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《机械工业标准化与质量》2014,(12):6-6
<正>以"人机一体,智能制造"为主题的2014世界机器人大会将于12月19日~22日在成都国际会展中心举行。国际机器人及智能装备产业联盟秘书长罗军认为,我国可能在未来十年提前进入智能制造时代,基本实现制造业的升级换代和结构性调整。未来的机器人将更多地具有搜集、整理、分析和判断、决策信息的能力,并与3D打印技术、物联网技术、大数据、云计算等诸多先进技术紧密结合,变得更加智能和便捷。近年来,我国机器人产业迅猛发展,既与劳动力 相似文献
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智能制造技术是利用计算机模拟制造业领域的专家分析、判断、推理、构思和决策等智能活动并将其与智能机器有机结合,以实现提高生产效率的制造技术。随着互联网时代的带来,智能制造技术所具有的优势日益凸显,将其应用在工业生产中已经成为时代发展的一种主流趋势。本文将从智能制造系统结构、应用优势、推广使用的关键问题3方面展开研究,为其更好的应用提供帮助。 相似文献
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《仪器仪表与分析监测》2019,(4)
在市场客观需求和国家政策引导下,近几年智能制造呈现出快速发展态势,随着人工成本提高,特殊工种招工难度上升,个性化服务需求增多,产品质量要求提高,智能制造在未来市场中的比重会越来越高。同时受国家政策、国外关税制裁以及市场萎缩等各方面的影响,传统行业举步维艰亟需开拓新业务。2018年在南京举办的世界智能制造大会上,浙江吉利控股集团董事长李书福在"智能制造,降本增效——以用户体验为中心,全面推进品质革命"~([1])主题演讲中指出,中国制造已经到了十分重要的关键转型时刻,智能制造是唯一出路和美好未来。因此,智能制造是未来业务转型升级的一个重要的落脚点。 相似文献
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董宜挥 《现代制造技术与装备》2023,(9):168-170
当前,我国已经逐步进入智能制造时代。智能制造技术深刻影响诸多领域,其中最具代表性的当属机械制造工程领域。智能制造彻底颠覆了传统的机械制造模式,推动了生产技术与信息技术、智能技术的深度融合,使得生产流程更加自动化,同时大幅提升了生产效率。基于此,首先阐述智能制造技术在机械制造工程领域的应用路径,其次介绍其中的核心技术,最后简要分析智能制造技术在未来机械制造工程领域的发展前景。 相似文献
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以大数据和深度学习为代表的新一代人工智能将对制造业产生颠覆性影响,为了更好地理解人工智能和智能制造之间的关系以及把握智能制造发展演化规律和趋势,从人工智能发展角度来探讨智能制造的过去、现在与未来,将智能制造发展分为以符号逻辑推理为基础的第一代智能制造和以物联网、云计算、信息物理系统、社会信息物理系统、大数据和深度学习等新一代信息通讯技术为基础的第二代智能制造,并对两者进行了关联对比分析,最后展望了未来人工智能与智能制造的发展。 相似文献
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智能制造装备的发展现状与趋势 总被引:3,自引:0,他引:3
智能制造装备是先进制造技术、信息技术以及人工智能技术在制造装备上的集成和深度融合,是实现高效、高品质、节能环保和安全可靠生产的下一代制造装备。在综述了智能制造装备国内外发展现状的基础上,重点论述了智能制造装备的内涵及其发展重点,并得出结论,认为德国的"工业4.0"和美国的工业互联网装备将是智能制造装备未来的发展方向。 相似文献
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随着新一代信息技术的飞速发展,并与制造业不断深入结合,智能制造的概念与技术体系也不断更新。本文提出智能制造是一个由智能设计、智能生产、智能管理、智能产品、智能服务五个要素构成的生产模式系统,并讨论了智能制造技术体系及未来技术发展趋势。基于我国智能制造标准化体系内容进行对比分析,提出我国未来智能制造技术发展与标准化完善发展的若干建议。 相似文献
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杨永泉 《现代制造技术与装备》2022,(10):121-123
随着时代的发展和科技的不断进步,物联网(Internet of Things,IoT)技术在智能制造企业中的广泛应用,将全球的工业发展推向工业4.0时代。以互联网为基础,将智能制造中的所有相关因素与参与主体相互连通构成一个巨大的网络,然后通过射频识别、红外感应器、全球定位系统以及激光扫描器等信息传感设备,对智能制造中的参与主体进行定位、跟踪、监测和管理。文章将对物联网技术在智能制造中的应用展开相关分析研究。 相似文献
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为提高中小企业云制造服务平台搜索引擎的实用性,在保证其搜索智能度和搜索精度的同时,基于云制造服务模式和思想,开发了一个面向中小企业云制造服务平台的供需智能匹配引擎。采用关键字语义智能搜索,使用制造服务资源本体库,根据需求本体构建形式化的需求匹配模式,进行了制造服务资源的智能匹配算法。在汽车/摩托车配件行业进行了验证性应用,通过"骨架法"构建汽车/摩托车配件本体库,完成了该服务资源本体语义推理,实现了云搜索的有效、快捷智能匹配。 相似文献
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新一代人工智能的迅猛发展,正在深刻影响全球新一轮工业革命。数据要素作为数字经济时代的核心要素,在智能制造应用需求和新一代人工智能的融合推动下正释放巨大价值。数据驱动的工业智能,尤其是以深度学习为代表的工业智能研究前沿,成为学术界和产业界的关注焦点。鉴于此,从工业数据全生命周期中数据预处理、数据建模、数据分析应用等各个关键环节出发,从各维度分析了数据驱动的工业智能,尤其是基于深度学习的代表性新理论与新技术。同时,深入探讨了面向智能制造的典型应用。最后,指出了数据驱动的工业智能研究领域面临的挑战和未来发展方向,这将为基于新一代人工智能的工业智能这一新兴交叉研究领域的发展,提供重要的理论与技术支撑。 相似文献
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从制造技术的发展变迁和面临的新挑战出发,分析了针对智能制造内涵及特征的认知发展过程,给出了对工业4.0时代智能制造的新认识,进而提出了智能制造理论体系总体架构,该体系架构由8个模块构成:理论基础、技术基础、支撑技术、使能技术、核心主题、发展模式、实施途径和总体目标。分别阐述了体系架构中的总体目标、核心主题、支撑技术和使能技术四大模块的具体内容,讨论了推进和实施智能制造的基本原则和技术路线,展望了未来制造的新形态和新特征。 相似文献
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