可用于智能机器人普渡大学将电极化和3D打印结合到一个步骤中

可用于智能机器人普渡大学将电极化和3D打印结合到一个步骤中

根据3D科学谷的市场观察，3D打印复杂的多材料的能力有很多好处。除了减少劳动步骤外，这种增材制造-AM-多材料的能力还可以实现电子产品或复杂几何形状的大规模定制，从而提高设备的性能。例如，通过将智能手机电池和天线直接集成到其聚合物外壳中，手机可以变得更小、更轻，同时增加能量密度或通信范围。

近日，普渡大学的研究人员将3D打印和电极化结合到一个称为电极化**增材制造-EPAM-的工艺中。在3D打印过程中对齐PVdf长丝中的偶极子，从而更好地控制所施加的应力。

▲EPAM工艺

©普渡大学

自定义形状和传感器属性

现在，智能医疗设备、智能机器人和其他带有智能传感器的产品的制造商可以使用正在申请专利的普渡大学开发的方法来简化他们的设备设计和制造，该方法将长丝的压电极化和3D打印结合在一个过程中。

传统的传感器材料具有压电特性，使其适合制造智能传感器。在一个方向上施加应力会在另一个方向上产生电压。尽管这些材料可以测量施加了多少应力，这是传感器的基本属性之一，但它们不能用于3D打印。

3D打印与传统制造相比具有多项优势，包括可以实现更复杂的结构与性状。3D科学谷了解到PVDF是目前压电性能最优的压电材料之一，作为一种新型薄膜状换能材料具有质地轻软、可绕性好、压电特性好等特点。然而，用于3D打印的聚偏二氟乙烯-PVdf-长丝不具有很***的压电特性。它的偶极子是随机定向的，产生的电压较小。因此，传统的PVdf长丝不能很好地指示应力，并且必须在后处理处理中进行电极化，这增加了制造过程需要花费的时间和成本。

▲3D打印传感器的技术逻辑

©3D科学谷白皮书

普渡大学的研究人员将3D打印和电极化结合到一个称为电极化**增材制造-EPAM-的工艺中。它在3D打印过程中对齐PVdf长丝中的偶极子，从而更好地指示所施加的应力。这使得3D打印的部件既具有***大的传感能力，又具有定制的形状。重要的是，可以节省制造过程需要花费的时间和金钱。

EPAM工艺同时完成了拉伸和极化，这是极化的必要条件。在EPAM工艺中，拉伸熔融的PVdF棒会重新排列薄膜平面中的无定形线，并且施加的电场会将偶极子对准同一方向。EPAM工艺可以打印**形式的PVdF结构并诱导形成主要负责压电响应的β相。

激发新的各种可能性

3D打印行业象一个播种了很多神奇**的花园，有着各种可能性正在破土而出。3D打印在柔性智能电子设备和元器件的制造方面有着无可比拟的优势，关于这方面，3D科学谷已经提供了大量的案例可以用来参考。3D打印的跟踪设备/手镯在诸如医院以及其他场所正在展开应用。显然，这些“聪明”的设备在军事领域如在船舶、车辆、飞机区等区域用于监测各种结构是大有用途的。同时，这些技术的发展又会进入民用领域，未来可以看到健康中心和医院用这些传感器来造福于老年人在医疗环境中的关爱。

普渡大学所开发的电极化**增材制造-EPAM-的工艺基于FDM熔融挤出工艺。将EPAM方法商业化的下一步是构建一台可以打印完整传感器组件的3D打印机，包括带电的PVdF、电极和结构。

不过要完整3D打印传感器还需要克服更多的挑战，不仅仅是打印工艺本身，数据处理是另外一种**的挑战，一般来说要进行3D打印的电子结构件零件越复杂，所生成的数据就越多。数据处理的进步进一步促进了3D打印电子产品中的应用。

根据3D科学谷的市场观察，电子结构件打印的数据处理难度几乎超出了想象，例如当你打印金属的时候，与打印绝缘材料（塑料）所需要的层厚是不同的，几乎打印十层金属的层厚才能达到打印一层塑料的层厚。如果让数据准确的”告诉“打印机区别不同材料的层厚，这本身就是一种挑战。

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回答的问题信息技术和智能产品如何与这些战略相联系?

