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  • pdf文档 【案例】基于数智融合孪生技术的智能制造应用探索

    邮电设计技术/2025/05 —————————— 收稿日期:2025-04-16 1 概述 当前,随着中国数字经济的飞速发展,产业数字 化进程的加快,数字技术对工业、服务业的渗透率不 断提高,对 5G、工业互联网、大数据中心、人工智能等 数字基础设施的需求日益增长。以 DeepSeek、Sora 等 为代表的 AI 大模型的蓬勃发展,前沿技术的快速演 进,在不断推动 AI 赋能万物数字化转型的同时,也对 国作为全球工业生产制造的领头羊,必须推进工业生 产制造转型升级,加速淘汰落后产能,基于数智融合 先进技术的智能制造能力建设已成为产业数字化转 型和推动产业高质量发展的必由之路。在全球数字 化快速发展的当下,智能制造不仅关乎企业未来的生 存,更成为推动我国经济发展的重要引擎。智能制造 将带来更高效、更灵活和更智能的生产制造方式,同 时也会促进企业技术创新和可持续发展,引领产业高 关键词: 数字经济;人工智能;数智融合孪生;产业数字化; 开放科学(资源服务)标识码(OSID): 摘 要: 数字经济的迅猛发展,带动了产业数字化和数字基础设施建设的快速推进,人 工智能、数字孪生等先进创新融合技术,已成为产业数字化转型升级的关键驱 动力。分析了数智融合孪生技术的产生背景,并围绕其赋能下一代智能制造工 厂建设展开探讨。产业实验说明,数智融合孪生技术对提高生产效率、优化成 本、提升竞争力及应对风险作用显著,作为智能制造核心支撑,正加速产业智能 化,助推新质生产力发展。
    10 积分 | 6 页 | 1.66 MB | 1 月前
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  • pdf文档 【案例】能源电池制造过程中的全流程数字化智能制造技术

    能源电池制造过程中的全流程数字化智能制造技术 范 龙,张 研 (黄河水利职业技术学院机械工程学院,河南 开封 475004) 摘 要:全流程数字化智能制造技术是能源电池制造过程中极为关键的技术手段,其安全性越高,能源电池所能 存储能量信号的质量水平就越高。为促进能源电池对能量信号的高质量存储,针对能源电池制造过程中的全流 程数字化智能制造技术展开研究。分析能源电池生产工艺的具体实施流程,并以此为基础,设计核心储能部件, 程,并以此为基础,设计核心储能部件, 再分别从能量转化效率、能源存储质量等多个方面,研究全流程数字化智能制造技术在能源电池中的应用情况。 关键词:能源电池;全流程数字化;智能制造;生产工艺;储能部件 doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0275 中图分类号:TP 278 文献标志码:A 文章编号:2095-4239(2024)04-1356-03 对高安全性、高性能水平、低生产成本电池元件的 需求,全流程数字化智能制造技术成为了生产与制 造过程中的关键因素。未来光伏、风电等新能源装 机占比将快速提升,可再生能源的消纳问题亟待解 决 [1]。在能源电池制造过程中,全流程数字化智能 制造技术涵盖由材料采购到仓储物流等各个加工环 节,在先进数字化工具和软件技术手段的支持下, 企业组织既可以对能源电池生产数据进行实时监 􀤄􀤄�
    10 积分 | 3 页 | 650.77 KB | 1 月前
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  • pdf文档 【案例】面向多品种大批量生产的航天飞行器智能工厂关键技术研究_上海航天

