13、工业4.0:制造业的未来

工业4.0:制造业的未来

1. 制造业中的仿真技术

在制造业系统中,仿真技术具有诸多益处。它可以计算所需的最优资源,验证控制系统的拟议操作逻辑,并且在建模过程中收集的数据还能在其他地方使用。如今,许多制造商在制造和装配操作中运用仿真技术,借助实时数据,利用虚拟模型来映射包括人类、机器和产品在内的物理世界。

这一技术允许操作员在实际更换产品之前,先在虚拟世界中优化机器设置,从而减少机器设置时间并提高产品质量。仿真技术是工业4.0下成功实现制造生态系统的不可或缺的工具和方法,它能对产品、流程和系统设计及配置进行实验和验证。随着工业4.0背景下制造业数字化的迅速推进,仿真已成为制造系统设计和运营的重要组成部分。

2. 水平和垂直系统集成

工业4.0进一步提升了水平和垂直集成的重要性,使其成为智能制造系统的关键部分。

2.1 水平集成
  • 定义 :在工业4.0背景下,水平集成是指价值链网络的整合,以实现价值链中各组织之间的协作。通过数字连接,多个公司可以合作并提供更优质的产品和服务。例如,德国零部件制造商为汽车生产商提供零部件时就采用了这种方式。
  • 表现领域
    • 生产车间 :由于机器的不间断连接,每个生产单元成为总生产网络中的一个子系统,能够持续更新其性能状态,并自主响应生产相关问题的动态反馈。目标是使智能生产系统能够经济高效地生产不同数量的订单,并通过预测性维护减少停机时间。
    • 多个生产设施
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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