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亲,您说的是流程工业,还是组装工业?

已有 1867 次阅读 2020-6-4 16:22 |系统分类:科普集锦| 智能制造, 工业数字化, 流程工业, 组装工业, 模型

现在智能制造,或叫工业数字化,非常流行。如何实现智能制造?一些大VK们一张嘴就是工业大数据,人工智能,神经网络,深度学习,5G,区块链,再加上一张又一张的框图、流程图。

粉丝们的反应是:哇!太棒啦。。。嗯一句没听懂。

工业分为两大类,一类是流程工业,一类是组装工业。流程工业主要生产原材料,如采矿、采油、炼油、石化、化工、电力、钢铁、水泥、玻璃、造纸等。组装工业主要生产元器件、机器设备和最终产品,如集成电路、机床、家用电器、手机、汽车、火车、飞机、食品、服装等。

这两类工业有天壤之别。大VK们讲智能制造不分流程工业和组装工业就侃侃而谈。怀疑这些人从没在工厂里干过具体工作,或者干不下去了。

自动控制学科把被控系统分为两类,一类是连续系统,对应于流程工业系统;一类是离散事件系统,对应于组装工业系统(注意不是离散时间系统)。对复杂系统的自动控制需要使用系统的数学模型。连续系统可用微分方程组描述,比较成熟。离散事件系统的建模至今没有成熟的理论和方法。一些流程工业自动化水平高,主要是因为建模水平高,比如炼油和石化工业。由于没有成熟的离散事件系统模型,组装工业只有很局部的自动化,整体上是人工生产,智能制造的路还很漫长。

对于流程工业,智能制造是个五层金字塔:

智能制造金字塔_大.jpg

这五层都实现了自动闭环,就基本实现了流程工业智能制造。炼油和石化工业智能制造水平最高,做到了底下三层的自动和闭环;采矿和水泥工业水平较低,大都是远程手动控制。

实现每层自动闭环的关键,是相应系统的数学模型和在线检测。非要叫智能的话,模型是高级的认知智能,检测是初级的传感智能。不是大数据,不是人工智能,不是神经网络,不是深度学习,不是5G,不是区块链。想跳过模型搞智能,是找不着北的。

对于组装工业,解决智能制造的关键同样是系统的数学模型和在线检测。离散事件系统的建模问题,是组装工业智能制造的瓶颈,是世界难题。流行的大数据,人工智能,神经网络,深度学习,5G,区块链等等,只能在传感方面有所帮助。

有志于组装工业智能制造的同学,建模吧。搞成了可以得诺奖。

智能制造,模型和传感是硬核,其他是边角料。这是一位从事流程工业自动化30多年,每年进工厂几十次的前浪的信仰。

不知要被拍在沙滩上,还是继续兴风作浪。




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