仁怀市1762-IA8控制器模块质量可靠吗

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制造型企业的异构系统融合问题，目前主要体现在以下几个方面。

（1）设备控制系统与生产经营系统之间的融合问题　智能制造的场景如柔性化定制、智能化生产、精准设备维护等，都需要设备信息采集和控制系统与生产经营系统之间良好的配合和协作。然而由于各种历史和现实的原因，我国众多企业的设备控制系统与生产经营系统，往往来源于不同的厂家，而且多数行业还没有形成设备与系统层面统一的对接标准与技术，这就导致这两种系统之间融合度较差，企业往往需要花费较大的努力和技术上的投入，才能完成自动化层面系统与生产经营管理层面系统之间的有效融合。

（2）面向不同业务的生产经营系统之间的融合问题　企业中为满足自身业务管理需求的各类信息系统（如设计、物流、生产、质量、财务和办公等）之间，由于行业性、专业性和企业个性化的差异，也同样存在不同厂商、不同技术架构、不同数据标准等问题。各生产经营系统往往各管一段、各自为政，系统间融合程度不高，从而导致生产运营运转不畅的情况普遍存在，一定程度上影响了企业消除浪费、推行精益化管理行动的效果，同时也阻碍了智能化排产、全厂生产平衡、供应链协同等智能化制造场景的落地效果。

（3）面向运营的信息系统与面向分析的数据系统之间的融合问题　设备控制系统、生产经营系统都属于OLTP（联机事务处理）型系统，这类系统在生产经营过程中积累了大量的数据，而如何发挥这些数据的价值，实现数据驱动企业发展，日益成为智能制造领域重要的课题之一。目前许多企业应用了单个系统自带的数据分析和挖掘功能，如生产看板、设备使用分析等。这些单体系统的数据分析功能，往往难以满足企业整体性的数据分析需求。部分企业为了数据智能分析需求，单独建立了OLAP（联机分析处理）型系统，如商业智能分析、大数据分析系统等，这类系统又需要通过各种技术手段从OLTP系统中获取数据，并将智能分析的成果通过OLTP系统进行应用。这两类系统间的异构融合问题，同样影响着智能制造转型的实际效果。

在当前企业各层面系统异构性普遍存在，并且在一段时期内持续发展的情况下，通过加快发展、应用、推广能够简便、快速实现多源异构系统融合的技术和标准，可以缓解当前众多企业的转型难、代价高、周期长及见效慢等普遍性问题，加快企业向智能制造转型的步伐。

4.智能制造的多源异构数据问题

随着“十三五”期间智能制造工程的推进，我国制造业主要领域的重点企业大多完成了数字化、网络化改造，大多数企业引入了数字化工具和信息化软件，建设了数字化工厂，数据已经逐渐成为企业的一个重要生产要素。然而，数据的价值却始终无法在生产制造和产品的价值中得以体现，尤其是面对复杂的不同来源、不同类型的多源异构数据。

当前，开展数据分析主要是利用信息系统内的某一类数据，由于缺少解决工业大数据杂乱问题的工具和方法，且不同环节产生的数据具有不同的特性，因此如何解决智能制造的共性数据问题和特质数据问题，如何有效利用这些数据实现智能制造人机协同场景，是数据科学与机械工程交叉研究的一个重点方向。

（1）制造业复杂异构大数据处理与规范化问题　随着传感器、5G网络的普及应用，企业生产数据、操作数据、设备数据、质量数据和物耗能耗数据等均实现了在线采集，工业数据呈现海量式爆发性增长，但是受限于现有技术的有限建模和表现能力，其对复杂异构数据的处理和识别精度无法实现工业数据的价值创造。通过引入数据挖掘和机器学习方法，建立通用性标准化规范模型，统一数据标准，能够更好地识别工业数据特征，解决工业数据大、散、多的问题。

（2）面向全过程数据流的智能排程问题　随着数字化设备在生产线中不断增加，不同设备产生数据的有序流动构成了制造全过程数据流，通过数据流与生产工艺的融合，使得企业排程发生重大变革。对企业生产过程中涉及的计划排程、物料平衡、预测性维护等维度的相关数据信息进行深层次的智能数据采集与挖掘，开展生产计划调度过程中所涉及的柔性装配、准时化生产、混合生产等多种不同业务场景下的智能排程算法建模，能够更好地从不同角度分析企业的各种生产业务指标，并从中发现规律、预警异常、提高应急能力，*终达到监控生产活动、提供生产效率的目的，支撑企业生产平衡。

（3）智能制造人机交互与共融问题　随着智能终端三维处理能力的快速发展和低成本传感显示元件不断涌现，虚拟世界和物理世界可以通过智能终端建立连接。但是由于工业领域大数据的特性，人机交互场景的采集和识别准确率偏低，人机交互效率和交互程度无法满足工业场景的需求，制造的各个环节相互独立、协同性弱又导致了智能设备的通用性较差。通过建立数据流驱动下的人机交互场景，实现虚拟信息技术与实体经济在生产制造全过程和各领域全面、深度、智慧化耦合，通过数据信息的实时更新和精准控制，开展设计、工艺、制造、管理和物流等环节的集成优化建模研究，能够提高制造执行、过程控制的**化程度，解决人机交互与共融的共性问题。

结合制造业数据DAAS、数据传输、感知交互等资源，从研发设计、生产制造、工业装配、工业检测和远程运维五个维度建立状态感知、虚拟现实呈现、人机协同及精准执行的企业业务管理，以可视化呈现方式实现数据的自动流动、感知分析、决策执行，实现工业数据虚实融合场景，从而不断驱动、完善并提升生产过程，降低复杂生产系统的不确定性，促进生产过程各维度业务管理水平的螺旋上升，对于加快实现智能制造支撑数字经济发展具有重要意义。

5.工业机器人的大规模应用瓶颈问题

工业机器人（见图3）的应用一般以非标集成应用为主，目前智能工厂改造投资回收期普遍偏长，基本上5年内的回收期可被先进制造企业接受，但大量的中小企业都只能接受2～3年的回收期。工业机器人的应用需要克服机器人选型、专用机构开发、机器人编程测试和应用服务等多个环节的成本问题。应用切换代价大，单个应用用量低会导致研发摊销高。再加上工业机器人系统对人工替代不彻底、建设维护成本高等原因，导致市场分散、运维成本居高不下。

图3　工业机器人

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