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基于多Agent的智能制造执行系统研究

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  • 2021-06-29
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工业设计在智能制造车间中的分析与应用--以AGV为例

在工业 4.0 和中国制造 2025 的倡导下,随着各项高新技术的加入,智能制造备受企业追捧,其最显著的特点是精准高效,省时省力,从而使得产品产出的质量和产量同步提升。而自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,AGV)作为智能制造车间的重要组成部分之一,可实现从两点或多点之间自动运输货物。现阶段我国 AGV 的设计仍处于发展中阶段,一般主要以机电、机械、控制设计为主,形式单一,很少涉及到工业设计。因此本论文将以 AGV 为例阐述工业设计理论原则及方法在智能制造车间中的分析与应用,并提出了三种创新设计方案。

  • 2021-06-29
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基于改进蚁群算法的智能制造车间物流配送路径研究

随着我国经济的快速发展,工业生产的智能化程度越来越高。车间路径规划作为企业生产环节的重要部分,越来越受到企业的重视。对于目前企业生产效率而言,采用智能优化调度算法解决大规模、多目标的生产调度问题是一个关键的技术手段。合理的调度方案不仅可以充分利用有限的资源,还可以降低工人工作强度,从而提高企业生产柔性及生产效率。车间路径规划问题是多个目标组合优化的典型问题。通常情况下,这些目标之间存在一定的冲突。车间路径规划过程中需要考虑零件工艺问题,优化算法无法完成车间路径规划需求。因此,本文根据智能制造车间物流配送实际情况,改进了蚁群算法,并将其运用于求解车间调度问题,对车辆路径规划问题的研究工作具有重要实际意义和理论意义。

  • 2021-06-29
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自动化立体仓库集成调度研究

随着新一代信息技术的快速发展,以智能制造为基础理念的新一轮工业革命 席卷而来。国内智能化生产线、智能化车间、智能化工厂不断涌现,“智能工厂”、 “智能生产”和“智能物流”成为“工业 4.0”的关键主题。自动化立体仓库作 为现代物流系统中不可或缺的一部分,如何融合和使用新一代信息技术实现仓库 智能调度,提高仓储效率具有重要的研究意义。作为一种连接物理世界和信息世 界的技术手段,数字孪生技术的提出与发展,加速了智能制造与智能生产的发展 进程,得到国内外广泛的关注与研究,但已有研究大多集中在数字孪生的理论技 术方面,实际应用的很少。

  • 2021-06-29
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智能工厂MES质量预测模块研究

智能工厂是智能制造发展的重要组成部分,而制造执行系统(MES)是实现智能工厂信息集成的重要枢纽,因此,为推进中国智能制造 2025,智能工厂 MES 的研究至关重要。在智能工厂 MES 中,数据挖掘分析的维度和深度都在向全量数据发展,传统MES 的常规技术手段无法应付海量实时数据的事前预警和全局监控。同时产品质量作为制造业的生命线,也对其全样本质量预测的实时准确性有了更高要求

  • 2021-06-29
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船用汽轮机智能车间机器人调度研究

在“中国制造 2025”的战略指导下,我国制造业正在进行智能化改造升级,制造业水平逐渐从“大国”向“强国”转变。2019 年 3 月,全国两会上“智能+”成为制造业升级的关键词,智能车间作为智能制造底层单元,推进智能车间的建设是实现智能制造关键一步。汽轮机的制造水平体现着一个国家工业水平的高低,船用汽轮机在推进舰船升级,提高国家安全水平具有重要意义。在此背景下船用汽轮机智能车间的建设,汽轮机加工单元的升级需求日益突显,通 过机器人制造单元来实现汽轮机加工车间向数字化和智能化升级转型。

  • 2021-06-29
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面向卷烟设备智能控制的公共信息模型设计与数据相关性分析

当前,以信息技术与制造业加速融合为主要特征的智能制造成为全球制造业发展的主要趋势,为顺应国际制造业的发展趋势,应对以智能制造为核心的新一轮工业革命和产业变革,我国制定了“互联网+”、“中国制造 2025”等一系列国家发展战略,以此来提高我国制造业的智能化水平。烟草行业作为中国财政税收的一大重要来源以及我国制造业的重要组成部分,开启了探索烟草行业卷烟智能制造新模式,推进烟草智能制造,促进卷烟制造企业转型升级的新征程。

  • 2021-06-29
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高端制造产业园规划设计研究——以绵阳市军民融合智能制造产业园为例

高端制造产业园依托高技术,高素质人才和高端机构等智力资源不断发展,与传统的产业园相比,更加注重园区发展的高度时效性、高端创新性、生态化等方面。现阶段我国高端制造产业园还处于高速发展时期,产业园的发展仍存在许多问题:前期规划定位不清晰、没有高效的交通系统、产品不能短时投入市场;产业用地分散不能形成产业集群;高素质人才匮乏,自主创新研发能力不足;生态环保问题不被重视等。

  • 2021-06-29
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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

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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”。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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