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现代制造系统的研究现状及发展趋势 田彬王率领赵基伟 (辽宁工程技术大学机械工程学院,辽宁阜新123000) 摘要:现代制造系统由先进制造技术和先进管理技术组成。论述了现代制造系统的研究现状,包括现代制造系统,研究现代制造系统的基础理论与方法。介绍了现代制造系统的发展趋势:集成化、网络化、智能化和绿色化。 关键词:现代制造系统;研究现状;发展趋势 :F275文献标志码:A:1000-8772(xx)22-025-01 1现代制造系统的研究现状 1.1现代制造系统 现代制造系统由高级制造技术和现代管理技术组成。现代制造系统的核心是高级制造技术AMT,它是现代信息技术与制造技术相结合所产生的各种设备、技术、系统的总称,由AMT的硬件、软件、和脑件三部分组成。现代管理技术是现代制造系统的重要组成部分,它主要是通过综合的管理和技术手段,有效地运行制造系统来达到设定的目标。 1.2研究现代制造系统的基础理论与方法 现代制造系统是一个跨学科的研究领域。用基础理论对现代制造系统的研究至关重要,研究方法包括:无尺度网络系统分析方法、不确定环境下的系统分析方法和复杂制造系统的分析方法等。 1.2.1无尺度网络系统分析方法 以拓扑关系的角度看许多复杂系统可将其抽象为网络,网络的研究经历了规则网络、随机网络和无尺度网络三个阶段。因为规则网络和随机网络模型不能再现真实网络的一些重要特征,而且大部分实际网络既不是完全规则,也不是完全随机的,所以研究无尺度网络系统方法尤为重要。将复杂系统抽象为无尺度网络系统后,就可以运用图论和网络分析的理论方法与工具进行系统结构的拓扑特性研究。 1.2.2不确定环境下的系统分析方法 由于制造系统具有环境的空间多样性、时间动态性以及表征水平上的多重性,导致事件发生的随机性、观测数据的非准确性和系统认知上的模糊不确定性,使人们对制造系统的认识始终存在着显著的不确定性。对于不确定环境下的系统研究主要有随机系统方法、模糊系统方法和基于自治与协商机制方法。 1.2.3复杂制造系统的分析方法 复杂制造系统的制造过程由相关的多个过程所构成,根据生产规模,复杂制造系统可分为连续型、离散型和混合流程型三种,其中离散型和混合流程型是目前对复杂制造系统研究的重点。 1)复杂离散型制造系统分析方法:国内外学者对复杂离散型制造系统的建模与分析方法主要采用离散事件动态系统理论。近年来,系统重叠分解法引起了学术界的重视,该方法的思想是将复杂制造系统分解成一系列连续且首尾重叠的生产线。 2)混合流程型制造系统分析方法:混合流程型制造系统是指兼有连续型和离散型特征的生产系统,生产过程由多阶段组成。近年来,出现了很多适用于简单混合系统的单一层次建模方法,但当混合流程制造系统较大、较复杂时,系统的约束增多,单层次模型变得非常复杂,因此分层次建模方法成为研究的方向。 2现代制造系统的发展趋势 2.1发展方向与目标 现代制造技术正在向着集成化、网络化、智能化和绿色化方向发展。 1)集成化。未来的制造系统集成化程度更高,这种集成是“多集成”,即不仅包括信息、技术的集成,而且包括管理、人员和环境的集成。只有将人、信息、技术、管理和环境等真正集成起来,融合成一个统一的整体,才能最大限度地发挥制造系统的综合能力。 2)网络化。随着网络通讯技术的迅速发展和普及,企业可以通过制造的网络化,有效组织管理分散在各地的制造资源。另外,制造企业也可以基于网络实现世界范围内的动态联盟。这些都属于虚拟市场,是基于信息化与虚拟化技术的进一步延伸。 3)智能化。近年来,制造系统正在由原先的能量驱动型转变为信息驱动型,这就要求制造系统不但要具备柔性,而且还要表现出某种智能,以便应对大量的复杂信息、瞬息万变的市场需求和激烈竞争的复杂环境。 4)绿色化。采用绿色制造能最大限度地减少制造对环境的负面影响,同时使原材料和能源的利用效率达到最高。日趋严格的环境与资源的约束,使绿色制造显得越来越重要,它将是21世纪制造业的重要特征,与此相对应,绿色制造技术也将获得快速的发展。 2.2发展趋势与新特点 现代制造系统的随着计算机网络技术、纳米技术的发展,又体现出以下新的特点: 1)异地加工、同地组装。依托互联网技术,由一个指挥中心控制不同地点CIMS的AC、FMS对相应的产品单元进行加工,然后将各产品单元集结到指挥中心进行统一装配,从而可以更好地利用每一个CIMS的优势,使系统更具灵活性、竟争性。 2)超精密加工技术。超精密加工技术包括亚微米级加工技术(含精密切削、超精密磨削、超精密特种加工)和纳米级加工技术。纳米级加工技术及相关的纳米检测、传感与控制技术总称为纳米技术。目前,国外发达国家正投入重资对纳米技术进行研究,相应的纳米加工技术已被作为CIMS组成中的一个重点研究方向。 3结语 本文着手现代制造系统研究现状,介绍高级制造技术和现代管理技术,阐述研究现代制造系统的基础理论与方法。展望未来,制造系统将向着集
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