    AEROSPACE SHANGHAI (CHINESE & ENGLISH) 面向多品种大批量生产的航天飞行器智能工厂 关键技术研究 刘骁佳 1,夏永江 2,戴 铮 1,王 堃 1,刘 晓 1,洪海波 1 (1. 上海航天精密机械研究所,上海 201600;2. 上海航天技术研究院,上海 201109) 摘 要: 我国航天领域的快速发展使得航天飞行器的品种和批量大幅增加,对其研制生产周期、成本和质量的 维度分析智能工厂的关键技术,通过将制造技术与数字化、智能化技术深度结合,为我国航天飞行器制造智能工厂 建设提供借鉴。 关键词: 航天飞行器; 大批量生产; 智能工厂 中图分类号: V 468 文献标志码: A DOI: 10.19328/j.cnki.2096‑8655.2025.02.007 引用格式: 刘骁佳,夏永江,戴铮,等 . 面向多品种大批量生产的航天飞行器智能工厂关键技术研究[J] 组织模式已经无法满足高效率、低成本和高质量管 控要求,亟须开展面向多品种、大批量的航天飞行 器智能工厂技术研究 [2]。智能工厂是指将物联网、 大数据、人工智能、云计算等先进信息技术与生产 收稿日期:2024‑11‑17; 修回日期:2025‑02‑20 基金项目:国家自然科学基金资助项目(92367301);中央军委装备发展部共用技术资助项目(50923010201) 作者简介:刘骁佳(1990—),男,高级
    10 积分 | 9 页 | 4.87 MB | 1 月前
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  • ppt文档 【案例】交通行业数字化转型交通枢纽智能化系统建设方案 (59页 PPT)

     为交通枢纽管理服务提供统一的安全 IT 基 础环境,保障信息安全,提供专业的服务。 提高信息数据管理效率及资源利用率  集中管理  灵活部署  节能低碳  安全可靠 公共 技术 服务 旅客 信息 服务 枢纽 内部 运营 管理 枢纽 基础 服务 方案特点及价值 03 —— 大数据服务 大数据服务 将分散的智能化系统、数据汇聚到数据湖,实现数字交通枢纽数据智能联动和统一管理。 办公自动化 ( OA ) 综合布线 计算机网络 程控交换机系统 云服务及虚拟化 网络安全 无线覆盖 公共广播 信息发布及引导 无线对讲 卫星及有线电视 智能照明 能源计量 环境监测 智慧灯杆 楼宇自控 IBMS 集成 智能灯光 。。。 售检票系统 检票闸机 门户平台 OA 办公 旅客信息服务系统 资产管理 视频会议 时钟系统 。。。 AI 人工智能 集中的实时监控和 预警。 运行管控中心 经营分析 财务分析 运营分析 人力资源分析 …… 安全运营管控中心 视频监控系统 安防技术防范系统 防盗报警系统 重要设备系统 …… 能源及环境管控中心 能耗监测系统 环境监控系统 会议系统 公告系统 …… 公共设施管控中心 智能照明 会议系统 …… 综合布线系统 BAS 楼宇设备系统 数字交通枢纽方案
    10 积分 | 59 页 | 42.88 MB | 1 月前
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  • pdf文档 2026中国AIoT产业全景图谱报告-智次方研究院

    PREFACE 当人工智能与物联网的融合进入深水区,AIoT 产业正在经历从连接万物到智联万物、 从数据采集到价值创造的根本性转变。站在 2025 年底的时间节点回望,我们见证了 一个产业从技术驱动走向价值驱动、从单点突破走向生态协同的壮阔历程。 《2026 中国 AIoT 产业全景图谱报告》应运而生,它不仅是一份产业地图,更是一个 认知框架和商业工具。图谱延续了历史的精华,创造性地提出"通感智值"四维模型, 螺 旋上升,每一次循环都在积累经验、优化算法、创造价值。 图谱的核心创新在于其独特的视觉呈现和逻辑架构。通信与感知作为双基座,承载着 整个产业的数据流动;智能与价值形成的无限符号"∞",象征着技术创新与商业价值 的永续循环。这种设计既是对产业本质的深刻洞察,也是对未来发展的精准把握。当 端侧智能让每个设备都成为智慧节点,当场景协同让孤立系统形成有机整体,当价值 结算让数据流转变为价值流,AIoT 路云一体化到空天地海一体化信息网络,从工业智联到全屋智能,这些场景不是技术 的简单堆砌,而是响应国家"人工智能+"战略、打造一体化全场景智能交互环境的生动 实践。每个场景都经过深度调研和反复验证,既体现技术前沿性,又具备商业可复制 性,为产业发展提供了清晰的路径指引。 图谱还特设"无锡样本"专章,深入剖析这座物联网之城如何从先行先试到引领示范, 如何将技术创新转化为产业优势,如何构建起覆盖全产业链的生态体系。无锡的经验
    20 积分 | 150 页 | 12.41 MB | 2 月前
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  • pdf文档 【案例】基于工业大数据的发电行业数字孪生管理系统

