数字化制造环境下的智能制造工艺优化研究

数字化制造环境下的智能制造工艺优化研究

汪杰

湖北亿纬动力有限公司，湖北 荆门448000

摘要：数字化制造环境下智能制造过程优化是目前制造业发展的一个重要趋势，随着科技水平的不断提高，制造业的数字化程度越来越高，给制造业带来了前所未有的机遇和挑战。智能制造过程优化是其核心内容之一，其目标是提高生产效率、降低成本、优化产品质量，实现可持续发展。

关键词：数字化制造；智能制造工艺；优化研究  

随着科技水平的不断提高，人工智能技术的应用，传统制造业正在逐步向智能化和自动化方向发展。随着智能制造技术的发展，过程优化已成为提高生产效率、提高产品质量的重要手段[1]。过程优化就是对各环节进行分析与优化，以达到优化资源分配与生产布局的目的。通过引入智能技术，对生产过程进行更精确地控制与管理，提高了生产效率，降低了生产成本，并能对不断变化的市场需求作出反应，所以探讨在数字化制造环境下的智能制造工艺优化有着重要意义。

一、智能制造工艺优化的意义

（一）提高生产效率

    在传统的生产工艺中，手工操作费时费力，且易受人为干扰，智能制造技术是一种以自动化、智能化为手段的生产过程自动化程度较高的方法，极大地降低了人工作业的工作量。例如，智能机器人能够代替人去做一些高强度的重复劳动，从而极大地提高生产效率，在此基础上，基于大数据分析，对生产过程进行实时监测与优化，提升生产精度与稳定性，进一步提升生产效率。

（二）提高生产质量

    在传统的生产过程中，由于人为因素或人为因素的影响，经常会出现一些产品质量问题，智能制造技术是一种以自动化、智能化为手段的生产过程，它能有效地减少人为干预，减少人为失误的可能性。同时利用大数据分析、实时监测等技术手段，对生产过程中出现的问题进行及时发现与纠正，降低次品率。例如，在智能制造过程中，传感器能够对生产过程中的温度、压力等参数进行实时监控，一旦发现异常，就能及时采取措施，避免产品出现质量问题。

（三）降低生产成本

    传统的生产工艺存在着大量的人工操作、资源浪费等问题，而智能制造过程优化则是利用自动化设备与智能系统来降低人力投入、提高生产率、降低生产成本的目的[2]。例如在自动化生产中引入智能机器人，可以减少劳动力成本，提高生产率，同时利用智能物流系统，对物料及信息进行精确管理，避免因物料不足或过量而造成的成本浪费，因此智能制造过程优化对于降低生产成本有着明显的优势。

（四）提高企业竞争力

    面对日益激烈的全球竞争，企业要想生存与发展，就必须不断提高自己的竞争力，智能制造过程优化是提高生产效率、提高产品质量的有效途径，能够满足市场需求，提高生产效率，降低成本。同时智能制造过程优化能够为客户提供更加个性化的定制服务，从而提高企业的竞争力，通过对智能制造过程的持续优化，可以提升企业在市场中的地位与影响力，进而提升企业的竞争能力。

二、数字化制造环境下的智能制造工艺优化方法

（一）智能数据分析与预测

    智能数据分析就是运用人工智能、大数据分析等技术，对制造过程中产生的海量数据进行深度挖掘与分析，从中发现隐含的规律与趋势。通过智能化的数据分析，生产企业能够对生产过程中的产量、质量、能源消耗等指标进行实时了解，并及时发现存在的问题与隐患，及时采取改善措施。另外智能数据分析技术还能分析历史数据，预测并预警未来的生产状况，协助企业制定生产计划，合理分配资源。智能数据分析就是运用人工智能、大数据分析等技术，对制造过程中产生的海量数据进行深度挖掘与分析，从中发现隐含的规律与趋势[3]。通过智能化的数据分析，生产企业能够对生产过程中的产量、质量、能源消耗等指标进行实时了解，并及时发现存在的问题与隐患，及时采取改善措施。另外智能数据分析技术还能分析历史数据，预测并预警未来的生产状况，协助企业制定生产计划，合理分配资源。

