工业自动化中的柔性与适应性

19/25工业自动化中的柔性与适应性第一部分柔性自动化的概念与优势 2第二部分自适应系统的特征与作用 4第三部分柔性与自适应性的相互关系 6第四部分柔性与自适应性在工业自动化中的应用场景 8第五部分柔性自动化实现技术 11第六部分自适应控制在工业自动化中的应用 15第七部分柔性与自适应性对工业自动化发展的影响 17第八部分未来柔性自适应工业自动化的发展趋势 19

第一部分柔性自动化的概念与优势关键词关键要点【柔性自动化的概念】：

1.柔性自动化是一种自动化系统，能够灵活地适应不同的生产需求和产品变化，实现快速转换和批量定制化生产。

2.它通过模块化设计、重编程技术和传感器集成，赋予自动化系统高度的可重构性和可适应性。

3.柔性自动化使得制造业能够应对不断变化的市场需求，缩短产品上市时间并提高生产效率。

【柔性自动化的优势】：

工业自动化中的适应性

自动化概念

工业自动化是指在工业生产中采用技术手段，实现生产过程的自动化控制，以提高生产效率和产品质量。

优势

工业自动化带来了许多优势，包括：

*提高生产效率：自动化系统可以连续24小时运行，并以更高的速度和精度进行操作。

*提高产品质量：自动化系统可以始终如一地执行任务，从而减少缺陷并提高产品质量。

*降低生产成本：自动化系统可以减少对人工劳动的需求，从而降低工资成本并提高能源效率。

*提高安全性：自动化系统可以消除危险任务中的操作员，提高工作场所安全性。

*提高灵活性：自动化系统可以轻松适应生产线上的变化，使企业能够快速响应客户需求。

适应性

适应性是指自动化系统根据需要做出调整和改变的能力，以适应不断变化的生产环境。在工业自动化中，适应性至关重要，因为它允许系统：

*应对产品变化：自动化系统可以配置为处理各种产品，而无需进行重大改造。

*适应需求波动：自动化系统可以根据订单量进行调整，从而优化生产并减少浪费。

*整合新技术：自动化系统可以升级和集成新技术，以提高性能和效率。

*提高响应能力：自动化系统可以快速响应生产问题，从而减少停机时间并保持运营平稳。

实现适应性

实现工业自动化中的适应性涉及：

*采用模块化设计：构建自动化系统时使用模块化组件，允许轻松定制和扩展。

*使用可编程控制器：使用可编程逻辑控制器(PLC)来控制自动化系统，允许根据需要修改和重新编程逻辑。

*实施传感器技术：部署传感器来收集生产数据并实时调整系统操作。

*利用人工智能(AI)：利用AI技术来分析数据并优化自动化决策。

*培养灵活的员工：培训员工操作和维护适应性自动化系统。

结论

工业自动化中的适应性至关重要，因为它使系统能够应对不断变化的生产环境，提高生产效率、提高产品质量、降低成本、提高安全性并提高响应能力。通过采用适应性技术，工业企业可以实现运营卓越，在竞争激烈的全球市场中保持领先地位。第二部分自适应系统的特征与作用关键词关键要点自适应系统特征

