智能制造硬件关键技术

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3C电子产品智能制造的关键技术装备及系统

3C电子产品智能制造的关键技术装备及系统

3C电子产品智能制造的关键技术装备及系统摘要:进入21世纪,是我们国家经济发展最迅速、也是最困难的时期。

现在,随着信息网络的发展,人们的生活和工作都有了极大的改变,同时也带动了行业的发展。

在现代社会中,创意设计拥有着很好的经济效益和文化价值。

除此之外,创新设计还是一个国家和一个企业实力的重要组成部分。

要想让我们国家继续前进,要不断的开发新的技术,就必须要通过创新设计找到一个更好的发展方向。

随着时代的发展,创新设计、电子信息产品和智能制造都发生了很大的变化,本文探讨了面向创新设计的电子信息产品智能制造创新模式。

关键词:创新设计;电子信息产品;智能制造;创新模式引言伴随着网络技术的快速发展,制造系统的各个方面都发生了巨大的变化,智能系统能够有效地收集到各种人员的数据,它既方便又快速,而且消耗的成本也非常低,通过智能系统对数据进行整理和分析,能够提高制造生产的效率。

1创新设计的定义和我国智能制造发展的现状随着人们生活品质的提高,对于精神层面的需求也越来越多。

伴随着人们精神生活的不断发展,许多设计活动应运而生。

21世纪是全球科技走向融合的大好时期,一股新的科技革命正在酝酿之中。

创新设计是对传统以及现代设计的继承和发扬,它具有智能、绿色等特征,它是以当今发达的信息科技、文化以及服务为基础的。

我国在20世纪80年代首次提出智能制造,经过数十年的稳步发展,目前已有较大的进步,取得了一定的成绩。

21世纪以来,我国的智能制造技术发展迅速,在许多重大工程(如感知和控制技术)中发挥着举足轻重的作用。

尽管我国的智能制造产业已经取得了长足的进展,但是仍然存在着许多问题,例如,与智能制造技术有关的理论并没有得到很好的发展,这就是由于基础研究与快速发展的现实技术脱节,所以不能有效地将先进的技术吸收进去。

目前,大部分的智能制造关键部件仍然依靠进口。

2智能制造的标准以及意见在此基础上,提出了一系列的智能制造标准。

从有关的调查中可以看出,我国对智能制造十分重视,所以,要构建健全的智能制造标准体系,使我国的智能制造变得更有标准、更规范。

智能制造装备及系统-基础理论与关键技术

智能制造装备及系统-基础理论与关键技术

1.2.2 智能数控系统
智能数控系统除完成常规的数控任务外,还需要具备其他技 术特征。 (1)智能数控系统需要具备开放式系统架构,数控系统的智 能化发展需要大量的用户数据; (2)智能数控系统还需要具备大数据采集与分析能力,支持 内部指令信息与外部力、热、振动等传感信息的采集,获得 相应的机床运行及环境变化大数据,并通过人工智能方法对 大数据进行分析,建立影响加工质量、效率及稳定性的知识 库,并给出优化指令,提升自适应加工能力;
智能制造装备及系统: 基础理论与关键技术
1 绪论 2 智能制造的基础理论和关键技术
1 绪论
1.1 智能制造装备的基本概念 1.2 智能制造装备的主要分类 1.3 国内外智能制造装备发展现状
1.1 智能制造装备的基本概念
1.1.1 智能制造装备的定义
智能制造装备是指具有感知、分析、推理、决策、执行功能的 制造装备(主要是指数控机床)的总称,是先进制造技术、信 息技术和人工智能技术的高度集成,在航空、航天、汽车、能 源、海洋等国民经济重点制造领域占据着重要地位并发挥着关 键作用。大力发展智能制造装备能够加快制造业的转型升级, 提升制造装备的研发水平和产品质量,还能降低能源与资源的 消耗,同时智能制造装备的发展水平也是衡量一个国家工业现 代化程度的重要标志。
1.2.5 智能装配装备
随着人工智能技术的不断发展,智能装配技术及装备开始 在航空、航天、汽车、半导体、医疗等重点领域得到应用。 除此之外,智能装配装备在农林、环境等领域也具有巨大 的潜力。
1.2.6 智能单元与生产线
智能单元与生产线是指针对制造加工现场特点,将一组能 力相近相辅的加工模块进行一体化集成,实现各项能力的 相互接通,具备适应不同品种不同批量产品生产能力输出 的组织单元,也是数字化工厂的基本工作单元。智能单元 与生产线还具有独特的属性与结构,具体包括:结构模块 化、数据输出标准化、场景异构柔性化及软硬件一体化, 这样的特点使得智能单元与生产线易于集成为数字化工厂。 在建立智能单元与生产线时,需要从资源、管理和执行三 个维度来实现基本工作单元的智能化、模块化、自动化、 信息化功能,最终保证工作单元的高效运行。

