机器视觉在制造业智能化转型中的应用——以浙江省未来工厂为例

以浙江省未来工厂企业智能化转型的成功实践为案例,深入研究了机器视觉在企业智能制造建设中的关键贡献。通过对数据和应用场景的详细分析,突显了机器视觉在提高生产效率、降低成本、实现精准化和实时化生产等方面的显著优势。同时,针对当前机器视觉技术的优势和功能特点,展示了其在工业制造各环节中的应用场景,并重点探讨了视觉智能技术未来在工业制造中的发展趋势,为我国工业企业智能制造建设提供参考和借鉴。

加快发展航空智能制造的实践与思考

航空制造业肩负着为国家提供先进航空武器装备、大型客机等各类国之重器的使命。持续推进产品创新突破、生产要素创新配置,实现以数字化和智能化为特征的产业迭代升级和高质量发展,是航空制造业发展的时代主题。智能制造融合了新一代信息技术、先进制造技术、智能制造装备,形成新的制造模式,可大幅度提升航空制造业的装备研制生产能力。本文通过对中国航空工业集团智能制造创新中心长期推进航空智能制造发展的实践进行总结和思考,提出打造航空智能制造创新策源地,构建航空“未来工厂”,以新质生产力加速生成航空未来制造模式,通过不断注入新内涵,实现航空智能制造的持续健康发展。

智能光伏产业链数字化治理策略研究——以嘉兴市为例

在浙江省深入实施数字经济“一号工程”的指引下,嘉兴市积极打造“嘉兴智造”品牌,其优势产业光伏产业链数字化建设和治理对数字经济提质稳进具有重要作用。本文在对嘉兴光伏产业链发展情况和“智能光伏产业大脑”等行业级平台、“未来工厂”建设运行情况进行分析的基础上,提出了以下策略建议:拓展光伏企业合作平台模式、促进产业链强链;支撑“光伏+”创新应用场景运维、助力产业链延链;完善光伏行业技术创新平台、助推产业链补链;构建光伏工业互联网应用生态系统、实现产业链固链等智能光伏产业链数字化治理。

面向未来工厂的城市产业空间微组织框架与模式研究

产业空间组织是城市空间组织的重要组成部分,存量时代的未来企业发展及其布局引导应当打破传统的产业空间利用逻辑,积极关注小微尺度的产业空间组织。在此背景下,杭州以“新制造业计划”大力建设未来工厂,探索城市未来产业空间组织方案。结合杭州未来工厂认定细则,从“政企人”协同视角出发,构建面向未来工厂的产业空间微组织框架;梳理城市未来工厂的总体发展与分布格局,并以8个不同类型的未来工厂为实证案例,从小微尺度研判其周边产业空间微组织状态;总结形成面向未来工厂的产业空间微组织导向,并提出集约型商务模式、孵化型研制模式、复合型网链模式及工厂型智造模式等4种产业空间微组织模式,为推动城市产业高质量发展及空间提质增效提供参考依据。

轮胎工厂传统制造模式向数字化制造模式转变的探索和实施——高性能半钢子午线轮胎未来工厂建设

针对高性能半钢子午线轮胎未来工厂建设,介绍轮胎工厂传统制造模式向数字化制造模式转变的探索和实施。轮胎制造业是一个传统的劳动密集型产业,随着信息技术和数字经济的高速发展,建设轮胎未来工厂锚定绿色、智能、高效、协作,引入大数据、物联网、云计算、人工智能、5G网络等新技术,将传统产业重塑为朝阳产业。轮胎未来工厂延续传统工艺流程,运用数字技术对所有生产线和流程进行全面的数字化改造升级,实现设备系统互连和信息资源充分利用,依托数字化仿真设计、大数据平台分析和决策、生产全流程智能控制以及云计算模型,实现产品设计迭代加速、高精度和高速度检测、高效率和高品质生产,构建企业工业互联网平台,建设平台型协同工厂,用智能化和大数据串起整个产业链。未来工厂以数字化设计、智能化生产、数字化管理、绿色制造、安全管控为基础;以数据驱动生产流程再造;以网络化协同、大规模个性化定制、服务化延伸等新模式为特征,最终实现企业价值链和核心竞争力提升。

