天津大学-智能制造与数字孪生技术-2020.10-40页_25mb

报告摘要

百家企业与百家院校年度峰会总结

核心内容

本次峰会聚焦于智能制造与数字孪生技术，探讨了新一代智能制造模式的发展趋势及其在可持续制造中的应用。会议由天津大学智能制造与测控技术研究所的田颖主讲，内容涵盖了智能制造的发展阶段、核心技术及高端人才培养等方面。

主要观点

一、新一代智能制造模式下的思考

智能制造的定义
智能制造是新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合的新型生产方式，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节。
智能制造的发展阶段
- 当代智能制造的发展阶段：智能制造是科技发展的必然阶段，其发展已进入关键阶段。
- 企业如何生存和发展：企业需把握智能制造本质，选择核心技术高质量落实，面向未来趋势明确发展方向。
- 未来智能制造的核心技术：包括装备智能化、生产智能化和服务智能化，这些技术是智能制造新业态的重要支撑。
智能制造的关键使能技术
- 新一代信息技术（如AI、物联网、大数据等）是智能制造发展的关键驱动力。
- 智能制造系统需满足客户个性化定制需求，实现对生产过程的精准预测与规划，以及制造过程的精益控制与维护。

关键信息

二、智能制造与数字孪生技术

数字孪生技术概述
- 数字孪生技术通过在虚拟空间中创建物理对象的高保真模型，实现对现实世界的模拟与反馈，形成双向动态映射。
- 数字孪生系统可提供以下优势：
  - 开辟物理活动与虚拟世界同步的新途径
  - 打破产品生命周期的隔离，提供完整数字足迹
  - 快速、准确预测和检测物理问题，优化制造流程，提高产品质量
数字孪生核心技术
- 数字孪生模型：包括结构、物理、控制、数据接口、行为和算法模型。
- 多源异构信息实时交互：通过OPC-UA、TCP/IP、HTTP等协议实现多维数据交互。
- 全要素仿真：融合数字孪生模型与多源信息，实现物理实体在信息空间中的全要素仿真。
- 全生命周期映射：基于对物理实体全生命周期的实时映射，利用大数据分析和人工智能算法实现迭代优化与实时决策。
智能制造系统快速可重构
- 支持可适应工艺规划、设备快速选型、布局场景构建、生产调度与优化。
- 通过CAM仿真、动态加工仿真、可视化仿真（如VR、手机APP）实现智能制造系统的模拟与优化。
智能制造装备网络模型库
- 拥有2400+种智能制造装备模型，支持多种格式导入。
- 模型库权限开放，支持动态更新，适用于工程规划与教学实训。
虚拟数控系统控制虚拟机床
- 支持OPC-UA、TCP/IP等多种通讯协议，实现复杂智能制造系统的数字孪生与虚实同步。
- 可进行虚拟调试、测试、维护，提升系统效率与可靠性。

三、新一代智能制造高端人才培养

实际工程案例
- 某工厂自动化孵化车间改造，采用TSNC-MTD系列车削智能上下料系统。
- 车铣双工位环形智能制造单元的应用，展示了智能制造系统的实际操作与维护能力。
多模块融合学习
- 整合生产信息统计与管理、机床状态监测、仓储设备状态监测、机器人状态监测等功能模块，提升学生对智能制造系统的综合理解与应用能力。