实现了生产要素的高效整合与协同优化，使得原本有限的资源得到了前所未有的深度挖掘和最大化利用，从而驱动经济效益增长。不能将工业互联网简单理解为一种单一的技术范畴，从根本上说，工业互联网是处于通信网络技术赋能下，工业生产过程中的生产资料、工业数据、生产设备系统的整体融合。工业互联网为现代工业生产自动化升级提供了现实存在必要，不断引导着工业生产和现代管理体系的信息化趋势，激发工业生产效率与水平的不断提升，从企业角度上说，工业互联网为现代工业生产体系提供了一套紧跟时代集生产、供给和管理等方面的生态链条，排除工业生产内部环节间的流通阻碍，使工业生产向产业上下游领域不断延伸，不断拓宽工业互联网技术应用范围。

1.2取样器智能制造下工业互联网发展的重要性

我国作为制造业大国，拥有全球最为完备的工业基础建设和产业链体系，在发展取样器智能制造方面具备得天独厚的优势。但目前国内制造业存在大而不强的现实困境，面临着国际“再工业化”拉动高端制造业回流和后发国家低成本优势的双重阻击。在这样的外部压力下，结合波涛汹涌的国际竞争环境及复杂动荡的政治局势，尽快、尽早发展取样器智能制造成为我国破解工业升级现实困境的重要方向，也是加快推进新型工业化建设，实现制造强国目标的关键举措。新一代智能技术的兴起将对我国制造业和产业模式发展产生深远的影响，并彻底重塑制造业的技术体系和发展方向，使其进入一个崭新的历史发展阶段。受我国资源环境限制、产业发展乏力、制造技术创新不足、产业结构亟待调整等限制，发展方式转变难度较大。对于国家层面而言，联合取样器智能制造发展工业强国战略至关重要，为了加快将制造大国转变为制造强国，必须加速推进取样器智能制造下工业互联网发展，抢占新一轮工业改革的时代先机。

1.3系统架构

（1）设备层。在设备层，通过安装各类传感器和执行器，将取样器设备信息化。这些传感器能够实时监测设备的工作状态、温度、振动等信息，并通过物联网技术将这些数据传输到上层系统。执行器则根据控制指令调整设备参数，实现自动控制和优化。（2）网络层。网络层是连接设备层与控制层的桥梁，采用工业以太网、Wi-Fi等多种通信技术，确保数据的实时传输和共享。同时，支持多种协议转换和数据格式统一，以实现不同设备和系统之间的无缝对接。（3）控制层。控制层是整个系统的核心，负责接收来自设备层的数据，并进行处理和分析。利用人工智能技术，如机器学习、深度学习等，对设备进行故障预测和诊断，及时采取措施避免停机损失。此外，还通过动态调度、实时监测和自动控制等手段，优化生产流程，提高生产效率和质量。（4）数据。数据层负责存储和管理系统中的所有数据，包括设备工作状态、生产数据、供应链数据等。通过建立强大的数据管理系统，对数据进行清洗、转换和标准化处理，为后续的分析和应用提供可靠的数据基础。（5）应用层。应用层面向用户，提供丰富的功能和服务。例如，通过可视化界面展示生产现场和设备状态；通过数据分析模型进行生产过程的仿真和优化；通过智能决策支持系统辅助管理人员制定生产计划等。

2工业互联网标准发展现状

2.1国际标准现状

工业互联网是构筑全球数字经济发展的新基座。当前，全球工业互联网处于格局未定和面临重大突破的战略窗口期，标准作为固化工业互联网技术的关键路径，已成为各国推进工业互联网发展的战略重点。国际上工业互联网持续受到ISO、IEC、ITU等三大国际标准化组织和IEEE、3GPP等具有全球影响力的区域技术标准化组织的广泛关注，美、日、德等国均加强投入，从国家战略的高度争取工业互联网国际标准话语权。ITU主要依托SG13、SG20研究组，设立工业互联网网络、边缘计算等项目研究计划，稳步推进工业互联网标准体系建设。IEC/TC65工业过程测量控制和自动化技术委员会主要围绕数字工厂、系统集成、工业网络等维度构建工业互联网支撑标准。ISO/TC184自动化系统与集成技术委员会主要以工业互联网涉及的设备控制、工业数据、互操作等方面开展研究。IEEE已经发布及修订时间敏感网络系列标准16项。3GPPRel-18中也进一步增强5G-A在工业互联网场景下低时延高可靠特性。我国不断提升工业互联网的国际话语权，先后牵头发布全球首个工业互联网网络架构标准和全球首个工业互联网系统功能架构标准，累计发布国际标准3项，标志着我国工业互联网技术研发和应用成效得到国际认可，为全球工业互联网产业发展提供了有力支撑。

2.2国内标准现状

我国政府和产业界高度重视工业互联网标准化工作，已完成标准体系建设目标，为工业互联网规模化发展奠定基础。在顶层设计方面，工业和信息化部先后发布《工业互联网综合标准化体系建设指南》2019版和2021版，持续构建工业互联网标准体系，保障我国工业互联网跨行业跨领域的合规、有序、协同发展。在组织机制创新方面，形成国家工业互联网标准总体组、协调推进组和专家咨询组的工作模式，由总体组统筹开展工业互联网国行标立项协调工作，不断优化标准化工作机制。2022年成立工业互联网技术工作委员会（CCSA/TC13），全面支撑开展工业互联网标准制修订工作。在标准研制成效方面，2023年工业互联网领域发布国际标准1项、国家标准8项、行业标准7项。累计发布国家标准90项、行业标准17项，关键标准累计已超100余项，涵盖基础共性、网络、边缘计算、平台、安全、应用等各重点方向，涉及关键技术、测试方法、管理评价、典型应用等领域。

