随着新一代信息通信技术的不断发展，生产车间逐渐趋于智能化，如何充分 利用物联网、人工智能、大数据等先进技术为车间生产提供智能化的调度支持， 实现及时交货、提高客户满意度，成为了提升企业竞争力的关键问题。柔性作业 车间生产路径灵活，可以有效满足多品种、小批量的生产要求，是一种被广泛运 用的车间模式。但是随着产品需求趋于个性化，制造工艺更加多样，实际柔性作 业车间调度问题也变得更加复杂，制造企业对柔性作业车间调度问题的解决方法 在自主性、智能性、预测性等方面提出了更高的要求。实现制造的物理空间和信 息空间的互联互通和智能化操作是实现智能制造关键，也是智能化调度的关键， 是提高调度自主性、智能性、预测性的有效途径。然而现有的调度模式难以实现 信息空间与物理空间实时交互，信息空间与物理空间的数据缺乏融合。为了解决 柔性作业车间动态调度问题中存在的问题，本文结合数字孪生，对柔性作业车间 动态调度问题展开了研究，研究主要包括以下部分
随着工业 4.0 和中国制造 2025 战略的实施，制造业向智能制造的转型对作为工业生产重要装备的机器人提出了新的要求。传统的工业机械臂具有自由度少、体 积及重量大、内部线缆繁杂等缺点，使得机械臂的功能单一、维护性差、可靠性低、部署成本高，难以满足智能制造业发展的需要。此外，多轴冗余机械臂末端在笛卡尔空间执行封闭路径任务操作时，基于传统的方法很难解决其关节空间的封闭性，这给轻型灵巧冗余机械臂的应用带来了限制。基于此，本文研制了轻型灵巧机械臂系统，并提出解决可重复运动轨迹规划的方法。
大数据与物联网技术的快速发展为制造业的转型升级带来了新的机遇，推动制造业 从传统制造模式向着高端智能制造的方向迈进，而制造物联作为物联网在车间的一个缩 影，使得车间工序物流各要素、各环节之间形成了“物物互联，泛在感知”的格局，为 实现智能制造模式下车间工序物流的实时宏观调控以提高车间生产活动的运行效率提 供了技术支撑。本文以混流离散车间为研究对象，根据制造物联技术与车间生产活动的 融合机制并结合智能算法与复杂网络理论等知识，对工序物流的静态规划、动态实时调 整以及物流状态量化评估等问题进行了研究。
随着“中国制造 2025”的提出，智能制造成为我国工业领域的发展趋势，作为智能制造领域的产品缺陷检测技术也得到快速发展，由简单的人工检测转变成先进的机器视觉检测，生产效率和产品质量不断提高，研究机器视觉检测技术对于工业自动化检测具有十分重要的理论意义和实用价值。本课题以突跳式温控器为研究对象，根据温控器实际检测要求，进行温控器产品缺陷检测系统设计，深入研究图像处理和机器学习的相关算法，实现了温控器缺陷的自动化检测，检测结果满足实际检测需求。本课题检测温控器缺陷类型主要包括不同型号产品混装、管脚和绝缘纸的尺寸、绝缘纸平行度以及触点深度不达标。
智能制造犹如一股热浪在过去的五年内席卷全球，在主要制造业大国更是得到了广泛的关注。全社会都在关注制造业、关心智能制造的发展，那么什么是智能制造中的“智能”呢？这个“智能”又能为制造企业和社会带来哪些价值？
提出了基于大数据驱动和并行决策树回归分析算法的调节阀阀后压力预测方 法。由于调节阀结构具有高度的非线性和耦合性，通过动力学建模十分困难，因此 研究人员通常使用回归分析的方法对调节阀进行建模。常用的神经网络、支持向量 机（SVM）等回归算法计算复杂度高，只适合处理小样本，难以挖掘大数据中蕴含 的更为深刻的规律。本文分别使用SparkMLlib中的并行线性回归、并行决策树回 归、并行随机森林回归和并行渐进梯度树回归算法，在千万量级的大数据上建立调 节阀回归模型。该模型可以根据调节阀的阀前压力、流量等输入参数来预测阀后压 力。