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“可编程控制器智能制造数字化车间”项目实施与研究

我国制造业作为国家的支柱产业,一直保持较好的发展态势。然而, 随着制造业的全球化竞争变得愈加激烈,我国人口红利的消失,人工成本 的快速增长,传统制造业依靠劳动密集型发展的道路已经越走越窄。工业 发展受到制约,引起了政府的高度重视,“中国制造2025”在此背景下应 运而生。国务院总理李克强的政府工作报告上指明了我国制造强国建设十 年的“三步走”战略,这也是第一个十年的行动纲领。报告对行业发展趋 势、创新技术和智能转型等关键环节,围绕高端装备和先进制造等重点领 域以发展,并从不同角度,以多行业为例进行了全面而专业的分析和解读, 这是中国工业进入新的转型期的标志,这个振奋中国工业的信号发出后, 制造业全面沸腾,全面开启了数字化和智能化发展的推进。

  • 2021-06-28
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如何让安全不再成为DevOps的.绊脚石

安全下沉 —— 从管理流程、安全责任、安全人员、安全工具、安全测试多个方面把安全因素融入开发团队、测试团队、运维团队。 安全自动化 —— 把安全检测工具嵌入到开发、运维流程中实现安全自动化,提高安全检测效率。 安全培训 —— 对人员进行细粒度分类,不同人员组织不同的培训。

  • 2021-06-28
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压铸车间智能制造系统软件架构设计及开发研究

中国是制造业大国,然而随着近年来西方国家纷纷提出“制造业回归”和“再 工业化”,力图将先进的自动化、信息化、智能化技术应用于制造业以夺取制造 业的高地,加上随着国内经济水平的提高人力成本开始大幅上升,劳动密集型的 低端制造业开始向东南亚等国转移,中国制造业正面临着高端制造业和低端制造 业的双重挑战,形势相当严峻,传统粗放式的生产模式难以为继,亟需转型升级。

  • 2021-06-28
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微电子组装工艺参数优化研究

工业4.0和智能制造带动了制造业的转型和升级,工业4.O的特征是多品种小批量 的定制生产,根据定制产品,能快速、智能化调整和设置制造工艺和设备的参数。微 组装工艺技术包含着大量的输入参数,这些参数与输出之间具有复杂的非线性关系, 在实际生产过程中,往往需要大量的实验进行多次调整修正才能最终确定满足要求的 工艺参数,不能智能制造。因此,通过对实际微电子组装工艺参数的分析和研究,建 立微电子组装工艺专家系统,是实现微电子组装智能制造的基础。

  • 2021-06-28
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电工装备性能分析的云计算关键问题研究

电工装备制造业乃至传统装备制造业大都是依赖于“经验制造”,因此产品 设计成品率低,资源浪费严重,设计周期较长成为制造业的常见问题。《中国制 造2025))是互联网时代下对中国传统制造业进行改革升级的重要指导方向,是 融合互联网、大数据、云计算等高新技术为一体的智能制造设计标准。

  • 2021-06-28
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中小企业智能制造系统应用与研究

智能制造是近十年来国际制造业产业细分、全球化背景下,制造业优化的一 个重要主题。通过有效提高制造系统处理制造信息能力以及制造信息互联,促成 制造流程的自动化、信息互联基础上的管理效率提升,降低运营成本,提高核心 竞争力。国内中小型制造企业近十年有了长足的发展,但是在企业信息化中,基 本上处在从手工到电子化、自动化设备单机运作的阶段,企业有必要寻求从企业 信息中挖掘更多的制造效率,面对当前高额的信息化集成方案,中小企业需要以 更经济的方式推动智能制造业的发展。本文在苏州康开电气有限公司智能制造项 目基础上,提出了基于开源架构的适合中小型离散时间制造企业智能制造模型, 以ADempiere框架为基础,把工厂管理资源、制造流程与制造资源,广域供应链 网络进行整合,建立以产品定制化为核心的订单驱动模型。

  • 2021-06-28
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面向智能制造的生产调度鲁棒优化及算法研究

智能制造作为制造业生产模式及业态模式的重要里程碑,目前已成为众多企 业争相转型的目标。而由于企业间行业壁垒、企业内信息壁垒、专业间技术壁垒的 存在,面向智能制造的转型为工程实践和理论研究均带来了巨大挑战。为有效促进 企业在体系架构、关键技术、及运行模式三方面的协同转型,数据、模型、算法的 融合应用成为赋能转型的关键,而这也是有效提升企业对制造过程的感知、分析、 决策和执行能力的必由之路。

  • 2021-06-28
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基于智能制造的国内高端服装品牌定制商务营销模式研究

高端服装品牌是指具有独特的品牌特征以及商品属性的品牌,且品牌价值是 远远大于它的商品价值。高端服装品牌除了在商品质量、做工、面辅料选择等方 面考究之外,其品牌文化、内涵以及价值导向等方面能体现出消费者的社会地位、 生活品味、经济收入的等方面的价值观。基于国内高端服装品牌市场占有率日渐 下降的严峻现状,高端服装品牌急需创新营销模式以期获得更高的市场占有率, 更好的服务客户,实现自身的价值。

  • 2021-06-28
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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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