エンタープライズインテリジェント製造技術の詳細なアプリケーションは、中国のファスナーが発展し続けるのに役立ちます（2）

3.質問

3.1産業用ロボットの大規模なアプリケーションのボトルネックの問題

産業用ロボットの大規模なアプリケーションのボトルネックの問題に直面して、産業ロボットの適用は一般に非標準統合アプリケーションに基づいており、インテリジェントな工場変換の回収期間は一般的に長く、基本的に5年の回収期間は受け入れられます高度な製造企業によって、しかし多数の中小企業は2〜3年の回収期間しか受け入れません。産業用ロボットの適用は、ロボット選択、特別なメカニズム開発、ロボットプログラミングテスト、アプリケーションサービスのコスト問題を克服する必要があります。アプリケーションの切り替えは費用がかかり、個々のアプリケーションの使用量が少ないため、R＆Dの償却が高くなります。さらに、産業用ロボットシステムの労働力と高い建設およびメンテナンスコストの不完全な交換により、市場の断片化と運用およびメンテナンスコストが高くなります。

解決すべきアプリケーションの問題は次のとおりです。

1）コアコントローラーとアプリケーションソフトウェアの研究開発の問題、産業用ロボット制御にはアプリケーションと実行が含まれ、産業用ロボットアプリケーションの拡大とアプリケーションレベルのコアキャリアです。産業用ロボットのアプリケーションエコロジーを形成し、アプリケーション開発のしきい値を破り、産業用ロボットアプリケーションソフトウェアの複製を加速する方法は、産業用ロボットのアプリケーション拡張に直面している主な問題です。

2）産業用ロボットによって駆動される標準化の問題、非標準の産業ロボットには多くのハードウェアタイプがあり、さまざまな拡張インターフェイス標準が複雑です。標準のインターフェイスアクセスモデルを形成し、社交および市場指向のモデルを使用して産業ロボットのアプリケーションソフトウェアを開発する方法は、産業用ロボットの迅速なアプリケーションが直面する問題です。

3）特別な航空機と産業ロボットの一部のモジュール化問題、特にコントローラー、還元剤、ロボットアーム、ビジョンモジュール、および体系的なインターフェイスモジュールなどのハードウェアとソフトウェアの二次アプリケーション開発能力は、の主要な障害です。産業用ロボットの申請書。

4）低コードツール、自己学習教育などの使用など、産業用ロボットアプリケーションの迅速な設計を実施して、産業用ロボットの迅速な発展の標準的な方法を形成する方法。

5）産業用ロボット産業のサービス能力を改善する方法、産業用ロボットアプリケーションの提供後、リモートオンライン手段、低コストの産業ロボットサービス、および迅速なトレーニング方法の形成により、ローカライズされたサービスの閾値を減らします。また、産業ロボットの広範な使用を妨げる中心的な問題でもあります。

中国の産業用ロボット分野は首の状態で長い間立ち往生していますが、中国のファスナー企業は、特に原子力、風力、自動車、鉄道輸送エミュー、最大の生産およびアプリケーション市場の多くをサポートする航空宇宙の世界最大の潜在市場を持っています。多くの分野で産業用ロボットをリードする企業を産むのに十分なアプリケーションの機会。したがって、コアテクノロジーとアプリケーションテクノロジーの急速な追いつき、そのため、労働集約的な開発段階から産業用ロボットの広範なアプリケーションの開発段階へのファスナー企業は、現在の労働力や開発ボトルネックによって引き起こされるその他のコストを介して、 。

3.2インテリジェントな製造システムエンジニアの不足

インテリジェントな製造は、新世代の情報技術と高度な製造の深い統合であり、設計、生産、管理、サービスなどの製造活動のあらゆる側面を実行します。デジタル化、ネットワーキング、インテリジェントなテクノロジーに精通している専門的な才能に加えて、インテリジェントな製造は、機械的および電気的、産業ソフトウェア、制御、コンピューターおよび産業工学、その他の基礎、および学際的なシステムを備えた専門的な才能を緊急に必要としています。レベルの才能。現在、インテリジェントな製造システムエンジニアは不足しています。

供給側のインテリジェントな製造の才能の主な源泉として、大学で訓練された才能のほとんどは機械的および電気的および自動化されており、分野は深刻に分割されており、ネットワークなどの新世代の情報技術には欠点があります。コミュニケーションと産業ソフトウェア。新世代の情報技術専門家は、電気機械と自動化の知識と経験をほとんど持っていません。一部の学部大学や大学は、インテリジェントな製造エンジニアリング技術やロボットエンジニアリングなどの新しいエンジニアリング専攻を設立しましたが、大学の人材トレーニング目標と産業開発のニーズと人材訓練の質との間に大きなギャップがあります。インテリジェント製造の開発の実際のニーズを満たしていません。

システムレベルの才能は、企業ではまだ依然として不足しています。人工知能、ビッグデータ、産業インターネット、5Gなどの新世代情報技術の自動車製造技術の統合の加速により、新世代の情報技術と業界技術の両方に精通しているシステムレベルの才能に対する需要が高まっています。 。このようなシステムレベルのエンジニアリングと技術者のトレーニングサイクルは長く、トレーニングは困難であり、企業は採用して滞在できないジレンマに直面しています。システムレベルの才能の不足は、業界におけるインテリジェントな製造の急速な発展を制限し、問題の解決は差し迫っています。才能のトレーニングと導入を強化し、インテリジェントな製造才能をトレーニングするためのシステムを確立し、企業が大学や科学研究機関との協力を深め、革新的な能力と実用的な能力を備えたインテリジェントな製造才能のトレーニングを加速し、独立した革新能力を向上させ、継続することを奨励し、インテリジェントな製造に活力を注入する。

4.経験と要約

時代の発展と社会の進歩に伴い、ファスナー製造の現在の分野では、インテリジェントな製造技術が重要な技術的手段となっています。インテリジェントな製造技術の柔軟なアプリケーションは、ファスナー産業の生産品質と運用効率を改善する上で重要な役割を果たします。

したがって、関連する政府部門と企業は、実際の状況と相まって、インテリジェントな製造技術のアップグレードと適用の詳細な調査、低炭素経済モデル、継続的な開発と創造に対応することを非常に重要にする必要があります。ファスナー処理の分野での生産需要は、インテリジェントな製造技術の肯定的な役割に完全なプレーを与え、優れた外部市場競争環境を作り出します。同時に、企業に特定の財務およびその他のリソースを提供して、サポートし、エンタープライズインテリジェント製造技術の詳細なアプリケーションを促進し、中国のファスナーが開発され続けるのを支援します。