3D科学谷 看ICNAP如何赋能工业4.0？，基于5G的工业边缘计算催生自适应生产( 二 )
-涡轮零件的批量生产
通过使用实时制造数据 ， 在涡轮机零件的批量生产中应实现更经济的过程链 ， 数据通过标准化接口收集 ， 并且在整个过程链中都可用 ， 以进行仿真和记录 。
-燃气轮机叶片的制造和维修
对于燃气轮机叶片的制造和维修 ， 使用特定应用检查了虚拟计划工具 ， 例如用于增材和减法制造和维修过程（例如铣削和激光金属沉积金属3D打印技术（LMD））的过程仿真和过程链重新配置 。 通过在过程中详细记录实际数据 ， 可以通过优化的计划工具使数据一致性并确保计划的透明性 。
由于燃气轮机的叶轮是使用高温合金精密铸造而成的 ， 叶轮的制造周期长达数月之久 ， 并且花费不菲 ， 从而导致燃气轮机产品的测试周期过长 。 为了改善这一状况 ， 西门子与德国Fraunhofer激光技术研究所合作 ， 通过选择性激光熔化（SLM）3D打印技术优化燃气轮机叶片的制造工艺 ， 实现快速制造 。
SLM3D打印技术虽然相比传统工艺更适合承担复杂零部件的制造 ， 但是进行3D打印时需要添加内部的支撑结构 。 支撑结构的存在为打印之后的后续处理工作增加了难度 。 为了尽量在3D打印时减少支撑构 ， FraunhoferILT激光技术研究所采用了模块化的叶片设计思路 ， 将叶片的两个部分分别进行3D打印 ， 完成之后再进行焊接 。
经FraunhoferILT激光技术研究所改进后的工艺链完成了带复杂冷却结构的叶片制造任务 ， 并且提高了表面质量 。 西门子公司在导向叶片完成3D打印之后进行了精密测量、精加工以及高温焊接工作 。 在双方合作下制造的功能性叶片经过了大量的测试 ， 设计工程师在测试中获得了大量数据 。
涡轮机叶片模块化设计和制造思路为其他复杂零部件的制造提供了可借鉴的经验 ， 也为连接精密铸造的零部件与SLM3D打印的零部件提供了可能性 。 同时 ， 对于目前金属3D打印设备无法完成的大型复杂零部件 ， 也可以从模块化设计和制造的思路中得到一定启示 。
2自适应
l自适应过程链的可预测性
基于模型的仿真可以为制造的决策过程和产品优化提供重要信息 。 软件可以识别并考虑到制造过程中的紧急情况 ， 基于5G ， 即使在实际制造第一个组件之前 ， 过程计划者也可以实现高度的优化 。 真实数据与相关模拟的不断比较有助于不断改进模型 ， 从而最终改善产品的质量和性能 。
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目前基于5G ， 进行的两大具典型性的研究如下：
-模具制造中的预测过程链设计
模具制造的不同过程链构成了评估过程持续时间、组件质量和制造成本的基础 。 通过在此基础上使流程链计划适应不同的制造条件 ， 可以更好地预测制造结果 。
-电池模块的灵活设计和生产
在电池模块的自适应生产中 ， 考虑了给定的限制 ， 例如安装空间、重量和电气特性（例如能量和功率） 。 激光束焊接被用作连接器元件的制造u过程中 ， 在过程中获得的信息和数据在早期就被纳入电池模块的设计中 。 集成的技术和配置应用程序为用户提供系统和生产设计-所有这些都可以基于5G的数字方式来实现 。
3大数据
l复杂生产环境中的大数据分析
【3D科学谷 看ICNAP如何赋能工业4.0？，基于5G的工业边缘计算催生自适应生产】对产品质量有很高要求的复杂制造过程将从对所有出现的数据的精确了解中特别受益 ， 因为这可以得出有关影响因素的结论 。 通过分析大量数据 ， 可以将信息转换为可预测的模型 ， 通过该模型可以将过程设置在最佳范围内 。 以使其安全地处于规格限制之内 ， 并同时保证高产量 。
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