1.实时响应：能够持续监测环境变化并相应调整其行为，实现实时响应动态需求。

2.学习算法：利用机器学习或其他算法从数据中识别模式，持续优化自身性能。

3.鲁棒性：对环境干扰和意外事件具有很强的抵抗力，能够在变化的环境中保持稳定运行。

自适应系统作用

1.提高效率：优化流程、减少浪费，通过自动化和自适应决策提高生产效率。

2.增强灵活性：快速应对市场变化和客户需求，实现个性化生产和定制化服务。

3.降低成本：通过优化资源利用率和减少人工干预，大幅降低运营和维护成本。自适应系统的特征与作用

在工业自动化中，自适应系统指能够根据变化的环境条件自动调整自身行为和操作的系统。这些系统具有以下特征和作用：

特征：

*实时监控和数据采集：自适应系统持续监视其周围环境，收集实时数据以了解过程变量、系统状态和干扰因素。

*模型构建和自适应算法：利用收集的数据，系统构建和维护数学模型，反映过程动态和环境约束。自适应算法使用这些模型来调整系统参数和控制策略。

*反馈机制：自适应系统采用反馈环路，将系统输出与预期输出进行比较。任何偏差都会触发调整，以保持系统达到目标性能。

作用：

1.优化过程控制：自适应系统可以优化过程控制，即使在存在干扰或不确定性时也能保持稳定和高效的操作。

2.减少过程变异：它们通过减少过程变量的变异，提高产品质量和产量。

3.提高能源效率：自适应系统可以通过根据需求调整操作来降低能源消耗，提高能源效率。

4.预测性维护：通过监控系统状态并检测异常，自适应系统可以实现预测性维护，减少意外停机和维护成本。

5.故障诊断：它们可以诊断潜在故障，并采取措施防止故障发生或减轻其影响。

6.过程优化：自适应系统可以不断优化过程，提高生产率和经济性。

7.适应性强：这些系统可以适应不同的操作条件、环境变化和过程干扰。

实现方式：

自适应系统通常采用以下方法实现：

*基于模型的自适应控制(MBAC)：将数学模型用于系统控制和参数调整。

*自适应模糊推理(AFIS)：使用模糊逻辑规则对过程行为进行推理。

*神经网络：训练神经网络来学习过程动态并调整控制参数。

应用领域：

自适应系统广泛应用于工业自动化中，包括：

*制造业：机器视觉、运动控制、过程控制

*能源：电力系统优化、风力涡轮机控制

*化工：反应器控制、蒸馏塔操作

*汽车：发动机控制、主动悬架系统第三部分柔性与自适应性的相互关系柔性与适应性的相互关系

柔性和适应性在工业自动化中紧密相连，共同塑造着制造系统应对变化的能力。柔性是指系统能够在不进行重大修改或重建的情况下适应不同的产品、工艺和生产率要求。而适应性则指系统能够通过学习和调整来响应动态环境变化的能力。

柔性和适应性之间的相互关系表现在以下几个方面：

1.柔性增强适应性

柔性系统具有应对变化的能力，使它们能够更轻松地适应新的或变化的需求。例如，一个具有快速换模能力的柔性生产线可以快速切换不同的产品，而不需要花费大量时间进行重新配置。这提供了生产计划的灵活性，并允许在需求波动时进行快速调整。

2.适应性提高柔性

适应性系统可以通过学习和调整来提高柔性。它们可以识别模式、检测异常并根据经验优化性能。通过这种方式，它们可以随着时间的推移增强对变化的响应能力。例如，一个具有自学习能力的控制系统可以自动调整其参数以优化性能，即使在不确定的生产环境中也是如此。

3.协同效应

柔性和适应性结合可以产生协同效应，为工业自动化带来显着的优势。柔性系统通过提供应对变化的能力，为适应性系统快速学习和调整奠定了基础。反过来，适应性系统通过不断提高柔性，增强了系统对不断变化的制造环境的响应能力。

具体实现

在工业自动化中实现柔性和适应性可以通过多种技术和方法，包括：

*模块化设计：使用可重复使用的模块和组件可以提高系统的可重构性和灵活性。

*可编程控制系统：可编程逻辑控制器(PLC)和分布式控制系统(DCS)提供了灵活的控制，允许快速修改和调整。

*传感器和数据采集：实时监测和数据收集可提供环境变化的信息，为适应性系统提供输入。

*建模和仿真：计算机模型和仿真可以用来测试和优化系统配置，提高柔性和适应性。

*机器学习和人工智能：算法和技术可以实现机器学习和人工智能，从而增强系统的自适应能力。

效益

工业自动化中的柔性和适应性为制造运营带来了以下好处：

*减少停机时间和转换时间

*提高生产率和效率

*改善产品质量和一致性

*缩短上市时间

*提高对客户需求和市场变化的响应能力

*降低总体运营成本

结论

柔性和适应性是工业自动化中相互关联的属性，共同提供了对变化的弹性和响应能力。通过实施适当的技术和方法，制造商可以增强其系统的柔性和适应性，从而显着提高操作效率、质量和灵活性。第四部分柔性与自适应性在工业自动化中的应用场景关键词关键要点【柔性生产】：

