智能制造导论-p298.pdf - 第236页
5.1.3 预测型制造 2. 预测工 业制造过 程的意义 传统的工业制造流程存在许多未知因素导致的问题，有些是不可预知也无法 防范的，比如零部件突然发生故障，工人的粗心大意等等；有些是有规律可 循的，比如元器件的损耗，气候对性能的影响等等。而在工厂之外，用户需 求的波动、下游营销部门的失误等也同样会干扰制造过程。这些工厂内部和 外部的不确定因素，一般可以通过事后分析而得到解决，这也是传统的制造 企业和工厂所采用的方式。 传统的制造模式可…
5.1.3 预测型制造
智能制造模式具备预测性特征，体现在对工业制造过程的预测和对市场消费
的预测两个方面。
1.预测型制造的定义
以智能化生产为特征的预测型制造，可以用“6C”模式来定义。“6C”是
Connection（连接）、Cloud（云储存）、Cyber（虚拟网络）、Content（内
容）、Community（社群）、Customization（定制化）六个英文单词的首字
母缩写。在“6C”模式中，工厂与机器设备都高度智能化，不仅可以实时共
享数据信息，还可以进行自我管理，并根据智能联网来配合其他工厂或机器
设备的行动。
预测型制造要求生产制造系统具备对产品制造的全过程及各个制造设备的运
行状况进行智能分析的能力。通过对各个生产环节、制造设备甚至零部件生
产的数据进行全程收集、传输、分析，将生产制造过程中的不确定因素变得
“透明化”，提前预测出产品制造存在的问题。
智能传感器技术的不断成熟，使得数据收集工作变得更为简单。无论是生产
线上的机器设备还是待加工产品，都可以被智能传感器有效监测，并形成可
供分析的各种参数。例如，在待加工产品的标签上安装智能芯片，即可经由
智能传感器，将每个产品的个性化定制需求信息上传到智能生产线的云平台
上。
5.1.3 预测型制造
2.预测工业制造过程的意义
传统的工业制造流程存在许多未知因素导致的问题，有些是不可预知也无法
防范的，比如零部件突然发生故障，工人的粗心大意等等；有些是有规律可
循的，比如元器件的损耗，气候对性能的影响等等。而在工厂之外，用户需
求的波动、下游营销部门的失误等也同样会干扰制造过程。这些工厂内部和
外部的不确定因素，一般可以通过事后分析而得到解决，这也是传统的制造
企业和工厂所采用的方式。
传统的制造模式可以理解为反应型制造。这种制造模式主要是根据设备老化、
加工失灵等可见的故障来做事后维护，但对于那些不确定的因素则往往反应
迟滞。而预测型制造模式则是通过对数据的分析，对所有设备进行有效的检
测和评估。通过智能传感网络，预测性制造将生产流程变得“透明化”，可
以及时发现初次故障并运用人工智能预测下一次设备故障的时间点，从而进
行主动维护，最大限度地减少生产中的不确定因素。
5.1.3 预测型制造
反应型制造时代，工程师更多是凭经验来推断机器性能的衰退时间的。这
使得生产故障与意外的发生概率无法降低至零。而在预测型制造时代，加入
智能制造网络的智能零部件一旦进入工作状态，就会自动向企业的控制中心
反馈机械运行数据。如此一来，工程师就能更准确地实时了解零部件的健康
情况，预知什么时候应该更换新器件，复杂烦琐的零部件保养工作将变得更
加便捷高效。
预测型制造的概念，体现了制造业追求的最高境界，即在整个制造过程中，
坚持以零故障、零忧患、零意外、零污染为目标。工厂里所有的机器都连成
一个协作区，传统生产制造过程中的种种不确定因素都变得可见，智能分析
系统能够尽早预测出其中可能影响生产的因素，并采取主动维护措施。