刘凯 王春茂
德州德工机械有限公司253000
摘要：机械智能制造由两个方面构成，其一为知识，此为机械智能制造的重要基础，其二为智能，即识别、分析与解决问题的能力，两者有机结合，在机械制造相关领域内能够代替人脑进行简单的思考、决策与分析，继而实现人机一体化。当前智能制造已经成为新工业革命的象征，并在很大程度上决定着机械制造行业的发展方向。本文主要分析新时代背景下机械智能制造现状与发展探讨。
关键词：新时代；机械；智能制造；现状；发展
引言
新时代背景下，我国机械智能制造获得了长足的发展，但由于我国智能制造起步较晚，尚未形成完善的机械智能制造技术体系，加之从事智能制造行业的人才较为匮乏，导致我国机械智能制造面临着诸多现实困境。
1、新时代背景下机械智能制造现状
智能制造能力水平明显提升。报告显示，2019年在平台上进行自诊断的企业中，有85%企业智能制造成熟度为一级及以下；12%企业智能制造成熟度为二级；2%企业智能制造成熟度为三级；1%企业智能制造成熟度为四级及以上。2020年，在平台上进行自诊断的企业中，有75%企业智能制造成熟度为一级及以下；14%企业智能制造成熟度为二级；6%企业智能制造成熟度为三级；5%企业智能制造成熟度为四级及以上。处于成熟度二级的企业应用自动化及信息化技术对核心设备及生产流程进行再造，实现了单一生产流程信息的共享；处于成熟度三级的企业对装备、系统进行网络化集成，实现了跨业务数据的共享；处于四级及以上成熟度的企业能够对生产要素，包括人员、物料、设备等数据价值进行深入挖掘，构建模型与知识库，并基于模型及数据分析结果对核心业务进行优化，初步形成了新型机械制造模式与商业模式。相对于2019年，我国智能制造成熟度为二级、三级、四级及以上的企业数量规模都有不同程度的增加，表明我国机械智能制造水平明显提升。
2、我国机械加工行业发展过程中面临的主要问题
2.1劳动强度较大，相关专业人才流失现象严重
在机械加工行业长期的发展过程中，自动化程度较低是限制机械加工行业发展的主要因素。由于自动化程度比较低，大部分的生产活动需要依靠人工完成，生产线上的工作人员不止需要具备较多的技术操作能力，还需要长时间的进行生产活动，再加上机械加工行业的生产工作强度较大，在生产加工的过程当中，还有严重的噪音污染问题。劳动强度过大、劳动环境恶劣，以及劳动时间过长等等原因，就使得工人的工作压力较大。
2.2智能制造技术含量较低，生产成本开销较大
从行业整体的发展情况来看，我国的机械加工行业大部分还以粗加工为主要的发展方式，精加工虽然取得了一定程度的发展，但是依然无法与国外一些先进国家的机械制造行业相比较。而且我国的机械加工产品，大部分都是重复生产的同质化产品，产品的生产技术含量较低，智能制造技术融合的难度和需求度都不高。而且由于机械加工行业整体的发展处于低水平状态，其经济收益也相对不高，想要全面引入智能制造技术和智能生产系统，所耗费的成本开销较大，而且也很难取得理想的效果。而且我国机械加工的产品质量往往受不到保证，产品质量参差不齐，就导致很难对外出口。对于具体的生产活动而言，我国的机械制造行业在生产的过程当中，需要消耗大量的能源储备，还会浪费非常多的金属材料，能源的转化率和利用率普遍较低，生产过程中的浪费现象较为严重，而且生产速度和生产质量普遍不能超过国外的机械加工企业。
3、智能制造技术在机械加工领域的应用
3.1智能技术在机械加工设备故障中的应用
机械制造设备也称为机械加工的母机，它是完成机械加工的必备生产元素。
因此，机械加工设备的性能直接关系到产品的加工质量和公司的经济利益，如果机械制造设备在加工的过程中出现故障，则会导致机械加工无法正常进行。使用最新的智能制造技术，可以从各个方面检测设备可能存在的故障，当发现设备故障时，智能检测系统可以自动报警，并有效提示故障的类型和位置。为减少机械加工设备故障的频率，应定期检查设备，以防止问题发生，避免影响生产周期，进而体现出智能制造技术在机加工领域应用的价值。
3.2智能制造技术在机械加工设计方面的应用
与国外相比，我国机械工程技术的发展相对较慢，截止到当前依然存在一定的差距。在非标机械设计的过程中，会由于设计水平和加工工艺的不同，并且尚未形成统一的标准，因此容易导致非标设备的机械制造精度难以保证的问题。机械设计人员利用智能制造技术，可以非常方便的完成对机械零部件的三维建模，并且还可以借助计算机技术对机械制造的过程，进行计算机模拟仿真，避免机械加工完成之后与实际预期的加工效果不一致的现象发生。
3.3智能制造技术在机械加工参数中的应用
随着智能制造技术的发展，其在优化机械加工参数工作中也具有重要的应用。人工神经网络控制方法，对优化加工参数非常重要。加工参数是机械设计人员在进行机械加工之前，根据机械加工过程的相关要求设置和确定的加工数据。加工参数和材料性能存在紧密的比例的关系，因此，在优化加工参数时，使用智能制造技术的神经网络控制方法，可以有效保证机械加工的实际效果，在保证机械产品质量和性能的同时，计算出最佳的机械加工参数
3.4SCADA平台的应用
在传统的机械加工车间，管理人员根据现场的反馈来进行管理，需要根据经验进行判断，不利于精细化管理。智能化车间通过搭建稳定、可靠、高效的设备联网与数据采集分析平台（SCADA），实现数控机床全时段的数据采集，确保数据采集的完整性和准确性。图4为设备数据采集架构，SCADA平台能够采集到各类加工中心的关键生产数据，通过网络传输协议与数控机床互传程序。通过对机床数据的采集及分析，可最大程度地提升机床的利用率。SCADA平台不仅能够实现设备数据采集及设备互联，还能够与MES生产系统双向联接，自动统计设备产量及订单完工情况，加工程序可以随着MES派工单自动传输到数控机床，实现生产订单管理；另外，还能够提供在线检测功能，分析采集到的设备和报警信息，预测性地提出备件更换和维修需求，减少停机时间。
3.5加工仿真和离线编程技术的应用
在生产过程中，为了提升机床的有效利用率，常需要提前完成编程、刀具预调等辅助工作，避免机床处于待机状态。目前，机械加工方面的仿真软件都比较成熟（例如VERICUT等），能够根据机床、夹具、工件和刀具的实际尺寸建模并进行加工仿真。使用仿真软件能够快速检测数控程序的语法错误，进行刀具与工件的干涉碰撞分析，较大程度地缩短了程序调试时间。为了减少刀具预调造成的机床待机时间，智能化程度较高的车间会对刀具编码进行集中管理。
结束语
机械智能制造是机械制造行业未来发展的必由之路，《智能制造发展指数报告（2020）》从人员、资源、技术及制造四个层面对当前我国机械智能制造发展状况进行了梳理，中国机械工业联合会智能制造分会一届三次理事会会议对我国机械智能制造未来发展指明了方向，各机械制造相关企业需要以问题为驱动，聚焦补短板、保质量、提效力，仅仅围绕“十四五”期间信息技术与制造业纵深融合的发展战略，持续推进机械智能制造的转型升级，继而为我国机械智能制造能力与水平的提升蓄势赋能。
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