「1. 智能制造推进的难点与问题」
我国制造业面临着异常严峻的挑战：人口红利消失、“未富先老”、企业招工难，人工成本迅速上升；高房价、高地价迫使国内制造业向内地转移，低成本制造业向东南***国家转移；高赋税以及社保费用的压力也给企业带来高昂的运营成本；原材料价格上涨对下游行业带来巨大的成本压力；环保风暴也给很多企业敲响了警钟；中兴**则暴露出我国制造业核心技术缺失的尴尬现状；而国际贸易争端更是对出口型企业雪上加霜。
在这种背景下，制造企业如何实现转型升级？推进智能制造成为重要的途径。然而，目前我国制造企业推进智能制造面临着诸多难点与问题：
第一，概念满天飞，技术一大堆。近几年来，从工业4.0的热潮开始，智能制造、信息物理系统（CPS）、工业互联网（平台）、企业上云、工业APP、人工智能、工业大数据、数字工厂、数字经济、数字化转型、C2B（C2M）等概念接踵而至，对于大多数制造企业而言，可以说是眼花缭乱、无所适从。智能制造涉及的技术非常多，例如云计算、边缘计算、RFID、工业机器人、机器视觉、立体仓库、AGV、虚拟现实/增***现实、三维打印/增材制造、工业安全、时间敏感网络、深度学习、数字孪生、MBD、预测性维护......，让企业目不暇接。这些技术看起来都很美，但如何应用，如何取得实效？很多企业还不得而知。
第二，摸着石头过河。企业推进智能制造领域的相关技术十分缺乏经验，欠缺可以借鉴的成功案例。目前，制造企业已经存在3种类型的孤岛：信息孤岛、自动化孤岛，以及信息系统与自动化系统之间的孤岛。同时，企业也缺乏统一的部门来系统规划和推进智能制造。在实际推进智能制造的过程中，企业仍然是“头痛医头”，缺乏章法。
第三，理想很丰满，现实很骨感。推进智能制造，前景很美好。但是绝大多数制造企业利润率很低，缺乏自主资金投入。在“专项”“示范”以及“机器换人”等政策刺激下，一些国有企业和大型民营企业争取到各级**给予的资金扶持，而中小企业只能“隔岸观火”，自力更生。
第四，自动化、数字化还是智能化？在推进智能制造过程中，不少企业对于建立无人工厂、黑灯工厂跃跃欲试，认为这就是智能工厂。而实际上，高度自动化是工业3.0的理念。对于大批量生产的产品，国外的优秀企业早就实现了无人工厂。例如，日本发那科仅需40s就能全自动装配完成一个伺服电机，但其前提是产品的标准化、系列化，以及面向自动化装配的设计，例如将需要用线缆进行插装的结构改为插座式的结构。e-works两次组团参观三菱电机的名古屋制作所可儿工厂，该工厂对于大批量生产的产品，大量应用机械手，实现高度自动化；对于中小批量的产品，推进低成本自动化，即部分工位的自动化；而对于单件定制的产品，***取手工装配。e-works考察团还参观施耐德电气的法国诺曼底工厂，该工厂是生产继电器的自动化工厂，该工厂实现了绕线、装配、包装等全流程的自动化，而且可以在一条产线生产多种变型产品，但实际上还不是智能工厂。还有西门子一直将被广泛誉为工业4.0典范的安贝格电子工厂也是被称为数字化工厂，其特点是人机协作的柔性自动化生产、智能物流、工业软件广泛应用、海量的数据***集以及大数据分析。
一个真正的智能工厂，应该是精益、柔性、绿色、节能和数据驱动，能够适应多品种小批量生产模式的工厂。智能工厂不是无人工厂，却是少人化和人机协作的工厂，推进智能工厂绝不是简单地实现机器换人。南京的爱立信工厂有一条装配线，一开始设置的自动化率是90%，后来发现调整为70%，增加若干人工工位，整体质量和效率反而是最优的。此外，对于装备制造行业，机加工等工序并不适合建立自动化生产线，而建立柔性制造系统（FMS）则是更现实的选择。马扎克（MAZAK）、发那科（FANUC）的机加工车间应用FMS已达到720小时无人值守，自动生产不同的机械零件。
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图1 MAZAK的FMS（柔性制造系统）
第五，理性看待投资回报。制造企业的企业家，尤其是中小型民营企业的老板，非常关心投资回报。很多企业的要求就是必须能够在3～4年能够收回投资的信息化、自动化系统才投入，甚至有的期望值更高。然而，有些账容易算，比如某条产线减少了多少工人。有些账却不那么容易算，例如工业软件作为一个使能要素，企业离不开工业软件，却难以计算出它究竟为企业直接或间接节省了多少成本，赚了多少钱。如果选型、实施和应用不到位，更是常常用不起来，业务部门牢骚满腹。长此以往，制造企业更加重硬轻软，最后停留在简单地做一点局部的自动化改善。
第六，数据***集与设备联网，迈不过去的坎。企业要真正实现智能制造，必须进行生产、质量、设备状态和能耗等数据的自动***集，实现生产设备（机床、机器人）、检测设备、物流设备（AGV、立库、叉车等），以及移动终端的联网，没有这个基础，智能制造就是无源之水。但是，现阶段很多制造企业还停留在单机自动化阶段，甚至一些知名企业的生产线也未联网，没有基础的设备联网，何谈工业互联网？
