在數(shù)字化浪潮中，各種炒作話題有時會讓人忽視真正重要的解決方案。專家們對這些關(guān)鍵技術(shù)已達(dá)成共識。本文將揭示您不可忽視的技術(shù)，以及行業(yè)企業(yè)如何應(yīng)用這些技術(shù)。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型已席卷機(jī)床行業(yè)，正從根本上改變我們的生產(chǎn)方式。眾多創(chuàng)新技術(shù)和理念是這場變革的推動力，它們?yōu)槠髽I(yè)提供了提升效率、改進(jìn)質(zhì)量和降低成本的多樣化可能。
其核心在于網(wǎng)絡(luò)化生產(chǎn)、海量數(shù)據(jù)采集與分析，以及通過仿真和數(shù)字孿生優(yōu)化流程與產(chǎn)品。此外，企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng)（ERP）、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)也發(fā)揮著關(guān)鍵作用。多位專家指出，這些都是構(gòu)建未來工廠不可或缺的基石。這些技術(shù)的整合不僅能實現(xiàn)生產(chǎn)流程的透明化監(jiān)控，更為預(yù)測性維護(hù)和資源高效利用開辟了新途徑。
1?數(shù)據(jù)采集與處理工具必不可少
現(xiàn)代生產(chǎn)中，數(shù)據(jù)及其處理至關(guān)重要。這是所有其他數(shù)字化解決方案的基礎(chǔ)，對于數(shù)字化起步階段的企業(yè)尤為關(guān)鍵。德國生產(chǎn)工程學(xué)會（WGP）主席、慕尼黑工業(yè)大學(xué)機(jī)床與工業(yè)管理研究所（IWB）所長邁克爾·扎赫教授（Michael Z?h）指出：“一方面，我們需要新型的數(shù)字化工具來高效處理數(shù)據(jù)，但即便是現(xiàn)有系統(tǒng)提供的信息量也已超乎預(yù)期。”
“企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng)雖已成為制造企業(yè)的標(biāo)配，但其數(shù)據(jù)庫蘊含的深層價值在行業(yè)內(nèi)尚未被充分認(rèn)識?！痹战淌诮忉尩?，“業(yè)務(wù)流程中重復(fù)生成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)已無必要，流程設(shè)計中也存在優(yōu)化空間，這使得訂單處理更不易出錯?！?/span>
西門子數(shù)字工業(yè)集團(tuán)（Siemens Digital Industries）紐倫堡（Nuremberg）總部機(jī)床系統(tǒng)事業(yè)部副總裁機(jī)床系統(tǒng)副總裁薩沙·菲舍爾（Sascha Fischer）同樣認(rèn)為應(yīng)優(yōu)先關(guān)注數(shù)據(jù)采集與分析：“關(guān)鍵在于部署合適的傳感器和測量系統(tǒng)來采集關(guān)鍵數(shù)據(jù)，進(jìn)而優(yōu)化流程。集成Sinumerik等先進(jìn)數(shù)控系統(tǒng)可視為數(shù)字技術(shù)的入門鑰匙?！倍鴶?shù)字孿生技術(shù)則能實現(xiàn)虛擬調(diào)試的無風(fēng)險導(dǎo)入，深化對生產(chǎn)流程的理解。后文將詳述這一點。
機(jī)床行業(yè)的實踐案例展示了數(shù)據(jù)的高效利用：格勞博機(jī)床（Grob）在其生產(chǎn)中廣泛應(yīng)用Grob-Net4Industry數(shù)字化解決方案的機(jī)床數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)?！拔覀冏灾餮邪l(fā)的采集系統(tǒng)兼容第三方設(shè)備，實現(xiàn)了全生產(chǎn)流程數(shù)字化。”格勞博機(jī)床有限公司數(shù)字化產(chǎn)品經(jīng)理本尼迪克特·岡德林（Benedikt Gundling）介紹道，"敏感數(shù)據(jù)采用本地服務(wù)器產(chǎn)品處理。"這包括刀具全生命周期數(shù)字化管理工具和基于SAP軟件的制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）。
該方案還提供更多數(shù)據(jù)處理功能：如Grob4Analyze可通過歷史數(shù)據(jù)分析設(shè)備低效時段及其成因，以可視化數(shù)據(jù)支持持續(xù)改進(jìn)過程（CIP）?！俺灾餮邪l(fā)外，我們也采用CAD/CAM等成熟軟件?！睂铝盅a充道，“結(jié)合機(jī)床深度分析的中立數(shù)據(jù)采集方案，往往能幫助客戶發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)優(yōu)化的潛力?！?/span>
埃斯林根（Esslingen）的機(jī)床制造商因代克斯（Index）同樣重視生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集。正如控制技術(shù)負(fù)責(zé)人埃伯哈德·貝克（Eberhard Beck）所解釋的那樣， 設(shè)備和運行數(shù)據(jù)可以通過iXcloud云應(yīng)用集中記錄，包括停機(jī)警報、故障代碼傳輸以及液壓油、潤滑油等介質(zhì)的液位監(jiān)控與消耗預(yù)測。
