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#靠谱榜单直播季#「智能制造-干货分享」 2-2 智能制造行业未来发展趋势——智能制造是未来制造业的发展方向,智能制造的发展趋势是数字化、智能化、自动化和灵活化,将各种先进技术结合起来,实现生产过程的高效化、精准化和智能化: 1、智能制造与大数据的结合:智能制造需要大量的数据支撑,包括生产过程中的各种数据、企业内部的数据以及外部环境数据。通过大数据技术的应用,可以实现更加智能化的生产流程和更加精准的决策。 2、智能制造与人工智能的结合:人工智能技术可以应用于智能制造中的各个环节,如生产计划、生产流程、质量控制等,可以实现更加智能化的生产过程和更高效的生产效率。 3、智能制造与物联网的结合:物联网技术可以实现设备、产品和生产环境的互联互通,实现智能化的设备监控和数据采集,从而实现生产过程的数字化和智能化。 4、智能制造与机器人技术的结合:机器人技术可以实现生产线的自动化和灵活化,可以进行各种复杂的操作,从而提高生产效率和质量。 5、智能制造与云计算的结合:云计算技术可以实现生产过程中的数据存储和管理,可以实现企业间的协同和共享,从而提高生产效率和质量。

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23-04-15
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#靠谱榜单直播季#「智能制造-干货分享」 3-1 智能制造行业的发展前景——智能制造是未来制造业的发展方向,具有广阔的发展前景: 1、巨大的市场需求:随着人口增长和经济发展,市场对智能制造的需求越来越大。智能制造可以提高生产效率、降低成本、提高产品质量,满足市场对个性化、高质量、低成本的需求。 2、技术不断创新:智能制造需要大量的先进技术支撑,如人工智能、物联网、云计算、大数据等,这些技术正在不断创新和发展,为智能制造提供了更多的可能性。 3、能力提升和精益化管理:智能制造可以提高生产过程的自动化和智能化,从而实现生产过程的能力提升和精益化管理,帮助企业提高生产效率和产品质量。 4、减少人力成本:智能制造可以实现生产过程的自动化和智能化,减少人力成本,提高生产效率和质量。 5、节能减排:智能制造可以实现生产过程的节能减排,降低生产对环境的影响,符合可持续发展的要求。 总之,智能制造可以提高生产效率、降低成本、提高产品质量,同时还可以实现个性化定制、灵活生产等优势,符合市场需求和可持续发展的要求。

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#靠谱榜单直播季#「智能制造-干货分享」 2-1 智能制造在哪些领域应用最广泛?—— 智能制造被应用在很多领域,在以下领域的应用最广泛: 1、汽车制造:智能制造技术在汽车制造领域的应用最为广泛,包括自动化生产线、智能物流、智能机器人等。 2、电子制造:实现电子产品的快速定制、柔性生产等。 3、机械制造:实现机械产品的自动化生产、数字化管理等。 4、医疗器械制造:实现医疗器械的定制化生产、数字化管理等。 5、航空航天制造:实现航空航天产品的数字化设计、数字化制造等。 6、石油化工制造:实现石油化工产品的自动化生产、数字化管理等。

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#靠谱榜单直播季#「智能制造-干货分享」 6-2 智能制造研发岗位的主要工作—— 智能制造行业研发岗位的主要工作大概可分为以下几部分: 1、智能制造系统设计与开发:负责设计和开发智能制造系统,包括硬件和软件部分。需要了解智能制造的核心技术,如机器人、自动控制、物联网等。 2、算法开发与优化:研究和开发智能制造领域的算法,如机器学习、深度学习、人工智能等,以提高生产效率和质量。 3、数据分析和处理:智能制造系统产生大量数据,研发人员需要对这些数据进行分析和处理,以优化生产流程和提高产品质量。 4、硬件设计和集成:设计和集成智能制造系统所需的硬件设备,如传感器、控制器、机器人等。 5、系统测试和优化:对智能制造系统进行测试和优化,确保系统的稳定性和可靠性。 6、技术研究和创新:不断研究智能制造领域的新技术和新方向,以推动智能制造技术的发展和创新。 智能制造研发岗位需要具备深厚的技术功底和创新能力,能够不断研究和开发新技术,推动智能制造技术的创新和发展。