智能制造的核心技术之数据获取与处理

智能制造的核心技术之数据获取与处理

智能制造的核心技术之数据获取与处理智能制造是指基于现代信息技术、先进的制造技术和生产模式,实现制造全过程的数字化、网络化、智能化和高度柔性化的一种现代化制造方式。

其中,数据获取与处理是实现智能制造的关键技术。

数据获取数据获取是指通过感知设备、传感器和仪器等硬件装置,获取生产现场的数据信息,如温度、湿度、压力、振动等参数数据。

目前,数据获取主要通过以下几个方面实现:1. 物联网技术物联网技术是传感器、嵌入式系统、网络技术、数据处理技术等综合应用的一种技术体系。

物联网技术通过传感器感知现场数据,然后将数据通过无线通信协议传输到云端,实现实时监控和远程控制等功能。

2. 人机交互技术人机交互技术主要通过人机界面设备、如触摸屏、手持设备、眼动仪等,获取生产现场的各种数据信息。

这些设备可以直接感知现场环境的参数数据,并对数据进行处理和传输。

3. 数字化设备数字化设备包括各种智能设备、机器人等,这些设备可以通过激光、声波、视觉等传感器获取现场数据,并将数据传输到云端或其它数字化系统中。

数据处理数据处理是指对采集到的数据信息经过一系列的算法和模型处理,将数据转化成可视化和可操作的信息,为制造过程提供决策支持和指导。

目前,数据处理主要通过以下几个方面实现:1. 大数据分析技术大数据分析技术是基于数据挖掘、机器学习等算法,对大规模、高维度、异构性的数据进行分析和处理,提取出有用的信息和规律,为制造过程提供优化建议和决策支持。