3关键技术与实现

3.1数控技术的应用

数控技术是取样器智能制造中的关键技术之一。通过采用高精度、高效率的数控系统，实现对取样器加工过程的精确控制。数控系统具备模块化设计，便于满足不同用户的需求；同时，能够实现多轴联动和多工序复合加工，减少工序和辅助时间。

3.2物联网技术的应用

物联网技术是实现设备互联和生产过程透明化的重要手段。通过在取样器上安装传感器和执行器，并借助物联网技术进行数据采集和传输，可以实现实时监测和控制。此外，物联网技术还支持远程配置、调试和更新程序等功能，提高了设备的可维护性和灵活性。

3.3人工智能技术的应用

人工智能技术为取样器智能制造提供了强大的支持。通过利用机器学习算法对大量数据进行训练和分析，可以实现设备的故障预测和诊断；通过深度学习等技术对生产过程进行优化和改进；通过自然语言处理等技术实现人机交互和信息交流等。

3.4数据驱动的智能决策

基于工业互联网的取样器智能制造系统依靠大量的数据支撑决策过程。通过建立数据驱动的决策模型，将数据转化为智能决策信息，帮助管理人员制定更加科学合理的生产计划和市场策略。同时，通过对数据的持续分析和挖掘，还可以不断优化生产流程和资源配置方案。

4未来发展趋势

4.1工业互联网产业走向平稳发展,新领域是增长引擎

随着工业互联网技术产品进一步成熟,产业也将逐步从高速增长周期过渡到平稳发展阶段。工业互联网技术产业规模增速将基本保持稳定或略微放缓,产业成熟度将进一步提升。以我国为例,2023年我国工业互联网产业总规模超过1.36万亿元,同比增速较以往下降3-4个百分点,预计未来产业规模增速将保持平稳。工业互联网技术产业的不同细分领域增长速度将呈现出显著差异,融合创新领域有望撬动产业新“增长极”。工业互联网网络、平台、安全等成熟产业已形成规模,产业高增长动能减弱,而工业智能、工业数字孪生、开放自动化等新兴产业将迎来爆发式增长。据估计,工业智能未来五年复合增长率将达到52.5%,工业数字孪生未来五年复合年增长率将达到61.3%,开放自动化市场规模增速将达到传统自动化市场的6倍,增速超过20%。

4.2工业互联网产业加速整合,走向数字孪生闭环

在融合技术创新变革与数据闭环分析需求的双轮驱动下,工业互联网将加速细分领域的技术产业整合。一是新型工业网络将全面融入开放自动化,推动构建扁平化控制体系。开放自动化通过把各个生产单元解耦为标准模块,实现自动快速连接,新型工业网络将在此基础上把大量运算和存储功能移动至边缘端,全方位保障生产线不同模块间的数据协同。二是开放自动化与工业互联网平台将实现全面协同,彻底打破IT与OT的鸿沟。开放自动化能够基于统一标准实现工业控制应用的可移植与互操作,工业互联网平台将进一步在云原生环境下支持工业控制应用的开发及运行,充分实现IT与OT的原生融合。三是平台将成为云原生软件整合贯通的底座,全生命周期数字孪生将走入现实。工业互联网平台将持续沉淀并抽象公共模型、工具和能力,为云原生软件提供开发、部署及运行环境,围绕研发、生产及运营等全链条软件工具链将走向集成自动化,推动全生命周期数字孪生走深向实。

4.3AI将深度渗透融入工业互联网,重塑技术产品形态

随着人工智能的快速发展和工业互联网的融合创新,人工智能技术将深度渗透并重塑工业互联网技术产品的供给模式。一是AI将与工业软件深度融合,彻底变革工业软件开发及交互方式。在开发方面,AI可以通过自动生成代码、优化算法,甚至进行自我学习和自我优化,从根本上改变传统软件的开发模式,当前部分软件平台已经具备“免提式”控制界面与无代码开发能力。在交互方面,AI将通过智能推荐和预测分析,为用户提供更加个性化智能化的交互反馈,并与数字孪生可视化技术结合,实现用户与软件的低门槛无缝交互。二是AI将与装备及机器人深度融合,大幅提升具身智能的认知行为能力。具身智能是机器学习、感知技术与机器运动控制深度融合的产物,能够赋予机器更高级别的判别及行为能力。当前具身智能在工业场景进展较慢,主要面临感知控制的准确性和稳定性、与人协作的安全性和可控性等方面挑战,未来有望在技术迭代下加速应用落地。

结语

目前，发达国家普遍将智能制造作为提振经济活力的重要抓手，在克服取样器制造业传统困境的同时，打开行业增长的新局面。取样器智能制造主要趋势表现为数字技术深层嵌入、基于数字平台的一体化管理，以及增进智能化与绿色化的同步同频。相较于传统制造，智能制造更加重视用户参与和反馈，突出了生产方式的柔性化、集成化、定制化与绿色化，精准提高产品质量和服务水平，所形成的协同机制与融合机理有利于凝聚智造合力、释放智造潜能。从产业升级视角出发，推进取样器智能制造应该从产业基础再造、新兴业态落地和前沿科技布局三个维度加以发力。面对日益激烈的全球产业竞争格局以及现实挑战，中国可以按照“筑牢体系根基、关键技术攻关、配套服务保障、智能制造生态”的现实路径，持续且稳步地做强智能制造。

参考文献

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