一些智能制造中高速运转的关键零部件对性能和寿命的要求越来越严格。如高负载液压泵、涡轮增压器高速轴承等，这些零件在起速阶段不可避免会有一个瞬间干磨擦过程，这就要求在无润滑的情况下，工件也具有较好的摩擦磨损性能。而传统的耐磨材料又不能满足其力学性能要求，因此研究制备既具有良好的力学性能又能满足摩擦磨损性能的减摩镀层就具有了重要的理论意义和工程应用价值。
数控系统在智能制造装备系统中占据极其重要的地位，且向无人化、集成化和自动化的方向不断发展，其加工效率、加工成本和加工质量与刀具的健康状态息息相关，因此研究刀具健康监测技术显得尤为重要。随着自动化技术、传感技术和信息化等技术的飞速发展，刀具健康监测系统可以轻而易举地获取海量数据，获取的磨损状态信号呈现工业大数据多源异构的特性。传统的处理刀具健康监测的方法多通过信号特征提取、特征选择后进行模式识别达到刀具状态识别的目的，这种方式不仅依赖于大量的专家知识和极强的信号分析理论且耗时耗力，很容易受到人为主观因素影响，因此本文提出用深度学习算法处理刀具数据，从而充分利用刀具健康监测系统的多传感器信息，实现刀具多源异构大数据的融合。
以新一代信息技术、大数据和智能制造为代表的新科技革命促进世界经济进入新一轮增长期。本次技术革命很大程度上提升了社会生产力，对传统资本主义生产过程产生重大影响，也为人与技术关系的演进提供了契机并提出新的要求。研究人与技术关系的问题，既需要明晰人、技术的属性以及二者的联系，也需要对社会生产力水平、主流生产方式以及社会制度等因素进行考量。理论层面上，本文通过将技术哲学理论与政治经济学理论的有机结合，在充分论述人与技术―主客体相互运动的辩证统一‖的基础上引入―生产力-生产方式-生产关系‖原理，以期更深层次地揭示人与技术相互运动机制。实际应用层面上，本文立足于马克思主义政治经济学视角，系统性地解读新科技革命对生产工具与生产过程的影响，探讨由于技术进步引发的人与技术关系发展最新趋势，并给出政策建议。
发料是表面贴装生产过程物料控制的关键环节。表面贴装生产线生产对发料要求非常严格，如果不能按规定完成发料，就必然打乱表面贴装生产线正常生产秩序。因此，表面贴装生产线发料排序问题的研究具有重要的实际意义。本文依托“离散型智能制造车间关键技术研究与系统集成”项目，对表面贴装生产线发料排序问题进行研究，旨在提供能够有效减少发料延迟、缩短发料时间的优化排序方法。
随着“工业 4.0”时代的到来，对工业现代化和智能化的要求与日俱增，“智能制造”成为现今工业领域发展的方向。工业流水线作为生产制造的基础，其自动化的升级改造尤其重要，相关技术日渐成为研究热点。智能抓取作为实现工业流水线自动化的核心环节，相关技术系统性的改进升级刻不容缓。工件识别是智能抓取的关键环节，因此，关于工件智能识别技术的研究就显得至关重要。
智能制造与绿色发展是当今世界的共同课题，技术与创新都离不开绿色发展。就水 泥来说，能耗、环保、智能化是当前研究热点，近年来，我国在水泥行业倾注了大量心 血，也取得了巨大成就，但仍然存在能耗、物耗较高的问题。回转窑煅烧环节是水泥生 产过程中能源消耗最大的环节，对其进行改进是实现水泥企业节能降耗的关键。目前， 该环节的节能技术种类繁多，但热效优化指导方面的研究却更为人所关注，虽然取得了 相应成果，但依然存在如下问题：第一，窑内烧成状况复杂多变，热效工况识别困难； 第二，热效建模所需的关键参数无法在线检测，导致模型建立困难；第三，烧成带温度 设定值主要是由操作员人工给出，难以保证该设定值是当前工况下的最优值，使得熟料 生产能耗、物耗较高。因此，水泥回转窑热效优化指导系统研究具有重要意义。
：在智慧城市应用过程中,提出了通过人工智能（AI）技术来进行路灯优化控制的应用技术,并对其核心算法及应用模式进行了分析与研究,将提出的技术应用于城市路灯控制中,可以显著地提升路灯的控制水平,提升电力应用效率。
近年来，无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）技术正以极其惊人的速度发展，智能制造、智能工厂和智能服务的需求也呈现爆炸式增长，工业物联网（Industrial Internet of Things，IIoT）应运而生，成为了支持工业应用、通过智能决策提高制造和服务效率的一个有广阔前景的领域。现阶段，工业传感器和物联网设备在工业环境中快速、持续部署，物联网在智能工业应用中发挥出越来越重要的作用。然而，在物联网带来便利的同时，也因为工业传感器产生的大量数据而带来了新的挑战，各个设备对数据的采集、处理和传输提出了严格的要求。因此，在 IIoT 场景中如何能够高效地收集、处理和传输工业大数据成为当下一个巨大的挑战。
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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
系统通过协议接口形式由总控中心BMS采集报警数据及信息，以实现总控中心能监看各业态分控中心的数据。系统通过协议接口形式由总控中心BMS采集报警数据及信息，以实现总控中心能监看各业态分控中心的数据。
高校教学工作诊断与改进简称“诊改”工作，一体化大数据平台助力学校根据自身办学理念、人才培养目标，专业设置条件、教师队伍建设、课程体系改革、课堂教学实践、学校管理制度、校企合作创新、质量监控成效等人才培养工作要素，查找不足与完善提高的工作过程。
通过将各个子系统智能化集成控制，建设一套互相关联、统一协调的系统集控平台，使各系统信息得到高效、合理的分配和共享，达到信息共享、系统联动的目的，并完成数据采集、存储、分析、生成报表等;为大楼管理者提供实时准确数据可视化。主要监控子项如下:新风、照明、给排水、通风与空调
通过打造省市级联系统，实现跨部门、跨层级、跨系统、跨地域的数据共享。通过数据共享，切实化解了异地提取住房公积金的堵点、难点，让长三角地区缴存职工切实感受到住房公积金服务水平的提升。
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