1.利用技术和流程实现产品和生产线快速切换，满足不断变化的市场需求。

2.提高生产能力，降低运营成本和交货时间的可靠方法。

3.为定制化生产和个性化产品提供支持，满足客户的特定需求。

【适应性控制】：

柔性和自适应性在工业自动化中的应用场景

工业自动化中的柔性和自适应性对于实现高效、可持续和能适应不断变化的需求的制造系统至关重要。以下是一些柔性和自适应性在工业自动化中的典型应用场景：

变体产品生产：

*柔性生产线可以快速调整以生产不同变体的产品，而无需进行大规模的重新配置。

*自适应机器人可以感知并调整其运动，以适应不同的产品尺寸和形状。

小批量生产：

*柔性系统能够在短时间内生产小批量订单，减少设置时间和废品。

*自适应算法可以优化生产计划，最大限度地提高生产效率，即使对于新产品或定制产品。

动态需求变化：

*柔性自动化可以快速适应需求波动，增加或减少产量，以满足市场需求。

*自适应控制系统可以实时监控生产过程，并对变化进行自动调整。

定制化生产：

*柔性系统可以根据个别客户需求定制产品，实现大规模定制。

*自适应机器学习算法可以根据客户反馈优化设计和制造过程。

协作机器人：

*协作机器人可以与人类工人安全地协作，执行重复性和危险的任务。

*自适应安全系统可以允许协作机器人根据周围环境自动调整其行为。

预测性维护：

*柔性传感器和数据分析工具可以收集和分析生产数据，以便预测潜在的故障。

*自适应算法可以根据预测性维护数据优化维护计划，提高设备利用率。

能源效率：

*柔性自动化系统可以根据需求优化能源消耗，通过关闭机器或调整操作参数。

*自适应控制算法可以实现实时能源管理，减少系统中的浪费。

端到端集成：

*柔性自动化系统可以与企业资源规划(ERP)和制造执行系统(MES)集成，以实现端到端数据共享和决策支持。

*自适应接口可以促进系统之间的无缝连接，实现高效的信息流动。

数据驱动：

*柔性和自适应性系统高度依赖于数据驱动洞察力。

*机器学习算法和数据分析工具可以帮助优化生产过程，提高质量和效率。

具体例子：

*汽车行业：柔性生产线可以生产不同型号和变体的汽车，适应不断变化的客户需求。自适应机器人可以组装复杂的组件，即使它们的尺寸和形状有所不同。

*医疗器械行业：柔性系统可以根据患者的特定需求定制生产医疗器械。自适应算法可以优化制造过程，确保产品的精度和质量。

*食品行业：柔性自动化可以处理多样化的产品，满足不断变化的消费者偏好。自适应控制系统可以优化温度和湿度，以确保食品安全和质量。

*制药行业：柔性系统可以适应不同的批次大小和配方，满足药物生产的严格要求。自适应算法可以优化混合和灌装过程，提高产品一致性和良率。

*物流业：柔性自动化可以处理不同尺寸和形状的包裹，适应波动的需求。自适应路由算法可以优化配送路线，缩短交货时间。

总之，柔性和自适应性在工业自动化中发挥着至关重要的作用，使制造系统能够适应不断变化的需求、提高生产率、定制产品、优化能源消耗和提高质量。通过采用柔性和自适应技术，企业可以提升其竞争优势并为未来做好准备。第五部分柔性自动化实现技术关键词关键要点模块化设计

