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张礼立：工业制造中的大数据分析

制造业信息结构概括起来分为两层，一个是管理层，一个是自动化层。从经营管理、生产执行与控制三个纬度来实现决策支持、管理、生产执行、过程控制以及设备的连接与传感。 制造业中大数据分析是指利用通用的数据模型，将管理层与自动化层的结构性系统数据与非结构性数据结合，进而通过先进的分析工具发现新的洞见。 在新技术的支持下，可以通过一体化的制造运作管理系统MOM将企业管理应用系统，例如ERP、EAM等系统与工业自动化的相关系统整合为一体。 许多供应商既大量投资其与ERP和自动化系统专有的集成，也投资开放式集成，还投资仪表板和移动技术，希望随时随地为需要正确信息的决策者提供衡量标准。
大数据
来源：工评圈
2017-02-10

沐光而行将致远，日本研学践初心

之后是自动仓库，它主要靠堆垛机来实现货物搬运。不仅是硬件，自动仓库的系统设计也很重要，对于货物出库的优先级的确立也有门道。 随后，我们参观了一条生产鼠标的自动化产线，三菱电机向我们展示了利用工业机器人与视觉识别技术自动组装一个鼠标的全过程。 FA是FactoryAutomation的缩写，因此在此展示中心看到的都是自动化程度极高的系统。首先是以AppleWatch的组装为例，讲解员为我们展示了三菱电机生产的工业机器人在自动化产线中的应用。 它创立于1915年，也是一家百年老企业，在测量、工业自动化控制和信息系统等方面均有建树。通过观看横河电机的介绍短片，我了解到，这么多年来，横河电机这家企业最重视的，就是品质。 讲解员先是以给人端茶送水并且会自动转弯的木伎为开端，介绍了东芝的创始人田中久重。后面又展示了那些近百年前日本的产品，比如留声机、冰箱、洗衣机、吸尘器等。
其他
来源：e-works
2023-09-19

基于FloEFD的汽车发动机同步CFD解决方案

自动判定内部流动和外部流动区域。 2.自动化网格生成网格划分是传统CFD软件分析中人工耗时最多的一个关键工作，也是对分析人员专业背景要求很高的工作，网格划分的质量与分析结果的准确性具有直接的关系，传统CFD软件的工程师都需要花费大量的时间去划分高质量的网格 而这一现状在FloEFD软件中将彻底改观，FloEFD强大的网格自动生成能力将工程师从繁重的网格划分工作中解放出来，因为FloEFD能够自动进行固体和流体区域的网格划分，并且根据几何模型和求解自适应要求自动细化和粗化网格 图4完全嵌入CAD环境图5自动化生成网格强大的层流-过渡-湍流模拟能力3.强大的层流-过渡-湍流模拟能力FloEFD自动应用于网格无关的修正壁面函数进行层流与湍流的模拟，自动判定层流区、过渡区和湍流区， 自动接口极大地节省了准备分析模型的时间，并允许用户计算热负荷所引起的结构损坏。
CAE
来源：e-works
2013-10-04

数据赋能，实现四位一体的制造过程控制管理

智能设备方面：海林新厂房拥有锻造智能自动加工生产线8条、车加工智能自动加工设备80多台、热处理智能自动加工设备6条、磨加工智能自动高精度加工生产线46条（其中中大型套圈全智能自动磨装生产线9条，全自动磨加工生产 14条，全自动智能检测装配线11条）、滚子成品加工高精设备有40多条、智能AGV物流运输40多台，通过DCS数据采集控制系统对各个产线数据进行采集集成，结合MES系统进行生产物流的调度实现全厂物流自动化 （3）物料配送：在生产过程中执行生产作业计划的同时下达配送计划，通过MES系统和AGV调度系统的集成，生产人员只要通过PDA呼叫，AGV小车会接收到MES系统的物料需求配送，AGV小车根据呼叫信息自动判断物料的存放位置 （4）自动化生产线：自动生产线的运行状况进行自判断自修复自调整，如出现故障等情况设备通过安灯系统的指示灯提示并通过MES系统中的设备管理给产线维保人员即时发送故障警报信号，产线维修人员通过手机短信或大屏展示等方式 2）信息化智能化生产系统的建设能够真正实现“机械化换人、自动化减人”的终极目标，能从本质上化解生产过程的各种安全风险，是构建“绿色、和谐、安全、智能化企业&rdquo
其他
来源：e-works
2023-01-13

ChatGPT将如何赋能物流供应链

其实，ChatGPT是一个对话的AI模型，就像一个聊天机器人，一些公司客户服务网站上的自动聊天机器人。由OpenAI开发的，OpenAI是一家致力于确保人工智能造福全人类的科技研究公司。 仓库可以自动化拣货过程，同时简化传统的试错的拣货方法。车辆的GPS集成将有助于管理人员关注交付进度，同时了解燃油效率。无人驾驶车辆和机器人的集成有可能节省最后一分钟的运输成本。 Ø改善客户的总体体验：通过自动化日常任务，如更新CRM、安排会议和生成文档，聊天机器人不仅可以降低运营成本，还可以通过减少员工执行重复性务来提高员工的整体生产力。 Ø货物清单自动化：从挑选产品到更新软件，安排发货到通知故障，聊天机器人可以满足需求。
SCM与物流
2023-04-11