第七，基础数据和管理基础。无论是推进企业信息化、两化融合，还是进一步实现数字化转型，推进智能制造，基础数据的规范性和准确性都是必要条件。很多企业在实施ERP，或者ERP升级换型的过程中，花费时间最多的就是基础数据的整理。企业管理的规范性、业务流程的清晰，也是企业推进智能制造的“敲门砖”。但现实的情况是，一些企业的基础数据还没有理顺，却在大谈“工业大数据”。这种舍本逐末的做法，注定是难以取得实效的。
「2. 智能制造推进的5项基本原则」
随着我国劳动力成本迅速增长，节能减排的要求越来越高，市场竞争白热化，客户需求日益个性化，制造企业面临着越来越大的转型压力。在这种背景下，智能制造成为广大制造企业关注的热点。尤其是在车间的智能化改造方面，很多大中型制造企业开展了相关实践，还有众多企业在跃跃欲试。增加智能装备、建立智能产线、推进智能物流，减少人工，成为很多制造企业的共同选择。
智能制造势不可挡，但智能制造只是手段，不是目的。制造企业应当明确推进智能制造的目标，积极学习各种智能制造新兴技术，探讨应用各种智能制造技术的必要性、紧迫性与可行性，具体推进智能制造技术的应用必须做好需求分析与投入产出分析，明确总体拥有成本，根据自己的盈利水平确定合理的投资预算。千万不能为了智能化而智能化，为了争取**项目而盲目大干快上智能制造项目，以免在老的信息孤岛问题、基础数据不准确的问题依然存在的情况下，又形成新的智能孤岛，甚至形成“仅供参观”的花架子。
因此，制造企业推进智能制造，需要把握以下5项基本原则：
【原则1】正确理解智能制造。智能制造中的“智能”还处于Smart阶段，智能制造（Smart manufacturing）系统具有数据***集、数据处理和数据分析的能力，能够实现闭环反馈。智能制造的未来趋势是实现“Intelligent”，实现自主学习、自主决策和优化提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和智能化技术。智能制造中的“制造”指的是广义的制造，并不仅仅包括生产制造环节的智能化，而是包括制造业价值链各个环节的智能化。企业信息化和工业软件的深化应用，是推进智能制造的基础和前提条件。
【原则2】正确理解和应用智能制造使能技术。智能制造使能技术主要包括：物联网、增材制造（3D打印，包含设备、材料、工艺）、云计算、电子商务、电子数据交换（EDI）、PLC、DCS、自动识别技术（RFID、条码、机器视觉）、数控系统、大数据分析（包括工业大数据）、 虚拟现实/增***现实、Digital twin（数字孪生，包括产品、设备、车间）、工业安全、工业互联网、传感器、云制造和信息集成（EAI、ESB）等技术。需要明确的是，部分技术还处于发展的初期阶段，制造企业需要根据自身的产品特点、生产模式和运营模式来综合考虑应用方式。
【原则3】必须理解智能化与自动化的本质区别。那些将机器人应用和无人工厂说成是工业4.0的说法是错误的。企业在建设智能工厂时，要整体考虑智能装备的应用、生产线和装配线的数据***集方式、设备布局和车间物流优化、在制品在工序之间的转运方式、生产工艺的改进与优化、材料的创新等，而不仅仅是某些工位的“机器换人”。智能化生产线能够实现柔性的自动化，快速切换生产多种产品，或者可以混线生产多种产品，能够实现生产数据、质量数据的自动***集，并实现自动化系统与质量分析系统、MES系统的信息集成。
【原则4】必须做好整体规划，选择适合企业自身特点的实施方案，有效规避风险。推进智能制造需要解决更加复杂的、纵横交错的信息集成问题，例如IT系统与自动化系统的信息集成、供应链的数据交换；推进智能制造需要处理来源多样的异构数据，包括各种来自设备、产品、社交网络和信息系统的海量数据，需要确保基础数据的准确性；推进智能制造需要企业的IT部门、自动化部门、精益推进部门和业务部门，甚至供应链合作伙伴之间的通力合作。因此，制造企业必须充分认识到推进智能制造的复杂性、艰巨性和长期性。制造企业应当做好相关技术的培训，选择有实战经验的智能制造咨询服务机构，共同规划推进智能制造的蓝图。在整体规划的指导下，选择对于企业最有可能迅速见效的突破口优先实施。比如，推进基于物联网的预测性维护服务，促进企业已销售的产品的配件销售，提高客户服务满意度；或者通过实现生产线的智能化，提高设备的整体绩效和产品合格率；通过建立企业级BOM平台，实现产品的在线定制等。
【原则5】企业需要建立自己的专业队伍，并选择长期的战略合作伙伴。推进信息化是个系统工程，推进信息化与工业化深度融合是一个更大的系统工程，而推进智能制造更是一个非常复杂的系统工程，涉及到诸多工业软件的集成应用，涉及到智能装备应用、设备联网、数据***集、数据分析和业务流程优化，并且需要与推进精益管理结合起来推进，因此，制造企业需要建立自身的专业队伍，融合信息化、自动化和管理人才，并选择若干长期的战略合作伙伴，包括咨询服务机构、智能制造的整体集成商、解决方案提供商和服务商等。制造企业在推进智能制造项目时，必须注意选择在企业所在行业具有实施和服务经验，产品具有开放性和可扩展性，具有本地化服务能力的解决方案提供商，选择具有良好的沟通能力、项目管理能力和丰富行业经验的项目经理。在推进智能工厂项目时，尤其需要考虑解决方案提供商是否具备软件、硬件和自动化的综合实力。