先进制造技术创新促进空客“未来工厂”建设

近两年,空客集团致力于通过先进制造技术创新来赢得国际市场竞争力,针对新一轮工业革命发展潮流,提出了"未来工厂"建设构想。将对"未来工厂"建设中机器人技术、虚拟现实技术、3D打印技术等最新的先进制造技术创新成果的研究应用情况进行系统分析。

未来绿色工厂

跨入新时代,绿色发展是我国生态文明建设的核心理念,也是制造业的必然趋势。我国需要大力发展绿色制造产业,而对绿色制造实施主体——绿色工厂进行研究,是引领制造业走向更高舞台的关键方向。通过对国内外绿色工厂的研究,总结了绿色工厂的内涵和标准,提出了未来绿色工厂的基本模式——以绿色技术、信息技术、自动化技术为核心,将绿色化、数据化、智能化、集成化作为特征,考虑环境、社会、经济的影响,分析了绿色工厂的体系架构,包括适应性绿色工厂建筑外壳、智能化绿色生产系统、高能效建筑资源服务系统、绿色工厂能源与环境管理系统、学习和健康训练环境5大部分,对推进绿色工厂发展和产业转型具有重要理论价值和现实意义。

2030的未来工厂

概要地介绍了30年来从精益生产到智能制造的制造模式的演变过程。对未来工厂的概念和特征进行了描述。提出未来工厂是基于工业互联网或物联网的工厂,而且是相互依存的利益共同体,即"互联共生"的新概念。讨论了未来工厂是基于模型的工厂,传统的基于经验的制造将向基于科学的制造转变,工厂的内涵将发生本质性的变化,工厂不仅生产物理的产品,而且提供产品全生命周期的服务,数字线程和数字双胞胎将成为产品生命周期重要组成部分。最后介绍了奥迪公司对未来工厂的设想。

未来工厂技术发展及标准化需求

本文评估了未来工厂的全球潜在需求、效益、概念和先决条件,讨论了相关技术的发展趋势,最后给出了其标准化需求。

螺旋缝埋弧焊钢管智能制造发展与展望

阐述国内外螺旋缝埋弧焊钢管制造技术的发展历程,介绍螺旋缝埋弧焊钢管制造装备的技术现状。提出螺旋缝埋弧焊钢管生产线智能化的发展方向,分析实现“黑灯工厂”需要研究攻克的关键技术难题。展望了螺旋缝埋弧焊钢管行业的发展前景。

传统与未来的碰撞:食品发酵工程技术与应用进展

随着生物技术的飞速发展,作为食品生物工程的主要组成部分,食品发酵工程技术不断升级,在传统发酵食品的菌种、发酵过程、产品品质得到改善的同时,生物制造的功能食品组分、未来食品等新型产品也应运而生。首先概述了由生物技术和信息技术的进步带来的食品发酵研究手段与生产方式的多层面变革,并重点阐释了利用食品合成生物学设计构建细胞工厂的思路和方法,以及食品生物工程在微生物分析、过程工程和分离工程方面的智能化进程。其次,介绍了现代食品生物工程技术在改善传统发酵食品品质及安全性、生产功能食品组分、添加剂和酶制剂、创制未来食品和开发新型益生食品方面的应用进展。最后,对全球和我国食品发酵产业面临的挑战和未来发展趋势进行了总结和展望,以期为食品发酵的技术革新和工业化应用提供参考。

浅析西藏花卉产业的发展现状及前景

论述了西藏目前花卉生产的现状,存在的主要问题及可行性的解决方案,并对花卉产业今后的发展作出可行性预测。

能源管理系统在数字化工厂中的应用研究

主要研究工业能源管理系统的功能与网络结构,并对能源管理系统在国内大型工业项目中的应用现状作简单介绍。

合成生物学与未来食品

食品工业是保障国计民生的支柱产业。随着人口增长、环境污染、气候变化等问题的日益突出,亟需对传统的食品制造工艺进行转型升级。合成生物学的发展为食品制造工艺的变革提供了技术支持。合成生物学能够通过构建细胞工厂将可再生原料转化为重要的食品配料与组分,实现食品的绿色、高效、可持续生物制造。对未来食品制造相对于传统食品制造的特征与优势进行讨论,并列举合成生物学推动食品生物制造的前沿技术和代表性案例,最后对我国基于合成生物学的未来食品制造所面临的机遇与挑战进行展望。

