智能制造背景下机械加工制造设备的智能化升级路径探索

引言

随着智能制造技术的不断发展，机械加工制造行业正经历从传统生产模式向智能化模式的转型。机械加工制造设备作为生产的核心载体，其智能化水平直接决定了生产系统的响应速度、产品质量稳定性及资源利用效率。传统设备多依赖人工操作与经验判断，在复杂工况下易出现精度波动，且难以实现生产数据的实时共享与分析。推动设备智能化升级，成为突破行业发展瓶颈、适应柔性化生产需求的关键。当前，设备升级过程中仍存在诸多阻碍，探索切实可行的升级路径加速行业智能化转型。

一、机械加工制造设备智能化升级的基础条件

1.1 设备硬件的数字化改造基础

设备硬件的数字化改造基础是智能化升级的前提。这要求设备具备可接入数字化系统的硬件接口，如加装高精度传感器以采集转速、温度、振动等运行参数，配备伺服驱动系统实现加工过程的精准控制。传统设备需进行必要的硬件改造，例如在机床主轴、进给轴等关键部位安装位移传感器，在切削区域加装视觉检测装置，以实现对加工过程的实时监测。设备的控制系统需具备数据存储与运算能力，能够接收并执行来自上位系统的控制指令，为后续的智能分析与决策提供硬件支撑。硬件改造需兼顾设备的原有结构特性，避免过度改造影响设备的基本运行稳定性。

1.2 数据采集与传输的网络支撑能力

数据采集与传输的网络支撑能力是实现设备智能化的技术纽带。这需要构建覆盖生产现场的工业网络，实现设备与设备、设备与管理系统之间的互联互通。网络需具备低延迟、高可靠性的特点，以保证实时数据的高效传输，例如采用工业以太网或无线物联网技术，将设备运行数据、加工参数等信息实时上传至数据平台。同时，网络架构需具备扩展性，能够适应设备数量增加与数据流量增长的需求，支持不同类型设备的数据接入标准。此外，需建立数据传输的安全机制，防止数据在传输过程中出现丢失或泄露，确保生产数据的完整性与保密性。

1.3 智能化升级所需的技术储备与标准体系

智能化升级所需的技术储备与标准体系为升级提供保障。技术储备包括智能算法、数据分析模型等，例如通过机器学习算法对设备运行数据进行分析，实现故障的提前预警；利用数字孪生技术构建设备虚拟模型，模拟不同加工参数下的运行状态。标准体系则涵盖数据接口规范、设备通信协议、智能功能评价指标等，确保不同厂商的设备能够实现数据互通，升级后的设备功能符合行业通用要求。企业需储备一定的信息化技术人才，能够理解并应用这些技术与标准，同时关注行业技术动态，及时引入先进的智能化解决方案。

二、机械加工制造设备智能化升级面临的主要问题

2.1 传统设备改造难度大与成本偏高

传统设备改造难度大与成本偏高是制约升级的重要因素。部分老旧设备服役时间长，机械结构老化，加装传感器、改造控制系统可能影响设备的原有精度，甚至导致设备运行稳定性下降。改造过程中需对设备进行拆解与重新调试，不仅耗费大量工时，还可能需要定制适配的硬件部件，进一步推高改造成本。对于中小企业而言，大规模更换新设备的资金压力较大，而传统设备改造的投入产出比难以在短期内显现，导致企业升级意愿受限，形成“改造难、不改造更难”的困境。

2.2 设备数据接口不统一导致互联不畅

设备数据接口不统一导致互联不畅是智能化升级中的突出技术问题。不同品牌、不同年代的设备采用的通信协议与数据格式存在差异，例如部分老旧设备仅支持模拟信号输出，而新型设备多采用数字信号传输，两者难以直接对接。即使是同一品牌的设备，不同系列产品的接口标准也可能不兼容，导致数据采集系统需要为每种设备开发专用的接口程序，增加了系统集成的复杂度。数据接口的不统一使得生产数据难以汇总分析，无法形成全局的生产监控视图，制约了智能化管理功能的实现。

2.3 智能化操作与运维人才供给不足

智能化操作与运维人才供给不足影响了升级后设备效能的发挥。智能化设备集成了自动化控制、数据分析、网络通信等多种技术，要求操作人员不仅具备机械加工的专业知识，还需掌握智能化系统的操作方法，例如通过人机交互界面调整智能参数、解读数据分析报告等。运维人员则需要具备排查智能系统故障的能力，能够区分是机械部件问题还是软件算法异常。当前，行业内熟悉传统加工技术的人才较多，但兼具机械加工与智能化技术的复合型人才短缺，导致部分企业升级后的设备因操作不当而未能充分发挥其智能功能。

三、机械加工制造设备智能化升级的实施路径

3.1 分阶段推进设备的数字化与智能化改造

分阶段推进设备的数字化与智能化改造可降低升级风险与成本。第一阶段聚焦核心生产设备的数字化改造，优先对影响产品质量的关键设备加装传感器与数字化控制系统，实现基本运行参数的采集与远程监控。第二阶段针对具备改造潜力的设备进行智能化功能扩展，例如引入自适应切削技术，使设备能根据材料硬度自动调整进给速度与切削深度。第三阶段实现设备间的协同联动，通过数据共享优化生产调度，例如当某台设备出现故障时，系统自动将任务分配至其他设备。分阶段推进可使企业在升级过程中逐步积累经验，根据实际效果调整后续改造方案，避免一次性投入过大带来的经营压力。

3.2 构建标准化的数据交互与集成平台

构建标准化的数据交互与集成平台是解决设备互联问题的关键。平台需制定统一的数据接口规范与通信协议，支持不同品牌、型号设备的数据接入，通过协议转换模块将非标准数据转化为统一格式。平台应具备数据清洗与整合功能，剔除异常数据，确保数据的准确性与一致性，为后续的智能分析提供可靠输入。同时，平台需开放数据接口，便于与企业资源计划系统、生产执行系统等进行数据交互，实现生产全流程的数据贯通。

3.3 建立设备智能化升级的人才培养机制

建立设备智能化升级的人才培养机制可保障设备的高效运行。企业可与职业院校、培训机构合作，开设针对性的培训课程，内容涵盖智能化设备操作、数据分析基础、智能系统维护等。定期组织内部技能培训，由技术骨干分享智能化设备的使用经验，开展实操演练，提升操作人员的熟练度。鼓励员工参与行业技术交流活动，了解智能化升级的前沿动态与最佳实践。

四、结论

当前面临的传统设备改造难、数据互联不畅、人才短缺等问题，可通过分阶段改造、构建标准化数据平台、建立人才培养机制等路径解决。合理推进设备智能化升级，不仅能提升生产效率与产品质量，还能增强企业的市场竞争力，为机械加工制造行业的持续健康发展注入动力。

参考文献：

[1] 唐佳 . 基于智能制造的矿业机械加工工艺优化研究 [J]. 中国金属通报 ，2025，（05）：106-108.

[2] 张利明 . 工业 5.0 背景下传统机械加工工艺数字化转型探析 [J]. 中国机械 ，2025，（11）：60-63.

[3] 郑志芳 . 基于大数据分析的智能制造在机械加工中的工艺优化设计与验证 [J]. 造纸装备及材料 ，2025，54（04）：104-106.