总之，推进智能制造，既要积极布局前沿技术的应用，又要夯实基础，务实推进。纵观中国制造业推进信息技术应用30多年的历程，经历了一个又一个的“工程”，从“会计电算化”、“甩图板”、CIMS工程、“两甩（甩图纸、甩账表）”到制造业信息化工程；产生了一次又一次的“热潮”，从财务软件、CAD、ERP、ASP、云计算、电子商务等，既有**的积极推进，也有国内外主流厂商的推波助澜。不少制造企业在条件还不具备、对新兴技术认识还不清晰的情况下，就盲目上马应用一些技术尚不成熟的信息化单元系统，实施与应用也不到位，最终形成了很多信息化孤岛，没有达到预期目标，甚至多次推倒重来。因此，不论市场上有哪些“热词”（buzz word）或者热潮，制造企业都不能再盲目跟风，而是应当保持冷静与理智，以免事与愿违。企业需要在提升基础管理水平的基础上循序渐进，积极、稳妥地推进智能制造，从而真正取得实效。
「3. 智能制造推进的策略」
首先，推进智能制造的核心目的是帮助企业通过实现降本增效、节能降耗、提高产品质量、提升产品附加值、缩短产品上市周期、满足客户个性化需求，以及向服务要效益等途径，提升企业的核心竞争力和盈利能力。推进智能制造绝不能搞面子工程。
第二，必须对智能制造有正确的理解和认识。智能制造覆盖企业全价值链，是一个极其复杂的系统工程，不要期望“毕其功于一役”；推进智能制造需要规划、IT、自动化、精益等部门通力合作；不同行业的企业推进智能制造差异很大。推进智能制造，需要引入中立、专业的服务机构，开展多层次、多种形式的培训、考察、交流与学习，让企业上下树立对智能制造的正确认识。此外，需要***调的是，小批量、多品种的企业，不要盲目推进无人工厂；个性化定制和无人工厂是鱼和熊掌不可兼得；不能盲目推进机器换人。
第三，大处着眼，小处着手。企业要想推进智能制造取得实效，应当参照e-works智能制造金字塔的相关内容，通过智能制造现状评估、业务流程和工艺流程梳理、需求调研与诊断、整体规划及落地实施5个步骤，画出清晰的智能制造路线图，然后根据路线图和智能制造整体规划，稳步推进具体的项目，注重对每个智能制造项目明确其KPI指标，在测度关键绩效指标的基础上，评估是否达到预期目标。智能制造要取得实效，需要清晰的思路、明确的目标、高层的引领、专业的团队和高度的执行力。
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图2 智能制造总体框架范例
第四，紧密跟踪先进制造技术的发展前沿。近年来，制造业的新材料、新技术、新工艺层出不穷，金属增材制造技术不仅改变了复杂产品的制造方式，还改变了产品结构，也彻底打破了可制造性的桎梏，催生了创成设计等新的设计模式，从计算机**人设计，演化为人**计算机设计。碳纤维复合材料的广泛应用催生了全新的制造工艺和制造装备。奥迪A8***用了铝制车身，车身焊接不能再使用点焊，取而代之的是铆焊、摩擦焊、激光焊等新工艺。材料和工艺的改进，往往会对产品的性能，例如抗腐蚀、耐久性带来巨大的提升。精密测量技术也在迅速发展，由接触式测量发展到非接触式测量，由离线检测演化为在线检测，由事后检测演化为边测量边加工，从而帮助制造企业提升产品质量。
第五，积极稳妥地推进数字化和智能化技术的应用。当前，人工智能技术的发展如火如荼，必将在制造业不断得到应用，尤其是在无人驾驶汽车、质量检测与优化、设备故障诊断和预测等领域。现在已经出现了Google的Tensorflow等开源的人工智能引擎可以应用。此外，虚拟现实（VR）、增***现实（AR）、混合现实（MR）等可视化技术，在制造业也有很好的应用场景，例如设备操作培训和设备维修维护等。爱立信工厂应用增***现实技术进行电路板的检测，蒂森克虏伯电梯利用MR技术提高电梯维护的效率。Cobot（协作机器人，单臂和双臂）在装配、拧螺丝、涂胶等很多工序可以进行应用，机器人与视觉传感器、力觉传感器的集成应用能够大大提高机器人动作的准确性和灵活性。
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图3 爱立信工厂利用AR技术**进行电路板质量检测
第六，选择真正靠谱的合作伙伴。智能制造系统架构十分复杂，也非常个性化，相关技术在不断演进，企业本身也是动态变化，智能制造评估体系和规划方法论也还处于不断完善的过程中，智能制造的推进是一个长期的过程。因此，企业推进智能制造需要寻找专业的合作伙伴，从培训、现状评估、规划，到具体的数字化工厂仿真、产线设计，到真正实现工控网络的建设，并建立工控安全体系，实现IT与OT系统的集成。