-组件化结构：采用模块化设计原则，将系统分解为独立且可替换的组件，从而便于定制和重配置。

-接口标准化：定义标准化的接口和连接协议，确保不同模块之间的无缝协作和互换性。

-可扩展性：设计可扩展的系统，允许根据需求轻松添加或移除模块，实现容量和功能的灵活调整。

人工智能和机器学习

-机器学习算法：利用机器学习算法，自动化过程优化、异常检测和预测性维护等任务，增强系统的自适应性和灵活性。

-自主决策：赋予系统自主决策能力，使其能够根据不断变化的环境条件和输入数据做出明智的决策。

-基于知识的系统：建立基于知识的系统，包含行业专业知识和最佳实践，使系统能够适应新的挑战和需求。

物联网（IoT）和传感器

-实时数据采集：部署广泛的传感器和物联网设备，持续收集有关机器运行、产品质量和环境条件的实时数据。

-数据分析和洞察：利用数据分析技术处理和分析收集到的数据，从中提取有价值的洞察和模式。

-远程监控和控制：通过物联网连接，实现远程监控和控制，使操作人员能够随时随地调整系统参数和响应变化。

协作机器人（Cobots）

-人机协作：协作机器人与人类工人紧密合作，执行重复性和危险性的任务，增强生产力和安全性。

-灵活性：协作机器人具有高灵活性，可以轻松重新部署到不同的任务和工作区，适应不断变化的生产需求。

-安全性和可编程性：设计为可安全地与人类互动，并可通过直观的编程界面进行快速重新编程，实现多功能操作。

虚拟现实（VR）和增强现实（AR）

-远程协助：通过VR和AR技术，专家可以远程协助现场操作人员进行故障排除、维护和培训。

-沉浸式体验：提供沉浸式的操作体验，使操作人员能够直观地与机器和流程交互，从而提高培训和调试效率。

-增强决策：利用VR和AR模拟不同场景，允许操作人员做出更明智的决策并探索替代方案。

云计算和边缘计算

-集中式数据处理：云平台提供集中式的数据处理和存储，便于跨不同位置和设备的访问和分析。

-边缘计算：边缘计算设备在本地处理数据，减少延迟并提高系统的响应速度和可靠性。

-可扩展性和敏捷性：云计算和边缘计算提供可扩展的资源，可以快速响应动态需求，提高系统的敏捷性和灵活性。柔性自动化实现技术

柔性自动化，又称智能自动化，旨在提高工业生产系统的灵活性，使其能够有效处理产品和生产过程的不断变化。以下是如何实现柔性自动化的一些关键技术：

1.模块化设计

模块化设备和系统采用标准化组件，可以轻松更换和重新配置，以适应不同的生产需求。模块化设计允许企业快速更改生产线，而无需进行重大改造。

2.可编程逻辑控制器(PLC)

PLC是一种可编程设备，用于控制自动化机械和流程。它们可以根据需要进行重新编程，以适应新的任务或处理变化的输入。

3.人机界面(HMI)

HMI是操作人员与自动化系统交互的界面。它们允许用户监控流程、输入数据并修改设置，使系统能够根据不断变化的需求进行调整。

4.传感器和执行器

传感器用于收集有关生产过程的实时数据，而执行器则根据传感器输入调整系统操作。这些组件使系统能够响应变化并进行实时调整。

5.机器视觉

机器视觉系统使用摄像头和图像处理技术，可以识别和定位物体。这对于过程控制、质量检查和机器人导航至关重要。

6.无线通信

无线技术，如Wi-Fi和蓝牙，允许自动化组件之间以及与中央控制系统之间进行无缝通信。这提高了灵活性，同时减少了对布线的依赖。

7.协作机器人

协作机器人(cobot)与人类操作员一起工作，承担重复性或危险的任务。它们具有灵活性，可以根据需要重新部署，以适应生产变化。

8.云计算和物联网(IoT)

云计算和IoT连接设备允许企业访问实时生产数据、远程监控系统并从其他工厂和系统获取见解。这使企业能够做出明智的决策，提高柔性。

9.模拟和建模

计算机仿真和建模可以帮助企业预测生产变化的影响并测试潜在解决方案，从而优化柔性自动化系统的设计和实施。

10.人工智能(AI)和机器学习(ML)

AI和ML算法可用于从生产数据中学习模式并生成预测。这使系统能够自行适应变化，提高柔性并降低对人工干预的需求。

实现柔性自动化的优势

*减少停机时间：灵活性可减少因产品或流程更改而导致的停机时间。

*提高生产效率：模块化设计和自动化组件使系统能够快速切换到不同的任务，提高整体产量。

*降低成本：减少停机时间、提高效率和减少对操作员的依赖，都有助于降低生产成本。

*提高产品质量：传感器、机器视觉和AI可确保产品质量满足不断变化的规格要求。

*增强竞争优势：柔性自动化使企业能够快速适应市场趋势和客户需求，从而保持竞争力。第六部分自适应控制在工业自动化中的应用自适应控制在工业自动化中的应用

概述

自适应控制是一种高级控制技术，能够根据系统的变化和未知干扰自动调整控制参数，以优化系统的性能。在工业自动化中，自适应控制广泛应用于控制难以建模或受外部干扰影响较大的复杂系统。

原理

自适应控制系统包括控制器、自适应算法和过程模型。控制器根据自适应算法调整控制参数，自适应算法根据过程模型和当前系统状态估算系统参数。通过不断的调整，自适应控制系统能够在系统变化的情况下保持最佳控制性能。