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#靠谱榜单直播季#「智能制造-干货分享」 2-3 智能制造行业所需人才类型—— 随着智能制造的发展,行业对人才的需求也在不断增加。智能制造行业目前需要的人才类型概括为: 1、工程技术人才:包括机械设计、电气自动化、计算机软件、控制系统等方面的专业人才,需要具备扎实的专业知识和实践能力,能够应对智能制造中的各种技术挑战。 2、数据分析人才:主要进行数据的采集、处理和分析,提供数据支持和决策依据,从而实现生产过程的精益化和智能化。 3、人工智能专家:应用人工智能技术解决生产中的各种问题,如生产计划、生产流程、质量控制等,从而实现生产过程的自动化和智能化。 4、项目管理人才:进行项目规划、进度控制和风险管理,保证生产过程的高效和质量。 5、创新人才:智能制造需要具有创新意识和实践能力的人才,推动新技术、新工艺和新产品的研发和应用,推动行业的创新和发展。 智能制造行业需要各种类型的人才,需要具备扎实的专业知识和实践能力,同时还需要具备创新意识和实践能力,能够推动行业的创新和发展。

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#靠谱榜单直播季#「智能制造-干货分享」 7-1 智能制造数据分析师的主要工作—— 智能制造数据分析师的主要工作是利用数据分析和挖掘技术,对智能制造系统产生的数据进行处理和分析,帮助企业了解生产过程和性能,并提高生产效率和质量。主要工作大概可分为以下几部分: 1、数据采集:收集智能制造系统中产生的各种数据,如生产数据、设备数据、质量数据等,保证数据的完整性和准确性。 2、数据清洗和处理:对采集的数据进行清洗和处理,去除错误和无效数据,并进行数据转换和标准化,便于后续的分析。 3、数据分析和建模:运用统计学和机器学习等技术,对处理后的数据进行分析和建模,提取生产过程中的规律和趋势,以及设备和产品的性能特征,进而优化生产过程和产品设计。 4、数据可视化:将分析结果通过图表、报告等形式进行可视化展示,便于企业管理层和生产现场的人员了解数据分析结果和生产情况。 5、数据挖掘和预测:通过数据挖掘技术,发现潜在的生产问题和机会,并通过预测模型,提前预测生产过程中可能出现的问题,为生产决策提供参考。 6、解决方案提供:根据数据分析结果,提供相应的解决方案,帮助企业提高生产效率和质量,降低成本,提高市场竞争力。 智能制造数据分析师需要具备数据分析和挖掘技能,以及对智能制造技术和生产过程的深入了解。同时,还需要具备团队协作和沟通能力,能够与其他部门合作,共同推进智能制造应用和数据分析工作。

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#打工人的日常#数据驱动:智能制造中雷达传感器的数字化应用 在智能制造中,雷达传感器得到了广泛应用,为工业自动化生产提供了强有力的支持。它的应用表现在以下几个方面: 1、生产线智能监测:使用雷达传感器获取产品的外形尺寸和表面缺陷信息,实现对产品质量的检测和分析,从而精确控制自动化生产线,提高生产效率和产品质量。 2、智能仓储物流管理:雷达传感器可以自动识别、定位和跟踪物品,实时监测物料的数量、位置等存储和运输情况,实现智能化的仓储和物流管理,提高仓储物流的效率和准确性。 3、机器人视觉引导:雷达传感器可以补充和增强机器视觉系统的功能,结合摄像头和雷达的数据,可以帮助机器人在复杂环境中实现更精准的目标识别、瞄准和定位。 4、智能安全监控:在生产现场使用雷达传感器,扫描工人的位置和运动轨迹,监测人员与机器设备的相对位置,及时发现不安全行为并进行预警,提高作业安全。 综上所述,雷达传感器的应用可以帮助企业实现高效的自动化和智能化,随着智能制造技术的不断发展,雷达传感器的应用范围也会不断拓展。

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#靠谱榜单直播季#「智能制造-干货分享」 4-2 未来智能制造行业可能会更加重要的技能—— 人工智能和机器学习:随着人工智能和机器学习技术的发展,未来的智能制造行业将更加依赖这些技术,从而实现更高效、更智能化的生产过程。 大数据分析:未来的智能制造行业将产生更多的数据,需要掌握大数据分析技能,能够处理和分析大规模的数据,为生产过程提供更好的支持和决策依据。 自动化和智能控制:自动化和智能控制是未来的智能制造的重要方向,需要掌握自动化和智能控制相关技术,从而实现更加高效、稳定的生产过程。 3D打印技术:3D打印技术将在未来的智能制造行业中发挥越来越重要的作用,需要掌握3D打印技术的相关知识和技能,能够设计、制造和修复3D打印产品。 现代管理技能:未来的智能制造行业需要具备现代管理技能,能够进行生产计划、质量管理、供应链管理等方面的管理工作,从而实现更加高效的生产过程。 跨领域交叉能力:智能制造行业涉及多个领域和技术,需要具备跨领域交叉能力,能够与不同领域的人才合作,共同完成项目。 创新能力:未来的智能制造行业将不断面临新的挑战和机遇,需要具备创新能力,能够不断推动行业的发展和变革。 总的来说,未来的智能制造行业需要具备更多的技术和管理能力,以适应行业的发展和变化。