通过实验分析了四种算法的各项性能，结果表明并行决策树回归在建模精度、 建模速度等性能指标上有明显优势。研究了数据量对回归算法性能的影响，结果表 明“大数据+并行算法”是调节阀压力预测的最优策略。 研制了调节阀管网智能运行服务系统，将前文所述的设备信息及数据分析结 果（故障诊断、压力预测等）进行集成化、综合化、可视化，并为管网的运行管理 提供决策规划。传统的监控系统一方面只能在电脑监控室等固定地点、固定设备上 进行；另一方面智能化程度较低，缺乏对数据的挖掘利用和整合分析。本文利用 SSH服务器、iOS、Web等技术，实现了对网页端、移动端、桌面端全面的支持， 可以随时随地对设备进行监控；提出了基于SparkMapReduce的并行蚁群算法，可 以对管网巡检最优路线进行高效规划。该系统旨在增强工程人员对管网的感知和 洞察能力，提升决策分析和应急指挥水平，为生产、生活的稳定进行提供了可靠的 保障。
随着加速退化试验技术的不断进步，加速退化数据日趋复杂，可靠性评估理论和方法需要不断完善 和发展。可靠性建模与统计分析是可靠性评估的两大核心问题，从这两方面对基于加速退化数据的可靠性评估 技术进行综述，重点阐述了性能退化建模、加速退化建模、失效机理一致性辨识等关键问题，提炼了基于加速因子 不变原则进行加速退化数据可靠性评估的新思路，展望了未来的研究重点和发展前景。研究工作对完善加速退 化数据可靠性评估理论和方法，提高评估准确性具有一定的指导意义。
“确定性删除”技术旨在保障云服务器内过期或备份数据的确定性删除，使数据被彻底删除或者是永远 不可解密和访问的，以保护用户的数据隐私性。但现有方案仅仅只删除了密钥，云端密文依旧完整，一旦密钥被 窃取，会威胁数据隐私性，因此未实现“真正”意义上的确定性删除。针对上述问题，提出了一种基于密文采样 分片的方案，来实现云端数据的确定性删除。利用密文采样分片思想，使云端存储不完整的密文，即使在密钥被 泄露的情况下，也能保证数据的高机密性。而对采样密文的销毁，也实现了云端数据的即时确定性删除。理论分 析以及实验结果表明，所提方法能够满足云存储系统中机密数据的确定性删除要求，并且在性能开销低的同时能 提供比现有方案更高的安全性。
没有账户，需要注册
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
智算中心液冷技术概述智算中心液冷技术概述智算中心液冷技术概述智算中心液冷技术概述智算中心液冷技术概述智算中心液冷技术概述智算中心液冷技术概述
基于电碳量化关系的低碳园区建设方案基于电碳量化关系的低碳园区建设方案基于电碳量化关系的低碳园区建设方案基于电碳量化关系的低碳园区建设方案基于电碳量化关系的低碳园区建设方案
绿盟科技集团股份有限公司(以下简称绿盟科技)，成立于2000年4月，总部位于北京。公司于2014年1月 29日在深圳证券交易所创业板上市,证券代码:300369。绿盟科技在国内设有50 余个分支机构,为政府、金融、运营商、能源、交通、科教文卫等行业用户与各类型企业用户,提供全线网络安全产品、全方位安全解决方案和体系化安全运营服务。公司在美国硅谷、日本东京、英国伦敦、新加坡及巴西圣保罗设立海外子公司和办事处,深入开展全球业务，打造全球网络安全行业的中国品牌。
2025年中央经济工作会议指出，我国经济基础稳、优势多、韧性强、潜能大，长期向好的支撑条件和基本趋势没有变，经济发展前景十分光明。面对全球经济格局。深度调整，国内居民财富持续积累与资产配置需求日趋多元化，中国财富管理市场机遇与挑战并存。
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