自适应控制在工业自动化中的应用

1.机器人控制

自适应控制用于机器人控制以应对不确定性和外部干扰。它允许机器人根据环境变化调整其运动轨迹，从而提高精度和稳定性。

2.过程控制

在过程控制中，自适应控制用于控制复杂且非线性的过程，如化工反应器和石油提炼厂。它能够补偿模型的不确定性和扰动，从而实现稳定的过程操作。

3.电力系统控制

自适应控制用于控制电力系统，以应对负荷波动、发电量变化和故障。它可以调整发电机励磁和输电线路参数，以维持电网稳定性和可靠性。

4.汽车控制

自适应控制用于汽车控制，以优化燃油效率和排放。它可以根据驾驶员行为、交通状况和环境条件调整发动机控制参数，以获得最佳性能。

5.航空航天控制

自适应控制用于航空航天控制，以应对空气动力学不确定性和外部干扰。它可以调整飞机控制面，以保持稳定性和机动性，即使在恶劣天气条件下。

自适应控制的优点

*鲁棒性：自适应控制能够适应系统变化和未知干扰，从而提高系统的鲁棒性。

*优化性能：自适应控制可以根据不同的操作条件优化控制参数，从而实现最佳系统性能。

*提高稳定性：自适应控制可以通过调整控制参数来保持系统的稳定性，即使在系统参数发生变化的情况下。

*降低成本：自适应控制可以减少对昂贵传感器的需求，从而降低系统成本。

自适应控制的挑战

*复杂性：自适应控制算法可能很复杂，需要大量的计算资源。

*准确性：自适应算法的准确性对于系统的整体性能至关重要。

*稳定性：自适应控制算法的稳定性需要仔细考虑，以避免系统出现不稳定行为。

结论

自适应控制在工业自动化中扮演着关键角色，用于控制复杂系统和应对不确定性。通过自动调整控制参数，自适应控制提高了系统的性能、鲁棒性和稳定性，从而推动了工业自动化的发展。随着计算能力的提升和算法的改进，自适应控制在工业自动化中的应用范围将会进一步扩大。第七部分柔性与自适应性对工业自动化发展的影响关键词关键要点【柔性生产和快速响应】

1.柔性生产系统能够在不中断生产的情况下快速调整产品种类和产量，适应不断变化的市场需求。

2.快速响应能力允许企业在接到订单后立即开始生产，缩短交货时间，提高客户满意度。

3.柔性生产和快速响应相结合，使企业能够在竞争激烈的市场中保持竞争力。

【模块化设计和可重组性】

柔性与自适应性对工业自动化发展的影响

柔性自动化

柔性自动化是指自动化系统能够快速、经济地适应不断变化的生产需求和产品规格的能力。柔性可以体现在以下几个方面：

*工艺柔性：能够适应不同的生产工艺，以生产不同类型的产品。

*产品柔性：能够在同一生产线上生产不同型号和配置的产品。

*批量柔性：能够处理不同数量的生产批量，从单件到批量生产。

*机器换型柔性：能够快速转换生产线，以生产不同的产品。

适应性自动化

适应性自动化是指自动化系统能够自动识别和应对生产中的变化和干扰的能力。适应性可以体现在以下几个方面：

*异常检测：能够检测和识别生产过程中的异常情况，如机器故障、原料质量问题等。

*故障诊断：能够诊断异常情况的原因，并采取适当的措施来解决问题。

*自主恢复：能够在故障后自动恢复生产，而无需人工干预。

*自我优化：能够分析生产数据，并根据需要自动调整生产参数，以提高效率和质量。

影响

柔性与适应性对工业自动化发展产生了以下影响：

*提高生产率：柔性自动化可以减少机器换型时间和产品切换时间，从而提高生产率。

*降低成本：适应性自动化可以减少停机时间和材料浪费，从而降低成本。

*提高产品质量：柔性自动化可以精确控制生产参数，从而提高产品质量。

*提升客户满意度：柔性自动化可以实现快速定制化生产，满足客户对个性化产品的需求。

*创造新的商业模式：柔性与适应性自动化使企业能够探索新的商业模式，例如按需生产和定制化制造。

数据

以下数据支持了柔性与适应性自动化对工业自动化发展的影响：

*美国制造技术协会的一项研究显示，柔性自动化可以将生产率提高高达25%。

*麦肯锡全球研究所的一份报告显示，适应性自动化可以使制造业生产力提高20-30%。

*一家汽车制造商通过实施柔性自动化，将车型切换时间缩短了80%。

*一家电子产品制造商通过实施适应性自动化，将停机时间减少了50%。

结论

柔性与适应性是工业自动化的关键趋势，正在对制造业产生重大影响。通过提高生产率、降低成本、提高质量、提升客户满意度和创造新的商业模式，柔性与适应性自动化正在推动工业自动化的发展，并塑造着制造业的未来。第八部分未来柔性自适应工业自动化的发展趋势关键词关键要点自适应控制算法