2?數(shù)字孿生仿真技術(shù)優(yōu)化生產(chǎn)流程
采集的數(shù)據(jù)可用于仿真模擬。其價值何在？專家一致認(rèn)為，多種形式的仿真是機(jī)床行業(yè)及其客戶數(shù)字化進(jìn)程中不可或缺的環(huán)節(jié)。通過預(yù)先識別錯誤和流程優(yōu)化，仿真在質(zhì)量保障和效率提升方面發(fā)揮著重要作用。
“現(xiàn)代生產(chǎn)規(guī)劃采用幾何與運動學(xué)領(lǐng)域的數(shù)字工具，如自動化系統(tǒng)編程錯誤檢測仿真。”扎赫教授指出，“離散事件仿真還能優(yōu)化物料流?！?/span>
西門子的菲舍爾特別強(qiáng)調(diào)數(shù)字孿生技術(shù)：“通過在虛擬環(huán)境模擬物理過程，它能同時改善產(chǎn)品開發(fā)和生產(chǎn)規(guī)劃。以Sinumerik One和828D系統(tǒng)為例，可驗證工藝流程并進(jìn)行碰撞監(jiān)測。”該技術(shù)還可用于服務(wù)調(diào)試培訓(xùn)，操作員能在安全虛擬環(huán)境中受訓(xùn)，從而提升實際生產(chǎn)的質(zhì)量和效率。
格勞博的岡德林表示：“我們主要在研發(fā)環(huán)節(jié)使用物理精確的數(shù)字孿生進(jìn)行整體仿真?！币虼怂沟呢惪藙t認(rèn)為這是“連接編程（CAM輸出/手動編程）與生產(chǎn)啟動的關(guān)鍵橋梁”。該公司采用西門子技術(shù)，基于CNC內(nèi)核、原始數(shù)控系統(tǒng)和機(jī)床CAD模型構(gòu)建全功能數(shù)字孿生，同時執(zhí)行完整碰撞檢測，并輔以通用CNC控制器的CAM工件仿真來校驗G代碼。
3?聯(lián)網(wǎng)化生產(chǎn)：物聯(lián)網(wǎng)與接口技術(shù)
要充分發(fā)揮數(shù)字化優(yōu)化潛力，必須實現(xiàn)設(shè)備工具的簡易互聯(lián)。這既需要接口支持，也依賴OPC UA等數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)。
西門子數(shù)字化專家菲舍爾強(qiáng)調(diào)：“物聯(lián)網(wǎng)是實現(xiàn)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)、持續(xù)數(shù)據(jù)分析的核心技術(shù)。結(jié)合人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)，可從海量數(shù)據(jù)中識別模式進(jìn)一步優(yōu)化流程?！爆F(xiàn)代接口技術(shù)擴(kuò)展的互聯(lián)性同樣重要，它支持設(shè)備連接并強(qiáng)化預(yù)測性維護(hù)、遠(yuǎn)程監(jiān)控等功能。
格勞博的Grob-Net4Industry工業(yè)4.0方案印證了互聯(lián)的重要性。該方案已為全球76家客戶的1,805臺設(shè)備完成數(shù)字化改造?！癎rob4Interface實現(xiàn)全設(shè)備跨品牌跨代際連接，Grob4Connect則支持SAP系統(tǒng)集成?！睂铝纸榻B道。這種聯(lián)網(wǎng)不僅提升生產(chǎn)效率，還支持員工遠(yuǎn)程監(jiān)控設(shè)備的新型工作模式。
因代克斯采用雙向DNC聯(lián)網(wǎng)傳輸CNC程序，配備以太網(wǎng)接口實現(xiàn)設(shè)備與企業(yè)網(wǎng)絡(luò)通信，并通過過程現(xiàn)場總線?（Profibus）/工業(yè)以太網(wǎng)通信協(xié)議（Profinet）集成棒料送料機(jī)、裝卸系統(tǒng)等自動化組件。這些接口技術(shù)為數(shù)據(jù)交換、系統(tǒng)集成提供了基礎(chǔ)，最終實現(xiàn)效率提升、監(jiān)控改進(jìn)及遠(yuǎn)程維護(hù)等新功能。
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4? 數(shù)字化的未來：引領(lǐng)變革的技術(shù)
西門子的菲舍爾總結(jié)道：“數(shù)字孿生、高級數(shù)據(jù)分析和無縫網(wǎng)絡(luò)集成的結(jié)合指明了制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方向。5G實時通信、邊緣計算等技術(shù)的潛力同樣不可忽視，而作為智能工廠核心的人工智能更將大放異彩?！?/span>
“集成在Sinumerik中的實時自適應(yīng)控制系統(tǒng)（AC）工具就是AI在機(jī)床制造中的具體應(yīng)用?！狈粕釥柦忉尩?，“它通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法實時監(jiān)控生產(chǎn)、檢測異常并自動調(diào)整，據(jù)測算可減少停機(jī)、提升質(zhì)量與整體效能?！?/span>
德國生產(chǎn)工程學(xué)會的扎赫教授對未來最重要的生產(chǎn)技術(shù)給出明確答案：“機(jī)器學(xué)習(xí)（常被統(tǒng)稱為人工智能）。我確信這些方法能為多數(shù)企業(yè)帶來可量化的改進(jìn)空間?！钡蔡嵝?，在網(wǎng)絡(luò)化協(xié)作中需保持風(fēng)險意識。