（二）虚拟仿真与优化

    虚拟仿真就是利用计算机仿真、虚拟现实等技术，把生产过程转换成虚拟环境，对生产过程进行仿真测试的一种技术，在“数字化制造”环境中，通过虚拟仿真软件来仿真、验证产品的设计、生产流程、设备配置等。虚拟模拟能够帮助企业及时发现问题，优化工艺流程，降低资源浪费，同时利用虚拟仿真技术，对生产过程中存在的风险进行评估，对可能发生的问题进行预测，及早采取相应的措施，减少生产事故的发生。

（三）智能制造资源调度与优化

    利用大数据分析技术，实现生产过程的实时监控与分析，通过对大量生产数据的收集与分析，能够及时发现生产过程中存在的问题与瓶颈，并根据数据分析结果对其进行调整与优化。比如通过大数据分析技术，监测与分析设备的运行状况，及时发现设备故障，及时采取措施，缩短生产中断时间。智能制造系统能够对生产各环节的状态与参数进行实时监控与控制，依据预先设定的优化目标与约束条件，对生产工艺参数与资源配置进行自适应调整，实现生产过程优化。例如，通过智能制造系统，可以优化生产设备的操作参数，提高生产效率，提高产品质量。人工智能技术能够对复杂生产过程进行仿真与优化，能够根据生产需求与资源约束，自动生成最优生产计划与调度方案，比如，将人工智能技术应用于生产任务的智能调度中，合理安排各任务的执行次序与资源配置，实现生产效率与资源利用的最大化。

（四）智能质量控制与优化

    利用传感器及物联网技术，可实时获取生产过程中温度、压力、湿度等多种品质参数，通过大数据分析，实时监控与分析生产过程中出现的质量问题，及时采取相应的调整措施，保证产品质量稳定。智能质检系统能够对生产各环节进行实时监控与控制，并利用自动控制与反馈机制，对生产过程中出现的偏差进行及时修正，保证产品满足要求[4]。例如，通过对生产设备参数的自动调节，可实现产品尺寸、表面光洁度等关键质量指标的控制，从而提高产品的一致性与稳定性。人工智能能够通过对海量质量数据的学习与分析，构建模型与算法，实现生产过程的预测与优化，比如利用机器学习算法，识别并分析生产过程中出现的异常数据，提前预警，从而避免出现质量事故。

（五）智能供应链管理与优化

    数字制造环境下的智能化供应链管理，是指利用物联网技术，把各个环节之间的数据连接在一起，从而实现全过程的数据共享，供应商、制造企业和分销商之间能够实时地获得订单、库存、运输等关键信息并进行实时交换，从而达到实时的供应链协作与优化。通过对供应链海量数据的收集与分析，能够准确地预测市场需求与产品销售动向，从而对生产计划与库存管理进行优化，通过大数据分析，供应链管理人员能够对库存水平进行实时监控，避免过多、缺货等现象，提高供应链的运行效率与柔性。在数字制造环境中，利用无人驾驶汽车、无人驾驶汽车等技术，使物流过程自动化、智能化，智能物流系统能够降低人力成本、提高配送速度与准确度、优化配送路线与时间、减少物流成本与环境污染。

结束语

数字化制造环境下智能制造过程优化技术是为适应现代制造发展需要而提出的一种创新性解决方案，在此基础上，利用先进的技术手段与算法模型，实现对生产过程的精细控制与优化，实现生产效率与成本的提升，以及产品质量的优化。此外智能制造过程优化还可以实时监测与跟踪生产过程，提供数据支撑与决策依据，为管理人员提供更加精准的生产决策。数字化制造环境下的智能制造过程优化，是推动制造业向高效率、高智能、可持续发展的新动力，随着智能制造技术的不断进步与推广，智能制造过程优化将成为未来制造业发展的一个重要方向，对企业具有巨大的经济效益与竞争力。

参考文献：

[1]童培富,李峰,许练,李轶抄,王金凤,苏超.基于工艺设计软件的工艺数字化转型[J].智能制造,2023,(06):70-74.

[2]吴飞,秦小萍.数字化浪潮下汽车工艺技术人才培养机制探讨[J].汽车实用技术,2023,48(22):183-189.

[3]陈大龙.智能制造背景下机电技术应用专业课程体系构建研究[J].农机使用与维修,2023,(11):125-128.

[4]张燕.制造业智能化背景下的机械制造工艺基础课程改革探讨[J].农机使用与维修,2023,(10):151-154.