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ERP航空发动机库管理模块设计及应用研究

本文针对某航空发动机产品制造的过程,在供应链管理理论基础和应用技术指导下,深入研究了产品制造的全过程和信息关系。分析了航空发动机库管理业务流程和生产组织管理中存在的问题,利用建模工具对航空发动机库零件构建了功能模型和信息模块。在 ERP 航空发动机库管理模块设计中充分考虑到管理人员、管理工具、管理对象、管理方法、管理环境等因素,采用系统方法论、流程优化理论建立模型,分析模型重点因素,建立方法集。实现了航空发动机生产制程物流、信息流、资金流的统一,为企业航空发动机制造管理的科学化、信息化提供了保障平台,为进一步实现智能化制造奠定了基础。

  • 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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基于Robotmaster的焊接机器人离线编程开发及应用

工业机器人作为自动化与智能化的典型设备,已经越来越多地开始应用在实际的生产制造中,并发挥着不可替代的作用。焊接机器人作为工业机器人重要的一部分,具有焊接质量稳定、生产效率高、降低技术要求等优点,也广泛应用于工程机械、汽车等领域,但是随着产品的个性化定制化趋势发展,生产多品种化、变批量、研产混线越发普遍,因此传统焊接机器人在线示教编程的方法,已经不能满足生产要求。

  • 2021-06-29
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基于Arduino的物联网数据采集器设计与实现

基于Arduino的物联网数据采集器设计与实现。

  • 2021-06-29
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物联网趋势下的智能家居产品设计研究

物联网趋势下的智能家居产品设计研究

  • 2021-06-28
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基于物联网的智能家居控制系统设计与实现路径

基于物联网的智能家居控制系统设计与实现。

  • 2021-06-28
  • 阅读113
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ZigBee技术在智能家居系统中的应用研究

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  • 2021-06-28
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制造数据交换协议及制造服务平台研究

本课题在云制造相关概念体系的基础上,研究基于加工工艺行为的智能制造服务系统, 使设计者能够实现产品设计与制造的紧密结合,节省产品开发时间,使制造者提高自身企 业的资源利用率。在此背景下,本文主要做了以下几个方面的研究。

  • 2021-06-28
  • 阅读144
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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

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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。

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中服设备健康管理系统产品介绍

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。

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