    1. 承担单位基本情况 哈尔滨电气科学技术有限公司(简称哈电科技)是由哈尔滨电气 股份有限公司(简称哈电股份)牵头发起并 100%出资建立的发电设备 制造业集科研、新产品开发与科技成果工程化、产业化推广应用为一 体的科技型公司。结合我国发电设备制造业产业规模和结构不断优化 调整、制造工艺研发能力不断提高、新产品新技术不断涌现、关键核 心技术的攻关力度不断加大、产业链数字化智能化升级、更清洁高效 术短板弱项为动力、以市场用户需求为导向、以打造高科技产品为目 标,开展创新研究,带动和促进发电设备制造行业整体技术发展和进 步。 目前哈电科技主营业务包括工业互联网数据服务、工业数字孪生 解决方案、智能发电服务、智能农业管理、工业自动控制系统装置制 造、储能技术服务、新能源技术、海洋工程关键配套系统开发、海洋 工程装备系统研发、制造、销售等。 2. 案例的意义及必要性 “碳达峰 “碳达峰、碳中和”目标下,我国能源结构不断调整,电能绿色 低碳化转型呈必然发展趋势。随着工业互联网、数字孪生等新一代信 息技术的快速发展,发电行业的数字化与智能化转型充满机遇的同时 也满有挑战,例如:缺少统一的管理平台,由于历史遗留原因,发电 企业中可能存在多种孤立的平台、系统,无法协同工作,甚至升级维 护困难;设备的管理水平待升级,由于行业连续安全生产的需求,设 备故障导致生产中
    10 积分 | 6 页 | 420.97 KB | 1 月前
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  • pdf文档 【案例】基于5G和工业互联网的冶金尘泥循环利用绿色智能工厂

    利用绿色智能工厂 赵国宾 赵俊杰 祁萌 杨慧 顾银琴 (永卓控股有限公司,张家港 215600) 摘要:永卓控股旗下的永钢集团冶金尘泥循环利用绿色智能工厂使用 5G、工业互联网、大数据等技术改 善了传统的大体量、粗放式、弱研发、轻环保的管理模式,实现了生产集控化、安环可视化、作业无人化、 点检智能化、协同高效化、管理智慧化,将工厂打造成高度信息化和智能化的“黑灯工厂”。 关键词:5G;工业互联网;大数据;绿色工厂 中图分类号:F426. 32;TF08 文献标志码:A 引用格式:赵国宾,赵俊杰,祁萌,等 . 基于 5G 和工业互联网的冶金尘泥循环利用绿色智能工厂[J]. 信 息通信技术与政策, 2023,49(11):55-64. DOI:10. 12267/ j. issn. 2096-5931. 2023. 11. 008 0 引言 近年来,为积极响应国家创新发展、绿色发展等高 厂管理全面智慧化的基础上,加强网络化建设,充分利 用 5G、大数据、人工智能(Artificial Intelligence,AI) 等 新一代信息技术和窄带物联网、超宽带等网络通信技 术,构建自身的物联网和工业互联网平台,通过“精益 +数字化”实现数据驱动的技术、业务、组织两化融合四 要素协同创新,实现了生产管理、质量管理、设备运行、 能源管控、物流运输、环境监控等企业运营管控智慧化。 1 基于
    10 积分 | 10 页 | 3.52 MB | 1 月前
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  • pdf文档 【案例】基于工业大数据的火炸药应急管理平台.pdf

