據了解,沖床生產線是制造業的行業母機之一,承擔了60%到70%的零件生產,對保證工業產品的性能和安全性至關重要。然而,傳統的沖床生產線存在可視化程度不高、系統耦合度高和缺少仿真分析模型等問題,制約了沖床生產線生產過程的智能化和高度集成化的發展。
團隊成員、揚州大學機械工程學院本科生嚴彤研介紹:“我們結合低代碼開發系統及工具集和標準導向的柔性數據中臺,創造性地開創了多維同步實現可視化管控的系統。”
從2023年開始,張超團隊針對產線缺乏柔性、業務管理紊亂及多源異構數據難以利用等痛點,開發了基于工業大模型的具身智能體構建技術、目標導向的全流程業務透明化集成技術和多源異構數據智能歸集技術這3項核心技術。團隊通過三維點云逆向建模技術構建虛擬模型,使生產過程透明化,減少了次品率和產線地維修次數,從根源上降低了產品地生產成本。
張超介紹,面向二手沖床回收生產線的數字孿生化管控系統切實提升了生產柔性,使產線具有智能化的決策方案,渲染效果達117幀每秒,平均無故障工作時間提升81.25%,最終使生產效率提高15%,具有廣闊的市場前景。