通過建立智能制造預測體系實現(xiàn)全面安全生產

智能制造不僅僅是一個技術體系，更重要的是對智能的理解、解決問題的邏輯和重新定義制造的思維。其核心是制造系統(tǒng)的5M要素的活動進行建模，并通過模型驅動智能工廠建設5M要素。

智能制造所要解決的核心問題是知識的產生與傳承過程。同時，推進智能制造還應針對不同的行業(yè)領域采取不同的策略，因為領域不同，所以相關的特征也不同。例如在醫(yī)療領域中，推進智能制造的重點是追溯性，而不是生產制造，目的在于確認加工過程是否會影響最后的認證。

而半導體行業(yè)則關注的是檢測，因為頻繁的檢測可能需要耗費大量時間，同時檢測裝備的價格也很昂貴。如果可以用數(shù)據(jù)直接預測并驗證，則可以為全過程節(jié)省三分之一的時間，也節(jié)約了購買檢測設備的成本。

如今大多數(shù)工廠普遍應用商品化的管理軟件來獲取整體設備效率(OEE)等信息，及時掌控對生產系統(tǒng)中可見的影響因素和導致的結果。然而，生產系統(tǒng)中更多的是不可見因素，比如設備性能衰退、精度喪失等。而可見的影響因素往往是不可見因素積累到一定程度所引起的，比如設備的衰退導致最終停機、精度喪失導致質量偏差等。因此，對這些不可見因素進行預測和管理是關鍵。

在智能制造中預測制造系統(tǒng)的核心技術包含用智能軟件來進行預測建模功能的智能計算工具。對設備性能的預測分析和對故障時間的估算，將減少這些不確定因素的影響，并為用戶提供預先緩和措施和解決對策，防止生產力和效率的損失。

在生產系統(tǒng)里隱形問題的預測方面，提取有效的健康特征至關重要。這些特征之間存在一定的相關性，其變化情況也有若干種不同的組合，將這些組合背后所代表的意義用先進的數(shù)據(jù)分析方法破解出來，就是我們進行建模和預測的過程。

基于這些性能特征，生產系統(tǒng)的運行狀況可以通過健康置信值來評估和量化。另外，可以在時間域內預測特征的未來值，從而可以預測性能的衰退趨勢和問題發(fā)生的剩余時間。因此，在獲取設備的工作數(shù)據(jù)之后，還需要通過分析來進行預測，這種預測并不是精確地提供設備損壞的時間節(jié)點，而是預測出機器將會出現(xiàn)不穩(wěn)定性的時間區(qū)域，并提醒及時處理。

隨著制造系統(tǒng)對不可見問題的認識和控制能力不斷加深，工廠管理以準確的信息為基礎，從而提高設備的運作效率，最終實現(xiàn)零意外和零停機的狀態(tài)。并且，由于對設備具有自我意識和自我預測功能，可以實現(xiàn)有效管理維護，從而降低管理成本。歷史健康信息也可以反饋到機器設備設計部門，從而形成閉環(huán)的生命周期設計，最終實現(xiàn)無憂制造。讓企業(yè)的生產車間不再有意外發(fā)生。

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