1.开发先进的算法，如深度强化学习和模型预测控制，以实现实时自适应调整和优化控制参数。

2.探索集成机器学习和控制理论的新方法，增强系统对未知干扰和故障的自适应能力。

3.研究基于云计算和边缘计算的自适应控制平台，实现分布式和协作式的控制决策。

人机协作

1.开发安全高效的人机交互界面，实现人类操作员和自动化系统的无缝协作。

2.研究协作机器人的先进控制算法，提高人机交互的灵活性和安全性。

3.探索人机共存的优化工作流程，最大化效率和生产力，同时确保工人的安全。

制造执行系统（MES）的灵活性

1.增强MES的灵活性，以快速响应生产计划和工艺的变化。

2.采用数据分析和机器学习技术，对生产数据进行实时分析和预测。

3.开发基于模型的MES，使用数字孪生技术模拟和优化生产流程。

传感器和仪表

1.开发低成本、高性能的传感器，实时监测和收集生产数据。

2.研究自校准和故障自诊断传感器，提高可靠性和可用性。

3.探索传感器融合技术，提高数据精度和冗余性，为自适应控制提供更可靠的基础。

工业物联网（IIoT）

1.部署广泛的IIoT网络，连接设备、系统和工厂。

2.利用IIoT数据流进行实时监测、故障预测和远程维护。

3.开发基于IIoT的协作平台，实现工厂之间和供应链中的信息共享和协作。

云计算和边缘计算

1.利用云计算平台进行大数据处理、分析和建模，优化控制决策。

2.采用边缘计算设备，实现本地处理和分析，减少延迟并提高可靠性。

3.研究云和边缘计算的混合架构，优化数据处理和决策的效率和性能。未来柔性自适应工业自动化的发展趋势

基于传感技术和数据分析的智能化

*实时数据采集和分析，实现设备状态监测、预测性维护和优化控制。

*人工智能(AI)和机器学习(ML)技术，增强自动化系统对变化的响应能力。

*边缘计算和云计算，支持分布式处理和实时决策。

模块化和可重构系统

*采用可互换的模块和组件，实现快速配置和重新配置以适应产品变化。

*无线通信和控制器区域网络(CAN)总线，简化系统集成和重新部署。

*数字孪生技术，创建虚拟模型以测试和优化更改。

协作机器人和人机交互

*人机协作，利用机器人的力量和人类的灵活性。

*自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)技术，实现无缝通信和直观操作。

*可穿戴设备和增强现实(AR)，增强工人的能力。

自动化虚拟化

*软件定义自动化(SDA)，将自动化功能虚拟化，实现平台无关性。

*容器技术和微服务架构，支持灵活的部署和可扩展性。

*云自动化平台，提供按需自动化服务。

分布式控制和网络安全

*分布式控制系统(DCS)和可编程逻辑控制器(PLC)，实现可靠和灵活的自动化。

*工业互联网(IIoT)和工业4.0技术，连接设备和系统，实现端到端集成。

*网络安全措施，保护系统免受网络威胁。

可持续性和能源效率

*优化过程控制，减少能源消耗和碳排放。

*可再生能源集成，利用太阳能、风能和其他可再生资源。

*能量储存系统，提高能源效率并确保生产连续性。

实施挑战和最佳实践

*互操作性和标准化，确保不同供应商的系统和设备之间的通信和协作。

*技能发展和培训，培养拥有柔性自动化技能的合格劳动力。

*数据管理和集成，建立可靠且可扩展的数据基础设施。

*持续改进和优化，采用精益原则和六西格玛方法。

行业应用示例

*汽车行业：模块化生产线，适应多品种、小批量生产。

*电子行业：柔性贴装和测试系统，处理不断变化的产品设计。

*医疗行业：