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智能制造对我国装备制造企业知识创新的影响研究

随着新一轮工业革命的到来,智能制造对我国装备制造企业的影响越来越大,智能 制造带来了新的技术,新的工艺,以及新的知识。企业知识创新是企业保持永久发展的 重要条件,同时,也是企业发展的基础。智能信息技术的到来,为我国装备制造企业知 识创新提供了好的机遇与良好的环境氛围,智能制造对于我国装备制造企业知识创新产 生了重大影响。现阶段,国内外相关学者都开展了智能制造对企业知识创新的影响研究, 并为此写了很多理论基础,但是二者之间的影响关系及路径并未得到一致的结论。因此, 本文详细深入的分析了智能制造与企业知识创新方面的知识,对二者之间的影响关系进 行了深入的研究,并且最终提出了提升我国装备制造企业的知识创新对策与建议。

  • 2021-06-28
  • 阅读131
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压铸车间智能制造系统软件架构设计及开发研究

中国是制造业大国,然而随着近年来西方国家纷纷提出“制造业回归”和“再 工业化”,力图将先进的自动化、信息化、智能化技术应用于制造业以夺取制造 业的高地,加上随着国内经济水平的提高人力成本开始大幅上升,劳动密集型的 低端制造业开始向东南亚等国转移,中国制造业正面临着高端制造业和低端制造 业的双重挑战,形势相当严峻,传统粗放式的生产模式难以为继,亟需转型升级。

  • 2021-06-28
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面向工业大数据的可视化系统设计与实现

随着企业的生产力竞争日益扩大以及老龄化所带来的工作人口数量不断的降 低、劳动力成本的不断上升和用户需求的不断更替,传统的制造企业面临了巨大的 产业升级压力,这些企业只有通过不断提高产品的生产效率和质量才能够在竞争 中取得优势。为了能够更有效地实现对传统制造企业进行产业升级,就必须在这些 企业中利用现代的一些智能信息技术,比如,大数据、云计算、人工智能等技术, 通过这些技术手段以科学的方式帮助它们完成向智能制造方向的改革,在传统工 业向智能制造方向改革的进程中,工业大数据成了一个重要的研究课题,通过对工 业大数据的利用,可以帮助企业察觉到生产进程中的瓶颈和工艺缺陷等等,通过对 这些因素的不断优化可以使得产品的生产效率和质量得到提高。

  • 2021-06-28
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“互联网+智能制造”技术架构研究及应用

“互联网+智能制造”基本含义是将互联网与制造业现场有机结合起来,实现对工业制造过程的远程数据获取、数据分析与处理、操作控制等功能。研究其实现技术是现阶段智能制造领域的研究热点之一。要实现一个具体的“互联网+智能制造”系统,涉及传感器应用设计、微控制器编程、无线组网、与互联网衔接、侦听程序及人机交互设计等,具有知识要素多、实现难度高、知识融合度复杂等特点,存在开发周期长、人员分工不明确、开发效率低、开发成本高等问题。本文的研究目标是抽象“互联网+智能制造”共性技术,建立一种技术架构,给出各组成部分的技术框架,以达到开发的标准化、构件化。

  • 2021-06-25
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基于SA、GA改进BP神经网络模型的智能制造项目投资风险分析

随着信息技术与现代制造业的深度融合,智能制造带来的产业变革时代正在到来。我国也提出了“中国制造2025”等国家计划,大力发展智能制造产业。智能制造工厂能够实现少人化、精准化的生产,提高生产效率,减少废品率;同时可以进行定制化生产,提高客户忠诚度,故而受到企业界的广泛青睐。智能制造项目投资越来越多,而对其风险的研究却尚未得到广泛关注。与传统制造项目相比,智能制造项目的投资风险呈现出系统化、网络化,且具有极大地多节点和相互关联性等新特点,有必要进行深入研究。

  • 2021-06-25
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大数据时代的城市管理科学化:问题与对策

大数据时代的城市管理科学化:问题与对策

  • 2021-06-21
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智能办公家具交互设计与研究

智能办公家具交互设计与研究情况介绍等内容

  • 2022-05-05
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基于场景理论的家用智能垃圾桶设计研究

基于场景理论的家用智能垃圾桶设计研究成果

  • 2022-05-05
  • 阅读142
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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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