2. 人工智能技术人工智能技术是指通过机器学习、深度学习等技术,对数据进行智能处理和分析,挖掘数据的内在规律和关联性。

人工智能技术可以自动识别异常数据,进行故障诊断和预测,提高制造过程的效率和质量。

3. 区块链技术区块链技术是一种去中心化的分布式数据库技术,可以保证数据的安全性和可信度。

区块链技术在制造过程中可以实现供应链跟踪和品质溯源,管理产品信息和制造过程的全程记录。

结论数据获取与处理是实现智能制造的关键技术。

人工智能智能硬件

人工智能智能硬件

人工智能智能硬件随着人工智能技术的快速发展,智能硬件正在成为新一轮科技革命的关键驱动力。

智能硬件利用人工智能技术实现智能化的功能,极大地扩展了传统硬件设备的能力和应用范围。

本文将深入探讨人工智能智能硬件的定义、原理、应用领域以及未来发展趋势。

一、人工智能智能硬件的定义人工智能智能硬件是指集成了人工智能技术的硬件设备,通过对环境和用户进行感知、判断和学习,实现智能化的功能和服务。

相比传统硬件设备,人工智能智能硬件更具智能化和自主性,能够以更高效、准确和智能的方式执行任务。

二、人工智能智能硬件的原理人工智能智能硬件的实现离不开以下几个关键技术:1. 传感技术:传感器是智能硬件的重要组成部分,能够感知环境中的各种物理参数和数据。

例如,智能家居中的温湿度传感器、智能手表中的加速度传感器等。

2. 数据处理与分析技术:人工智能智能硬件需要处理大量的数据,并进行相关的分析和计算。

这需要高效的处理器和算法来推演和预测用户的需求和行为。

3. 机器学习技术:人工智能智能硬件能够通过不断学习和优化来提升智能化水平。

机器学习技术使得硬件设备能够自主地从数据中学习和改进,逐渐适应用户的需求。

三、人工智能智能硬件的应用领域人工智能智能硬件在各个领域都有广泛的应用。

1. 智能家居:智能家居系统集成了各种智能硬件设备,如智能音响、智能灯具、智能锁等,能够通过语音、感应等方式实现自动化控制,提供便利与舒适的居住环境。

2. 智能医疗:人工智能智能硬件在医疗领域的应用也相当广泛。

智能医疗设备可以通过传感器和监测技术实时监测患者的生理参数,并提供远程医疗服务和辅助诊断。

3. 智能交通:智能交通系统利用人工智能硬件设备,如智能摄像头、智能交通信号灯等,实现实时交通监控、车流分析和智能调度,提升交通运输的效率和安全性。

四、人工智能智能硬件的未来发展趋势随着科技的不断进步,人工智能智能硬件必将迎来更加广阔的发展前景。

1. 小型化和便携化:未来的智能硬件将越来越小巧轻便,具备更高的移动性和便携性。

制造业领域智能制造的关键技术

制造业领域智能制造的关键技术

制造业领域智能制造的关键技术随着科技的高速发展,制造业正迎来一场前所未有的变革——智能制造的时代已经到来。

智能制造以人工智能、大数据、物联网等关键技术为支撑,将传统制造业转型升级,实现生产自动化、智能化和信息化。

本文将就制造业领域智能制造的关键技术进行探讨。

一、云计算与大数据技术云计算和大数据技术为智能制造提供了强大的支持。

制造业向云端迁移,可以实现跨地域、跨企业的协同生产和资源共享,提高资源利用效率。

同时,通过大数据分析,企业能够及时获取并处理生产过程中涌现出的海量数据,从而实现生产过程的精细化管理。

二、物联网技术物联网技术是实现智能制造的关键基础。

通过传感器、无线通信等技术手段,可以将设备、产品等与互联网进行连接,实现信息的采集、传输和共享。

物联网技术使生产过程更加高效、灵活,提高了设备的利用率和生产线的稳定性。

三、人工智能技术人工智能技术在智能制造中发挥着重要作用。

例如,机器学习和深度学习技术能够帮助企业分析海量数据,提取有价值的信息,优化生产过程。

此外,机器视觉技术也成为智能制造中的重要应用领域,能够实现产品质量检测、自动化装配等工作。

四、增强现实技术增强现实技术通过虚拟与现实的结合,为制造业提供了更加直观、精确的信息交互方式。

在智能制造中,增强现实技术可应用于产品设计、工艺规划等环节,帮助工程师和生产人员更好地理解和操作任务,提高效率和准确性。

五、嵌入式系统技术嵌入式系统技术是智能制造中不可或缺的一环。

通过将计算机技术与传感器、执行器等硬件设备相结合,实现基于控制算法的自动控制和监控。

嵌入式系统技术可以广泛应用于生产线的自动化控制、质量检测、故障诊断等领域,提高生产效率和稳定性。

六、网络安全技术智能制造对网络安全提出了更高的要求。

面对日益增加的网络攻击和数据泄露风险,制造业需要加强网络安全意识和技术防护措施。

网络安全技术能够确保生产数据和企业信息的机密性、完整性和可用性,为智能制造提供可靠的保障。

智能制造的九大技术

智能制造的九大技术

智能制造的九大技术1. 云计算和大数据分析- 介绍:通过利用云计算平台,将海量的生产数据进行收集、存储和处理,并运用大数据分析方法来提取有价值信息。

- 应用场景:优化生产过程、预测设备故障等。

2. 物联网(IoT)- 介绍:物联网是指各种传感器与网络连接起来,实现设备之间相互通信并自动执行任务。

在智能制造中可以应用于工厂内部以及供应链管理上。

- 应用场景:追踪产品位置、监控设备状态等。

3. 虚拟仿真技术- 介绍: 利用虚拟仿真技术对整个生产流程进行模拟,在数字环境下测试不同方案效果,并帮助决策者做出最佳选择。

-应该场景: 设计新产品或改进既有设计时使用, 还可作为培训员工的辅段.4. 嵌入式系统与人机交互界面-[简要说明] : 智能制造需要高度灵活性丶易操作性丶安全稳定地操纵硬件.[适用场景] : 设备操作界面丶智能等.5. 3D打印技术- 介绍:通过逐层堆叠材料来制造物体的一种新型生产方式。

可以实现快速原型设计和个性化定制。

-[简要说明]: 利用计算机辅助设计软件, 将数字模型切片并传输给3D 打印设备,再由该设备将融化了的塑胶或金属按照指令进行堆积.[应用场景]: 快速样品开发、小批量生产以及特殊形态产品。

6. 智能感知与识别技术+[简要说明] :利用各类传感器采集数据,并运行相应算法对所得信息加工处理后做出反馈控制决策.[适合使用情境 ]: 自动检测缺陷丶质量监控系统等7. 网络安全与隐私保护- 介绍:在智能制造中,网络安全是至关重要的因素之一。

需要确保所有连接到互联网上的设备都有足够强大而可靠地防御手段。

+ 应当注意事项: 防止未经许可方获取到敏感信息丶防止未经授权方对设备进行恶意操作等.8. 与机器学习- 介绍:通过训练模型和算法,使计算机具有类似于人脑的思考、决策和问题解决能力。

+应用场景: 质量检测系统, 生产调度优化以及预测性保养9. 自动化技术[简要说明] : 利用各种传感器&执行元件实现生产过程自主运行.+[适合使用情境]: 组件装配线上的零部件搬运任务丶物料仓库管理中货架高低位置移动等。