日本制造业深度考察

松下电子回收厂松下电器现从事的民用事业主要有节能环保，数字通信，系统工程设计，家用电器，住宅设施，空调设备，工业自动化设备及相关事业的元器件、零部件事业，网络、软件事业等。 工人通过轨道将生产线上的机器拉下来运送至小车，省力高效；⑧（纺纱业务）全自动纺织系统：用电脑管理全部工序，实现了自动化，人只监督机器是否正常工作。 为进行堵塞处理需要进行定期清理，将酵母压成饼后清除；纸箱自动转向。在将纸箱运送至封盖机前利用了传送带转速的不同使箱子自动转向。 流程：订单→供应商运至工厂→工厂用机器人自动裁剪包装→全自动飞机运送至顾客。 产品服务：电装提供多样化的产品及其售后服务，包括汽车空调设备和供热系统、电子自动化和电子控制产品、燃油管理系统、散热器、火花塞、组合仪表、过滤器、产业机器人、电信产品以及信息处理设备。
其他
来源：e-works
2020-06-22

山东九羊：基于工业互联网的智能炼钢系统应用

项目着力通过智能制造技术的实施，以集成化与智能化为抓手，在夯实全流程自动化水平的基础上，全面提升全流程的信息集成、业务集成，重点实施采购决策智能化以及满足大规模定制需求的柔性制造体系，以全局优化为关注点实现钢铁企业 项目建设整体分为基础设施、智能装备与智能制造系统三大部分，基础设施建设主要包括：企业/工业网络建设、智慧安防建设、数据中心建设、私有云平台建设以及整体配套的自动化设备及智能仪器仪表改造等；智能装备主要针对重复劳动和高温 自动加渣机器人系统的上线，不仅减少了上述问题,现场作业环境及职工的劳动强度也得到了较大改善,并提升了生产的自动化、智能化程度。通过智能制造装备建设协助机器人实现互联互通与数据共享。 通过智能制造项目建设，健全完善企业自动化、信息化、智能化系统建设，培养智能制造专业人才，强化企业资源整合效率，加强计划性生产经营，有效解决产销矛盾，全面提升生产管理组织水平，同时，通过数据分析与智能决策支持系统 2.3建设内容本案例建设内容包括机理模型、静态模型、动态模型、数据采集系统、数据分析系统、现场关键检测及自动化设备、人机交互界面等。
工业互联网
来源：e-works
2024-01-12

利用传感器提高机器人可用性

机器维护：比如汽车、机器人在工业领域情况类似：所使用的自动化设备和机器人只有在功能完全正常状态下才能完成工作。为做到这一点，需要对其进行定期维护。 此外，由于生产过程中的特定负载曲线，自动化团队可能更换目前仍然完全正常运行的部件。这会带来巨大成本，如果机器用户对此更了解，本可避免这种成本。工厂如何保持正常运行？ 如今自动化机器和机器人在大多数工厂司空见惯，人们很容易认为它们会在断电之前一直保持运行。不过，技术人员和工程师必须保持一切正常运行。像我们的汽车一样，大多数生产设备都有某种维修计划。 自动导引车（AGV）越来越多地使用雷达和激光传感，从而使其能够在工厂车间四处走动并避开任何意外障碍。但其核心用途仍然是控制和监控制造流程。
智能传感器
来源：英飞凌
2022-10-27

智慧物流驱动管理与决策智慧化

伴随大数据、云计算、物联网、移动互联网、人工智能、区块链、5G等新一代信息技术的应用不断渗透，以大数据为基础的智慧物流将实现物流设施、货物、信息全面互联，推动物流的可视化、自动化、智能化发展。 智慧物流的应用目标与欧洲、美国、日本等发达国家和地区相比，中国物流业的信息化、自动化、智能化水平仍然不高，物流管理与决策仍以人力和经验为主，各环节衔接不畅，信息不透明，物流作业缺乏对环境影响的统筹管理， 智慧物流技术的应用提高了物流产业的自动化、智能化水平，使物流各环节之间的联系更加紧密，信息更加透明。智慧物流的深入推进优化了全社会的供应链体系，资源配置不断优化，供需匹配效率不断提高。 智能化管理依赖于物流基础设施的自动化和智能化，智能化决策由大数据、云计算等技术手段决定，智能化管理与决策之间通过信息传输保障了互联互通。 智慧物流可以实现多方面的智慧决策，例如运输路径的自动优化、集装箱装箱方案制定、客户信用的智能评级、供应链一体化解决方案设计等。
SCM与物流
来源：互联网
2021-06-18

大数据应用方向思考

大数据来自自动化业务运行的副产品，出于成本的考虑，政府不大可能专为收集信息而设计大数据收集链，为决策服务大数据只能利用业务系统产生的数据副产品，大数据的收集成本是由业务系统承担的。 5.3智能大数据应用可形成连续性业务排除人脑参与的数据应用模式是信息技术的自动化应用，这种模式可综合使用各种技术资源(包括云平台、物联网、移动终端、人工智能等等)建立高速、流畅连续型服务，进入智能服务的新阶段 6.3操作型大数据应用的智能化趋势以提高执行效率为目标的大数据应用将向智能化发展，以互联网为基层的现代信息技术的大发展已经为服务的智能化创造力良好的条件，早期由于通信与网络能力的限制只能在一台设备上存储自动处理系统被称为自动化处理阶段 ，今天自动处理系统可以综合应用网络通信、云平台数据与软件、物联网感知数据与机器学习来实现更有效的自动管理，则被称为智能化服务阶段，排除了人脑参与的大数据应用进入智能化服务没有任何障碍，大数据应用智能化成为必然趋势 7.3持续高效的服务智能化的大数据应用排除了人脑的干预，全部流程都是由电脑对电脑一气呵成，这样就能够达到很高的运行效率，而这是智能化系统巨大的优势，也是智能服务系统得以生存的原因，不论是搜索、购物还是其它自动化的服务
大数据
来源：36大数据
2017-08-04
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