据了解,冲床生产线是制造业的行业母机之一,承担了60%到70%的零件生产,对保证工业产品的性能和安全性至关重要。然而,传统的冲床生产线存在可视化程度不高、系统耦合度高和缺少仿真分析模型等问题,制约了冲床生产线生产过程的智能化和高度集成化的发展。
团队成员、扬州大学机械工程学院本科生严彤研介绍:“我们结合低代码开发系统及工具集和标准导向的柔性数据中台,创造性地开创了多维同步实现可视化管控的系统。”
从2023年开始,张超团队针对产线缺乏柔性、业务管理紊乱及多源异构数据难以利用等痛点,开发了基于工业大模型的具身智能体构建技术、目标导向的全流程业务透明化集成技术和多源异构数据智能归集技术这3项核心技术。团队通过三维点云逆向建模技术构建虚拟模型,使生产过程透明化,减少了次品率和产线地维修次数,从根源上降低了产品地生产成本。
张超介绍,面向二手冲床回收生产线的数字孪生化管控系统切实提升了生产柔性,使产线具有智能化的决策方案,渲染效果达117帧每秒,平均无故障工作时间提升81.25%,最终使生产效率提高15%,具有广阔的市场前景。