我国智能制造发展现状和难点？

我国智能制造业发展现状 即将到来的2020年是“中国制造2025”的第五年，也是智能制造业“十三五”规划的最后一年。当前全球各国都将制造业放到非常重要的战略位置，智能制造已成为高端制造业竞争的主战场。围绕实现制造***国的战略目标，**院发布了《中国制造2025》，明确制造业***国的五大工程和十大领域。智能制造工程作为五大工程之一，成为国家全力打造制造***国的重要抓手。

整体来看，智能制造产业市场潜力大，各地争相抢占智能制造高地。目前，我国智能制造形成了4大聚集区：
环渤海地区：依托地区**与人力**优势，形成“核心区域”与“两翼”错位发展的产业格局。其中，北京在工业互联网及智能制造服务等软件领域优势突出。
长三角地区：培育一批优势突出、特色鲜明智能制造装备产业集群，智能制造发展水平相对平衡。
珠三角地区：加快机器换人，逐步发展成为“中国制造”主阵地。其中，广州围绕机器人及智能装备产业核心区建设，深圳重点打造机器人、可穿戴设备产业制造基地、国际合作基地及创新服务基地。
中西部地区：落后于东部地区，尚处于自动化阶段，依托高校及科研院所优势，以先进激光产业为智能制造发展的“新亮点”，发展出了技术领先、特色突出的先进激光产业。

智能制造行业开发区主要集中在东部沿海地区：

按开发区数量来看，拥有智能制造开发区数量最多的省市为山东省，合计达4个；其次为湖北省、河北省、江苏省，智能制造开发区数量均为3个；北京市、辽宁省各2个；贵州省、浙江省、天津市以及广西均为1个。

从面积来看，北京市、辽宁省、山东省、河北省、湖北省、江苏省智能制造开发区总面积均在1000公顷以上。