    成都福立盟科技有限公司,成都 610052) 摘要:针对火炸药生产制造过程中的安全性与突发事故处置,应用信息化软件设计一种应急管理系统平台。通 过使用工业大数据信息化的手段,使用数据跨网传输、3 维数字孪生、应急通信融合等技术,建设完备的事故应急 管理系统。结果表明:该系统在保证信息安全性的前提下,能实现应急管理信息的快速传递,提高火炸药生产过程 中的安全性以及对事故的反应处理能力。 关键词:应急管控系统;事故应急管理;工业大数据;跨网传输 性与突发事故处置能力需要重点研究与提升。 随着现代信息技术的高速发展,大数据、云计 算、人工智能等技术的日益成熟[2],积极进行信息 化转型,实现产业的优化升级,模式的创新与改革, 将是火炸药企业升级转型的发展趋势。 针对火炸药生产过程中安全性和突发事故处置 问题,基于工业大数据设计了应急管理系统平台[3], 包括网络硬件环境、基础数据管理系统、软件系统 和关键技术等建设内容。 1 总体方案 照提供 的应急管理相关辅助管控功能单元展开[5]。通过物 联网技术进行最底层设备、人员、物料的数据采集, 利用生产专网将数据汇聚到中心服务器,实现生产 设备、工艺、人员、环境实时感知[6]。构建 3 维孪 生工厂、应急处置管理、隐患整改管理和生产检查 管理等系统功能,结合数据跨网传输、智能视频监 控分析、应急融合通信等关键技术,实现了事故隐 患预先排查、应急处置通信、指挥调度[7]。系统平 台设计框架如图
    10 积分 | 4 页 | 720.73 KB | 1 月前
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  • ppt文档 【案例】华为智能制造实践 - 开创数字化工厂的精益生产时代(16页 PPT)

    华为智能制造推行策略 华为智能工厂发展路线 自动化 数字化 网络化 智能化 将自动化作为实现智能化的抓手,扩大生产自动化覆盖和规模应用,优先实现设计与制造数字化融合,大幅提高生产效率 华为智能工厂技术演进路线 2017~2019 2020~2021 设计 DFM 2022~ 精益生产 投资收益 质量优先 客户需求 持续改善质量、推行精益生产是基础 华为制造坚持继承和发展的策略,持续推行 基础制造能力建设,抓质量 和交付,推行 TQM 和 6sigma 1996-2002 设计制造数 字化融合 数字双胞胎 供 应 商 华为智能制造架构 以精益生产为基础, 围绕三个流一朵云,借助物联网、 5G 技术,将整个价值链的资源相互连接,通过云计 算 / 大数据 /AI 实现制造资源动态管理,高质量、高精益、高度自动化 / 部分智能化生产 Enterprise Level 企业层: 管理系统 Management 推理引擎 深度学习 库房 无 人 库 房 ( 立 库 等 ) 自动配置 区 域仓 供 应 商 收货 工 M2M 智能监测 在线分析 运营监控 实时决策 生产工艺流:多级物联,生产自动化、部分智能化,可以软件定义 智能诊断 动态感知 实时监测 自动闭环 智能维护 动态调配 质量水平 6.12σ 产出 UPPH 30%+
    10 积分 | 16 页 | 3.26 MB | 1 月前
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  • pdf文档 【案例】工业大模型赋能的新型流程工业智能工厂核心工业软件体系方案

    但在数据透明化程度、核心工业软件之 间信息互通以及分析结果深度洞察等方面仍面临瓶颈. 为了解决这些挑战并建设从自主运行到自主优 化的新型流程工业智能工厂, 本文探讨了将流程工业智能工厂的核心工业软件与新一代人工智能的大 模型技术结合的新路径. 基于此, 本文提出了工业大模型赋能的新型流程工业智能工厂核心工业软件 体系. 该体系构建了基于大语言模型的工业大模型, 其架构分为模型底座层、公共能力层和业务应用 层. 其中, 公共 关键词 流程工业, 智能工厂, 新型核心工业软件, 工业大模型 1 引言 随着全球制造业数智化转型的不断深化, 智能制造已成为衡量国家制造业综合竞争力及产业技术 水平的关键指标, 为实现高效、绿色、灵活的生产方式提供了坚实的技术支撑 [1,2]. 在我国, 智能制造 引用格式: 侯卫锋, 古绍武, 张志铭, 等. 工业大模型赋能的新型流程工业智能工厂核心工业软件体系. 中国科学: 信息科学 专业知识, 这既要求企业人员熟练掌握精益化运行涉及的核心工业软件的原理, 还需要深刻理解生产 工艺, 当前阶段流程工业智能工厂核心工业软件尚不具备这种能力. 近年来, 以大语言模型为代表的新一代人工智能技术发展迅速 [6], 特别是在结合工业多模态预训 练机制与多模态融合能力后, 为流程工业智能工厂建设带来了新的契机 [6,7]. 例如, 针对工业时序数据 的生成, MetaIndux-TS [8] 等模型展现了显著的进步
    10 积分 | 18 页 | 11.31 MB | 1 月前
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