数字孪生技术在智能轧钢车间的应用与探索

针对当前我国钢铁生产智能化建设,对数字孪生技术在轧钢车间的应用进行了探索,分析了智能轧钢过程的数字孪生系统体系架构;提出了建立基于数字孪生的智能轧钢车间参考模型、设备互联信息模型、工艺流程信息模型及组织性能控制模型。介绍了智能轧钢车间可以达到的效果:实现工艺智能设计,使生产成本降低5%~10%,订单交付速度提升10%~15%;实现生产计划智能管理,解决客户个性化小批量需求与大生产之间的矛盾;实现轧材质量智能管控,使成材率提升3%~6%;实现设备在线智能诊断,使设备有效作业率达5%~10%。最后指出:构建轧钢车间数字孪生模型存在很多难点,各轧钢企业智能感知、智能装备及智能物流等技术的发展水平不同,企业要从自身实际出发,认真梳理企业经营、生产计划,工艺控制,设备运维,质量检测,物流配送等各个环节智能化体系方面的问题,确定可行的数字孪生项目,才能实现轧钢车间各工序智能化、精细化的业务管理,提升劳动生产率。     

基于CiteSpace的全球智能家居行业研究知识图谱分析

以WOS核心合集2011年至2020年度有关智能家居领域的14411篇文献为对象,利用CiteSpace软件对研究作者（Author）、机构（Institution）、关键词（Keywords）、共被引（Co-citation）等进行知识图谱分析和结果可视化。分析结果表明,近十年来中、美在智能家居领域的研究成果和研究贡献价值占据主导地位,其中智能电网、能源管理以及IoT等技术是智能家居领域持续受到国内外学者关注的热点技术,也是未来发展智能家居必须重点投入解决的问题挑战。同时,人工智能技术在智能家居领域的应用研究成果并不多,需要全球专家合力推动智能场景落地,真正实现智能化。为智能家居领域企业、科研院所提供主要研究热点、技术发展动向和行业发展态势,指导企业更好开展战略规划、技术占位和情报分析。     

大规模个性化定制研究综述

大规模个性化定制作为未来主流生产模式,日益受到学术界和产业界的关注。本文对大规模个性化定制的原理、技术、应用等进行了系统性研究：首先,详细介绍了大规模个性化定制的历史起源和研究历程;其次,研究分析了实现大规模个性化定制所需要的基本原理和关键技术,如用户需求识别技术、个性化产品设计技术、规模定制化生产技术等,并基于家电、汽车等典型行业案例对应用路径和实际效果进行了说明;最后,总结了大规模个性化定制的价值,并对未来发展趋势进行了阐述。     

数字孪生技术在家电领域的模型架构与应用

数字孪生是目前智能制造领域最为热门的技术之一，已经广泛应用于汽车、航空航天等研发设计和生产控制领域。通过对家电行业数字化研发技术的分析，同时结合海尔在智能家电方面的研发实践，总结了家电研发流程中与数字孪生相结合的方向及价值，并给出家电全生命周期研发过程中实施数字孪生的方法及建议，提出家电产品数字孪生体的架构模型，为探索未来家电研发技术提供新的思路。     

基于载荷估计的风力发电机组独立变桨距技术研究

研究基于载荷估计的风力发电机组独立变桨距技术。传统的独立变桨距控制技术需测量叶根弯矩作为目标值,且需在每个桨叶上安装载荷传感器,增加了安装和维护成本,同时会引入测量噪音,基于载荷估计的独立变桨距技术能很好地克服上述问题。分析风力发电机组载荷的主要来源及其影响程度,建立风载荷的过程模型,并以此构建载荷估计器。在NREL建立的风力发电机组模型FAST上对载荷估计器进行验证,并与传统方式进行对比,结果表明:基于载荷估计的独立变桨距控制器在一定程度上可消除风力发电机组上的不平衡载荷,与统一变桨距控制相比,叶轮的俯仰力矩最大峰值减少23%,偏转力矩的最大峰值减少15%,与传统独立变桨距控制技术相比,成本大大降低。     

面向大规模个性化定制的互联工厂的数字化技术应用研究

大规模个性化定制的互联工厂是以用户互联为核心,整合用户个性化需求,并深度参与企业全流程、零距离互联生态资源,快速、低成本且高效地提供智能产品、服务和增值体验的智能制造模式。基于对大规模个性化定制的互联工厂的数字化技术应用研究,提出互联工厂的数字化技术总体实施架构,同时结合互联工厂中的实际业务需求场景,介绍数字化技术在大规模个性化定制的互联工厂中的应用实践和关键作用。通过互联工厂的数字化体系建设,实现互联工厂全流程业务智能管控、智慧运营和智能决策,最终实现降本提效,更好地服务企业管理,提升企业核心竞争力。     

针对工业安全场景的智能管控平台研究与应用

针对复杂工业场景安全管控的痛点问题，通过融合物联网、人工智能、5G、边缘计算等新一代信息技术，提出了建设具备感知、监测、预警、处置、评估等功能的全场景工业安全智能管控平台的思路。该平台分为设备层、边缘层、云层以及应用层，实现了人机料法环全要素覆盖，提升了企业安全生产数字化、网络化、智能化水平，为智能安全管理平台的建设提供理论、模式以及体系架构方案的支持。同时，平台采用大企业共建-小企业共享的服务模式打造了智能安全生产行业新生态。