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基于CPS的制造单元过程管控策略研究

随着市场竞争的加剧和产业结构的变化,全球制造业正在面临严峻的挑战。以美国、德国、中国为首的制造业大国纷纷制定并实施了以发展先进制造业为核心的国家制造业发展战略,其核心内容是发展新技术驱动下的智能制造。其中,德国提出了以信息物理融合系统(CPS)和信息通讯技术为核心的“工业4.0”战略,旨在实现由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变,目标是建立高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式,推动制造业向智能化转型。

  • 2021-06-30
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基于实时数据的生产管理系统集成

随着“工业 4.0”、“中国制造 2025”的提出,智能制造、智能生产、智能装备、智能产品和智能服务越来越受到人们关注,其中生产管理系统信息化、集成化是实现智能制造的底层基础。但是,由于生产现场实时动态性、复杂性的特点,造成现场实时数据与上层生产管理系统连接不匹配,实时数据不能及时有效的传输,从而导致“信息孤岛”现象长期存在。本文以某兵工企业的数字化制造车间生产为主要研究对象,搭建了基于实时数据的生产管理系统集成

  • 2021-06-29
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科技人力资源集聚与智能制造装备产业协调发展评价研究

随着经济全球化的发展,科技发展水平已成为评价一个国家竞争实力的重要因 素,而科技人力资源是决定科技发展水平高低的关键。新一代信息技术与制造业的深 度融合,正引发深刻的产业变革,国内智能装备产业正保持较快增长态势,西安市一 直是我国装备制造的重要产业基地之一,其拥有的大批高新产业资源,将为“智造” 的升级提供强大的支撑。在“丝绸之路经济带”和向西开放的国家战略的大背景下, 西安将从中获取巨大发展机遇,成为科技人力资源聚集、培养和发展的热土。因此, 研究西安市科技人力资源与智能制造装备产业的协调发展具有十分重要的意义。

  • 2021-06-29
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基于Linux的智能家居控制终端系统的设计与实现

基于Linux的智能家居控制终端系统的设计与实现

  • 2021-06-28
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用于5G终端的毫米波多波束天线

4G LTE 技术的不断升级和部署应用,标志着移动通信步入了 4G 无线宽带时 代。为满足日益增长的用户需求,各国都在争先展开下一代移动通信(5G)的研 发。由于具有极宽的绝对带宽,可在很大程度上提高信道容量和数据传输速率的 毫米波技术成为了未来 5G 移动通信关键技术之一。虽然如此,但毫米波信号在电 路和大气中损耗大、衰减严重、传输效率低等问题仍待研究。鉴于此,本文将主 要围绕用于 5G 终端毫米波馈电网络和天线的研究,采用多波束方案以在保证增益 的同时拓宽波束的覆盖范围

  • 2021-06-28
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工业机器人末端高精度柔性浮动打磨执行器研究

随着智能制造以及高效洁净制造的快速发展,基于工业机器人的自动化打磨设备以其高自由度、高控制灵活性成为了自动化打磨设备的主流。对飞机蒙皮、汽车外形面、大型涡轮机的叶轮叶片等大型的复杂的曲面,打磨与抛光是生产制造过程中必不可少的工序,而在实际生产过程中,由于复杂曲面对于打磨精度以及打磨力控制要求较高,一般打磨设备如磨床等很难实现大型复杂曲面的打磨,现有的技术方案大多是由人工手持打磨工具进行打磨,效率低且不能够保证恒定的打磨力,造成零件打磨精度低,此外,打磨过程中存在大量颗粒物,工况较差,损坏打磨者的身体健康。

  • 2021-07-01
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新型磁流变阻尼器及其智能控制方法研究

新型磁流变阻尼器及其智能控制方法研究成果

  • 2022-05-09
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量子智能优化算法及其在电机优化应用中的研究

智能变电站二次系统测试方法及其关键技术研究

  • 2022-05-06
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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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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