随着社会的快速发展，人们日益增长的生活需要带动了对工业制造技术的高要求，同时，航空航天、交通运输、国防工业和智能制造等行业的飞速发展也对加工技术提出了更高的要求。深孔加工技术作为制造领域中重要的组成部分，也向着更精密、更高效、更智能的方向发展。圆度是衡量深孔加工质量的重要标准，具有装配、检测等功能的精密零件对圆度提出了更高的要求，而在传统加工工艺中，往往需要额外的工序来降低圆度误差，这大大降低了生产效率。枪钻是加工较小孔径的深孔类零件的主要加工方法，由于其结构的特殊性，加工孔普遍出现圆度误差，为提升加工质量，提高加工速率，故需要对枪钻深孔加工中的圆度误差进行深入的研究。
自特征识别技术发展到今天，逐渐形成了很多种特征识别方法。其中，使用最多的是基于边界匹配的特征识别方法。尽管如此，特征识别技术仍然没有满足当今智能制造领域的迫切需求。零件模型的复杂性与加工工艺的特殊性，使得工艺人员在寻找最通用的特征识别算法过程中不敢有丝毫松懈，本文在基于图的研究方法基础上，结 合特征分解和预定义特征库进行特征匹配，识别回转类零件模型中典型的特征类型。论文主要研究工作如下
制造业是国民经济的主体，且随着人工智能技术的发展，智能制造成为制造自动化发展的主要目标。其中并行机床车间调度问题因其直接影响着生产效率和生产成本，受到学术界和工业界的广泛关注和研究。传统的车间调度问题仅考虑了工件任务分配及加工顺序安排，并未根据刀具寿命约束进行方案优化，会存在机床因刀具崩坏而的产生的停车时间以及工件加工表面受损的问题，因此针对并行机床车间调度问题的优化必须考虑刀具寿命约束。刀具寿命预测可根据刀具加工过程中的实时磨损监测情况，预测刀具的剩余使用寿命，由此可减少机床因刀具崩坏而造成的停车时间，避免对工件加工表面造成损坏；其次，不考虑刀具寿命约束的并行机床车间调度方案与实际加工情况不相符。刀具寿命直接影响加工效率和工件加工质量，应作为一个必要约束进行分析和研究。因此本文就以上主要问题研究改善方法，提出了包含刀具寿命预测及其约束下的并行机床车间调度功能模块的生产执行系统，课题主要研究内容如下
水泥作为我国重要的工业材料，在建筑、水利、道路工程等领域均有应用。经过数十年的发展，我国水泥工业历经技术引进、消化吸收和自主创新几个阶段，其生产工艺、装备、自动化和信息化水平均得到大幅度提升。立磨作为水泥生料粉磨的新型装备，其凭借生产效率高、操作环境清洁、噪声小等优点，已经逐步代替以往的球磨机在国内外成功应用。由于粉磨过程存在的不确定性因素众多，同时因生产流程长而导致滞后性明显，均会对粉磨过程稳定运行产生影响，进而导致水泥生料产量和质量波动较大。因此，以绿色发展、智能制造为目标，突破水泥生料粉磨工业自动化“卡脖子”的关键技术，本文着重研究水泥生料立磨建模及滑模控制方法，为其实现智能化生产提供控制理论支撑
随着科学技术的快速发展，智能制造已经成为国家发展战略，需要采用数字 化、信息化手段来提高产品生产质量。美的公司作为厨电产品生产领域的领军者， 需要制造出更加实用、方便的产品来满足人们日益增长的消费需要。微波炉是公 司厨电产品研发重要方向，需要通过开发软件平台来提高微波炉的温控精度，从 而满足加热均匀度、食物口感的多样性。另外还需开发智能微波炉 APP，通过连 接 WiFi 方式来远程控制微波炉设备的火力、温度、加热时长等信息。因此，本课 题的研究具有十分重要的应用价值
“中国制造2025”在我国的全面实施，标志着我们正在从制造大国逐步走向制造强国，对我国制造业水平提出了新要求。同时随着人力成本的不断增加，在工业装配制造等领域，追求高效率、低成本的市场需求，催生了相关工具行业的大发展。
在2014年3月5日提请十二届全国人大二次会议审议的政府工作报告中,首次提出“促进互联网金融健康发展”,传递出政府对这种“市场性创新行为”的支持态度:在鼓励和促进的前提下,通过相关的措施和规范引导其健康发展。这也标志着互联网金融将正式进入中国经济金融发展序列，并有望得到名正言顺的市场定位和决策层重视。
群智能算法是一类重要的优化方法，因其具有较好的并行性、鲁 棒性，亦可解决非连续、不可导、黑盒优化等问题而成为智能计算领 域的一个研究热点。作为一种基于种群的迭代算法，群智能算法在求 解复杂问题时常常需要大量的适应度评价，由此会导致算法的时间代 价剧增，进而影响群智能算法的使用效率。代理模型是根据已知数据 对复杂函数模型进行近似建模，以代替高精度的复杂计算，可有效降 低计算代价。因此，本论文基于数据驱动技术，采用粒子群算法作为 优化搜索算法，构建各种高效的代理模型用于算法的适应度值评估
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
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。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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