喷涂车间智能制造系统关键技术研究

在经济全球化趋势下，国外家具品牌大举进入中国市场，家具制造业竞争曰加剧，与此同时，多样化的消费者需求使得大批量定制的订单急剧增多，国内传统家具制造业的生产管理模式已难以适应复杂的市场环境。而另一方面，随着工业4．0、中国制造2025等计划提出，智能制造相关技术不断得到发展，正逐渐成为提升生产管理水平的有效手段。正是在这样的挑战与机遇下，A公司作为一家家具制造企业和高新技术企业，制定了研发智能制造系统的战略目标，与课题组共同合作研究。

2021-06-29
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人工智能刑事责任主体地位辨析——从中世纪动物审判到人工智能主体性论争

回溯中世纪西欧动物审判历史，法院承认动物作为刑事责任主体，引发学者对动物只具有工具性法律物格的质疑。近代以来，刑事责任理论摒弃动物审判的结果责任，认为只有具备意志自由的主体，才能通过自由决定具备刑法意义上的辨认能力与控制能力，成为刑事责任主体。作为人工智能运行基础的语言、算法决定人工智能不具备他行为可能性，将人工智能作为刑事责任主体有违“最小化原则”并有 “民刑倒挂”之忧，同时可能引发风险社会下“有组织的不负责任”。因此，现阶段应否定人工智能具备刑事责任主体地位。

2021-06-29
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数控机床热误差补偿的远程控制系统的研究

随着工业生产中仪器精度的提高，现代精密力i-r_对机床精度的要求越来越严格，热误差对数控机床的影响己然不容忽视，因此数控机床热误差补偿的研究越来越受到工业领域专家的重视。现如今，工业已经进入智能制造时代，也对机床热误差补偿技术提出了新的要求，数控机床热误差补偿远程控制系统的研究，不仅符合精密加工对机床力n-r_精度的要求，也满足了智能制造对机床热误差补偿技术新的需要，对现代工业的发展具有重大意义。本文在“功能形面结构与性能的耦合建模与影响机理研究”（国家自然科学基金重大项目，项目编号：51490660／51490661）的项目支持下，围绕数控机床热误差补偿远程控制系统，对机床热误差测量、建模以及补偿和远程控制系统进行介绍。

2021-06-29
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基于智慧工厂实验平台的制造执行系统设计与实现

随着“工业4．0”兴起，国内掀起了智能制造的热潮，制造企业为了提高企业智能制造的能力开始需求不同的智能设备。为了提高智能设备利用率，系统将智能设备整合成智慧工厂实验平台，并且通过制造执行系统对智慧工厂实验平台的智能设备统一调度和生产管理。通过集成柔性制造系统来控制实验平台的生产过程。

2021-06-29
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桁架机器人可靠性分析及刚柔耦合动态特性研究

随着劳动力成本上升和资源的日益匮乏，提倡高效环保的智能制造和绿色制造成为制造业未来的发展趋势。机器人作为智能制造的重要组成部分，逐渐替代人类完成各种复杂任务和重要工作，这就对机器人可靠性提出了更高的要求。

2021-06-29
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汽车焊装车间MES的实施及保障措施研究——以长安汽车渝北工厂焊装车间为例

随着“中国制造2025”国家战略的提出，制造业转型升级的核心路径是信息化与工业化的融合，其基础是企业必须先实现数字化工厂，而数字化工厂的核心是制造执行系统（MES）。汽车产业作为制造业中技术含量、自动化程度、产业集中度较高的代表，其升级转型显得更为迫切和重要。长安汽车，作为国内汽车领先品牌，在进行产业升级的过程中，将MES的实施摆到了极其重要的地位。本文主要是研究长安汽车焊装车间MES系统的设计和实施的措施，文章以MES标准和智能制造理论为基础，结合计算机集成制造（CⅡⅥS）和制造运营管理（MOM）等相关理论，对系统实施的关键需求进行了分析，并进行了系统框架和功能设计，然后结合实际，研究了实施的关键控制内容和措施。

2021-06-29
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锻压机床运行状态检测及故障诊断方法研究

随着智能制造领域的迅速发展，锻压机床作为制造业重要的基础设备，国家采取许多有效措施促进智能制造领域的发展，每年投入工业制造机床行业的重大专项资金高达100亿以上。锻压机床的技术发展直接关系到汽车、机械、航空、船舶等领域众多基础型产业的发展，因此，锻压机床的智能化运行状态检测及故障诊断水平已经成为体现一个国家工业现代化水平的重要标志。工业4．O是由德国提出的十大未来项目之一，该项目由德国联邦教育局及研究部和联邦经济技术部联合资助，投资预计高达2亿欧元，旨在提升工业制造的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智能工厂。结合中国制造2025旨在建立制造业强国的目标，锻压机床运行状态检测及故障诊断在智能制造领域具有互联网背景下的新时代意义。

2021-06-29
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基于机器视觉的变速箱零件装配防错检测技术研究

视觉检测是智能制造领域中一个重要的研究课题。与传统的人工检测方法相比，使用机器视觉技术进行变速箱装配过程中的质量检测具有智能化、柔性化、高度自动化的特点，可满足大批量生产时对于稳定性与可靠性的要求，具有极大的实际应用价值。

2021-06-29
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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟作者：Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题：面向技术专业人员的数据分析和人工智能；数据和分析解决方案的架构、实施及扩展；生成式 AI 资源中心 2026 年，企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务价值。为实现这一目标，数据和分析技术专业人员需充分利用所有可用数据，设计模块化、灵活的架构，并建立稳健的治理机制以确保可信度。