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#靠谱榜单直播季#「智能制造-干货分享」 1-2 我国智能制造产业发展概况(1)——随着我国人口红利的消逝,人口老龄化、企业用工成本不断上涨,使得我国劳动力优势减弱,智能制造赋能生产、提高生产效率势在必行。 同时,我国对于智能制造产业的政策倾斜,不断推出智能制造产业发展的有力政策和措施,随着政策支持力度的不断加大,智能制造产业迎来大好发展机遇。 制造业在我国经济发展中扮演者举足轻重的作用,2021年中国制造业增加值占我国GDP的比重达到27.4%。其中,制造业中的高技术制造业发展迅速,高技术制造业增加值增速从2016年至今提升了7.4个百分点,在工业增加值中的比重提升了4.1个百分点。高技术制造业属于技术密集型产业,在我国制造业智能化过程中扮演着中枢作用,成为我国制造业高质量发展的新动能。智能制造产业就是人工智能与先进制造技术的深度融合,高技术制造业是智能制造产业的部分缩影,高技术制造业的快速发展表明未来我国以高技术为驱动的智能制造产业发展前景向好。

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人工智能 | 农业领域中的智能农业解决方案 引言: 随着科技的不断进步,智能农业作为现代农业的新模式,通过融合信息技术、物联网和人工智能,为农业生产带来了前所未有的变革。本文将深入探讨智能农业的解决方案,探讨其在提高农业生产效率、资源利用效率以及减轻环境压力等方面的关键作用。 一、智能农业的基本概念 物联网在农业中的应用: 通过传感器、监测设备等物联网技术,实现对农田、植物和动物的实时监控,收集大量农业数据,为农业决策提供科学依据。 农业机械的智能化: 引入智能控制系统和自动化技术,使得农业机械设备能够更加智能地执行种植、收割、灌溉等任务,提高生产效率。 数据分析与决策支持: 利用大数据分析技术,对农业生产中的各种数据进行深度分析,为农业生产提供科学的决策支持,优化农业生产流程。 二、关键应用领域 精准农业管理: 通过利用传感器、卫星数据等技术,实现对农田土壤、植被、气象等因素的高精度监测,从而实现农业资源的精准利用。 智能植保: 利用无人机、智能机器人等设备,实现对农田的高效巡查和精准施药,减少农药的使用量,提高植保效果。 智能灌溉系统: 结合土壤湿度、气象数据等信息,实现智能灌溉系统,能够根据实时需求进行灌溉,降低水资源浪费,提高灌溉效率。 农业物流与仓储: 利用物联网技术,对农产品的生产、运输、储存等环节进行全程监控,确保农产品的质量和安全。 三、数字化农业的优势 提高生产效率: 智能农业通过数据分析、自动化等手段,提高了农业生产的精度和效率,减少了人力成本,提高了农产品的产量。 资源利用效率: 精准农业管理、智能灌溉等技术的应用,有助于最大程度地利用土地、水资源等农业生产要素,降低了资源浪费。 减少环境压力: 智能农业技术的应用可以减少农药、化肥的使用,降低农业对环境的负担,有助于可持续农业的发展。 提高农产品质量: 通过监控农田环境、动植物健康状况等信息,及时发现问题并进行精准干预,有助于提高农产品的质量和安全。 四、面临的挑战与未来展望 数据隐私和安全问题: 随着农业大数据的不断增长,如何保障农业数据的隐私和安全成为一个亟待解决的问题。 农民培训与接受程度: 推广智能农业需要农民具备一定的数字化和科技应用能力,因此培训和提高农民的接受程度是推动智能农业发展的挑战之一。 标准和规范制定: 制定统一的标准和规范,有助于推动智能农业技术的合理应用,确保其在农业生产中的效果和安全性。 结论: 智能农业作为数字化农业的代表,不仅提高了农业生产的效率和质量,还为可持续农业的发展提供了新的路径。面对挑战,需要农业界、科技企业和政府共同努力,加强合作,推动智能农业解决方案的创新和应用。未来,随着技术的不断升级和农业生产的数字化程度不断提高,智能农业将成为推动农业现代化、可持续化的关键引擎。

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