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面向高实时性以太网的OPC+UA与TSN协同设计实现

随着工业4.0的发展,工业智能制造及自动化技术对智能化、标准化、模块化提出了更高的要求。当前传统的以太网主要针对互联网设计,无法满足工业运动控制领域的实时性需求。时间敏感网络TSN的出现有利于进一步提高工业应用数据传输的实时性。此外,工业4.0要求工业现场使用统一的标准总线来实现互联互通,然而市场上现存的多种基于以太网的通信协议均由不同的PLC供应商推广,它们之间无法直接进行数据交换。OPC统一架构(OPC UnifiedArchitecture,OPC UA)作为一种工业通信的数据交换规范,可以有效解决数据通信的访问一致性和标准化问题。然而,OPC UA在工业以太网环境中缺乏实时性保证,无法满足工业通信高可靠、高实时需求的应用场景。

  • 2021-07-01
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气动监测系统的无线通信融合模式的研究

随着科技发展,互联网技术的应用越来越广泛,在 2013 年“工业 4.0”的概念提出以来,工业互联网与工业生产紧密结合,智能制造应运而生。在传统的工业现场,一般没有对现场生产设备的监测系统或者通过有线传输的方式对现场设备进行监测。但是随着无线传输技术的发展,对工业现场设备的基于无线技术的智能监测系统的研究越来越深入。气动工业现场由于生产环境复杂,对无线监测系统的需求更高,为了更好的实现对气动工业现场的设备状态进行监测,本文研究设计了一套融合 ZigBee 和 WiFi 技术的无线监测系统,实现对气动工业现场设备的远程实时监测,为工业现场设备健康管理系统的研究提供了方法。气动工业现场融合无线监测系统主要由多个终端采集节点、网关系统和远程监测中心组成。其中,终端节点安装在工业现场设备周围,负责设备数据采集及传输,网关系统负责数据转发并上传至服务器,远程监测中心负责实时监控。

  • 2021-07-01
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基于机器视觉的传送带分拣系统设计

随着国家经济转型和产业结构调整,智能制造已经成为工业发展的不可阻挡的趋势。机器替代工人在生产中作业变得越来越普遍,传统的机器人往往通过离线编程来固定运动轨迹,从事一些简单重复的工作,灵活性较差。当联合了机器视觉技术后,机器人就拥有了能观察的“眼睛”,能够替代人眼完成一些复杂的、高精度的工作。在工业生产中,流水线分拣是一个非常重要的环节,由于分拣作业情况复杂,劳动强度大,人工分拣成本高,且容易受主观意识影响出错。针对上诉问题,本文联合机器人和视觉技术设计了一套分拣系统,用于替代人工完成分拣任务。

  • 2021-07-01
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一种基于MEC的任务分配策略研究及论证

自从 2005 年云计算出现以来,我们的生活,学习和工作方式都发生了显著的 变化。数据的爆炸式增长是大数据时代下的主旋律,随着万物互联趋势不断加深, 数据的增长速度远远超过了网络带宽的增速,同时,智能制造、无人驾驶等众多 新型应用的出现对延迟提出了更高的要求,传统的云计算框架已经很难实时高效 地支持万物互联的应用程序。将任务就近处理,减少数据传输延时,是降低响应 延时的重要方法之一,而 MEC(Mobile Edge Computing)正是通过这样的方式来 处理任务请求的。

  • 2021-07-01
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恒力打磨机器人数学建模与焊缝缺陷打磨工艺研究

近年来人工智能技能飞速发展,加速了以工业机器人为载体的智能制造改革进程。工业机器人的应用将生产工人从各项劳动强度大,作业危险性高的工作环境解脱出来。本文以焊接缺陷为对象对机器人的打磨工艺进行了研究,机器人工艺库的应用可以大大提高生产质量,缩短生产线中机器人调试时间。基于此,本文从产品需求为切入点,对焊缝缺陷处理展开了工艺研究,通过工艺实验确定最优工艺参数并建立打磨工艺库。为机器人在打磨作业的应用提供了参考。

  • 2021-07-01
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基于变动性的半导体生产线在制品水平控制研究

随着制造业从大规模生产模式向智能制造模式转变,产品的生命周期时间越来越短,而市场对各种产品的需求量也越来越大,短周期大需求下导致生产系统也越来越复杂,生产过程中的不确定性因素也越来越多。为了解决生产过程中的不确定性,防止设备突发故障或随机断供等事件的连锁效应,生产过程中通常会保留一些在制品库存,但在制品库存数量过大会导致较长的生产周期,而半导体的需求者要求交货期较短。因此,在半导体生产线中,在保证生产速率的同时,需要保持合理的在制品水平。本文以国家自然科学基金项目“基于变动性的半导体制造系统性能预测与优化方法研究”(批准号:71671026)为依托,以半导体芯片封装测试生产线为研究对象,对整个生产线在制品的分布进行优化。

  • 2021-07-01
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基于价值链视角的家电企业盈利模式研究——以海尔智家为例

我国家电行业竞争激烈同时也是受宏观环境影响最为直接的领域之一。2017 年家电市场同比增长近 20%,而 2018 年同比增长只有 1.9%。时至 2018 年,家电市场高速增长阶段正式结束,传统家电企业以销售产品为主,收入来源单一成为家电行业的发展困境,通过规模制造获取规模盈利的空间不断被压缩,同质化竞争进一步侵蚀企业利润。因此,寻求盈利模式的调整和变革是目前家电行业的共同心声。

  • 2021-07-01
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航空结构件车间调度系统的研究与实现

航空结构件作为飞机的重要组成部分,是航空制造业智能制造的重点发展对象。在历经多年发展后,我国航空结构件生产车间虽已在数字化与信息化方面取得了长足的进步,却仍面临着数字化,智能化水平低的问题。尤其在生产调度方面,存在着人工干预现象严重、生产数据丢失、生产调度不合理、生产管理效率低等诸多问题,从而导致加工制造总流程时间过长,制造过程增值比过低等问题。此外,航空结构件车间具有多品种、小批量、批产与试制相混合的生产特征,使得其生产调度变得更为复杂。因此,本文以航空结构件车间的生产调度为研究对象,通过建立符合其生产特征的多目标分批优化调度模型和设计了高效的求解算法,并在最终设计开发集生产资源管理、任务管理、车间调度、生产状况反馈功能于一体的原型车间调度系统,从而提升车间的调度性能与智能化水平。

  • 2021-07-01
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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