未来工厂(FoF):欧盟制造的希望

未来工厂(FoF)计划是欧盟以制造升级转型为本质目标,在制造业领域投资最大、影响力最深远的一个独立研发计划。从面向未来的忧患意识出发,欧盟将"未来工厂"规划为一场系统化、社会化的使能行动。未来工厂计划的主要理念包括:打造有竞争力的可持续制造,注重以人为本,实现价值链开放,以及一切皆服务(XaaS)等。该计划旨在显著提升欧盟工业的竞争力,满足人们对平价、个性化和生态效率型产品的普遍需求,加强制造业对经济增长和就业的作用,实现智慧、绿色和具有包容性的经济形态。未来工厂行动可被视为欧盟打造面向制造业的创新生态的最重要的政策性举措,因而具有深入关注和跟进研究的价值。

未来食品的低碳生物制造

受到人口增长过快、社会经济发展水平不平衡、人口老龄化和不健康饮食方式等影响,人类面临着食品和营养缺乏、部分人群中营养相关疾病高发等问题。同时,社会低碳发展的需求呼唤一种可持续的食物供给模式。因此,既能满足消费者口感和营养需求,又是绿色可持续食物供给模式的技术,例如功能糖、人造肉等未来食品技术,受到了广泛的关注。近年,新兴的生物制造技术及产品得到了迅猛发展,将会支撑形成绿色、低碳的未来食品产业,引发传统生产模式的深刻变革,是新兴生物经济的重大战略发展方向。本文聚焦于未来食品——功能糖、微生物蛋白及人造肉等关键辅配料的生物制造技术研究,追踪其在细胞工厂构建、工业环境下菌种测试与过程优化和衍生产品开发等研究的最新进展,展望未来的发展趋势,旨在为微生物制造未来食品的产业发展提供指导。

在大数据框架下基于吉布斯抽样的随机搜索方法在金融风险特征提取中的应用

本文的目的是在大数据框架下,系统地陈述了如何利用吉布斯抽样(Gibbs sam pling)方法作为工具,以样本误差容忍度为标准的大数据关联特征因子提取的推断原理为基础,在金融衍生品场景下对关联风险特征进行有效提取的思维和路径.具体来讲,采用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)框架下的吉布斯抽样(Gibbs sampling)算法为工具,通过"OR值"(odds ratio)(也称为"比值比"或"优势比")为验证标准,在大数据(包含传统的结构化和非结构化数据)一般框架下对高度关联特征因子提取推断的原理下,系统性地陈述了如何从海量数据中提取与金融衍生品价格或者风险关联度高的风险特征因子的随机搜索方法.为了能够比较全面地展示如何利用吉布斯抽样方法通过随机搜索算法来实现对金融衍生品风险特征的提取,在本文中,我们对三种金融产品的关联特征提取进行了比较全面和系统的讨论,他们是:1)对支持"基金中的基金"(fund of funds,简称"FOF")组建的影响基金业绩关联特征的挖掘;2)对影响大宗商品期货螺纹钢价格趋势变化的关联特征指标的挖掘;3)对影响大宗商品期货铜价格趋势分析的关联特征刻画的提取.本文的分析和实证结果表明,我们在大数据框架下建立的特征提取方法除了能够有效地筛选出刻画影响基金业绩的关联特征外,也够提取出影响螺纹钢期货和铜期货价格趋势变化的关联特征,这为业界对FOF的组建与管理,对应金融衍生品价格变化走势,特别是大宗期货交易和风险管理方面提供了一种新的分析维度和风险特征因子应用方向.另外,本文讨论的从大数据的视角筛选金融衍生品风险特征因子的方法,也与过去传统的计量分析方法不同,是金融科技在大数据金融方面分析和应用的创新点.