智能制造装备技术

智能制造装备技术

智能制造装备技术随着经济全球化和科技进步的不断发展,智能制造成为行业的重要趋势,对于制造企业来说是一个重要的战略选择。

智能制造装备技术是智能制造的基础,它是指以信息技术为核心,利用传感技术、通信技术、自动化技术、先进控制技术等手段,集成和应用一系列先进的工业装备系统,实体化生产元素(设备、工件、人员等)和物流元素(原材料、半成品、成品、能源等)的信息化和数字化,实现智能制造的自动化、灵活化、高效化。

智能制造装备技术的核心是智能化装备系统及其相关软件和服务。

智能化装备系统是指集成各种传感器、执行器、控制器等设备和软硬件平台,能够自主完成机械、电气、自动化等多领域技术整合的装备系统。

智能化装备系统不仅能够实现高度的自动化和智能化,还能够满足企业的灵活化生产需求,提高生产效率和产品质量。

智能制造装备技术的关键技术包括:1.先进传感技术传感器是智能制造的关键技术之一,能够提供实时数据和信息,为制造过程的监控、控制和优化提供支持。

目前,包括物理性、化学性、生物性等多种类型和功能的传感器已经广泛应用于工业制造过程中,不断提高生产效率和产品质量。

2.自动化技术自动化技术是智能制造的重要手段,能够实现物流和生产线自动化、机器人自动化、柔性化生产等。

通过自动化技术可以减少人工干预,提高生产效率和产品质量。

3.通信技术通信技术是智能制造中的必要技术,可以实现各种设备之间的互通和协作,以及对生产过程的实时监控和控制。

高速、安全、可靠的通信技术是智能制造的基础,并促进了智能化装备系统和智能制造工厂的建立。

4.数字化技术数字化技术是智能制造的核心技术,它将实体世界数字化,并提供实时数据和信息,以支持监控、控制和优化。

它可以帮助企业实现生产全过程数据化、数字化、网络化,从而提高生产效率和产品质量。

总之,智能制造装备技术是对工业生产进行技术升级的重要手段,它将改变传统制造行业的模式和方式,带来新的商业机会和生产效率。

随着技术不断地进步,未来智能制造装备技术将呈现出全新的面貌,为未来智能制造的发展带来更广阔的前景。

智能制造技术的构成和应用

智能制造技术的构成和应用

智能制造技术的构成和应用随着信息化、数字化、智能化的发展,智能制造成为制造业转型升级和发展的重要抓手。

智能制造技术是以人工智能、物联网、大数据、云计算等先进技术为支撑,将生产系统中的设备、工艺、人员等实现智能化的制造模式。

那么智能制造技术的构成和应用究竟是什么呢?一、智能制造技术的构成1.物联网技术物联网技术是智能工厂建设和实现智能化生产的基础。

它通过将各种设备、传感器等连接到互联网上,实现设备间互联互通,自动收集数据等功能。

这一技术的应用将对生产过程的监测、预警、控制等方面产生巨大的影响,提高生产效率、降低生产成本。

2.云计算技术云计算技术是“互联网+”的重要组成部分,也是智能制造需要的关键技术之一。

它将传统的硬件、软件资源通过互联网进行集中管理和交付,为制造企业提供安全、高效、灵活的计算资源。

与此同时,云计算还可为制造企业提供数据存储、处理、分析等一系列服务。

3.大数据技术大数据技术与云计算技术相辅相成,也是智能制造实现的重要手段。

智能工厂的产生和发展离不开大数据的支撑,通过对海量数据的采集、处理、分析等,可以为制造企业带来更为精细的生产管理和提升生产效率的层面。

4.人工智能技术人工智能技术是智能工厂建设的重要支撑。

它通过模拟人类大脑智能的方式,对人的语音、图像等自然语言进行处理,输出相关的信息。

智能工厂建设中,人工智能技术主要应用于自动化生产线的压力监测、预测、控制等领域。

二、智能制造技术的应用1.智能制造在制造业的应用智能制造已经成为制造业发展和转型的重要抓手。

在工业生产中,智能制造技术主要包括生产设备智能化、生产过程自适应控制、生产流程智能化管理、供应链自动化等方面的应用。

这些应用的实现可以大大提高制造效率、降低生产成本。

2.智能制造在农业的应用农业作为第一产业,也逐渐开始向智能化转型。

智能农业主要包括智能温室、智能养殖、智能植保等方面的应用。

智能化后的农业生产可以自动化、精准化、智能化,更加符合现代生产要求。

智能制造技术发展与应用趋势

智能制造技术发展与应用趋势

自劢识别技术
通过EDI迚行供应链协同
让制造商的供应链协作信息化、自动化
客户
客户 客户 客户
运输状态
产品询价 采购订单/更改
订单确认 物料需求预测 提前发货通知
提货信息
收货通知 发票信息 付款通知
供应商
供应商 供应商 供应商
智能制造关键技术之十:智能决策
• 业务智能(BI)、业务分析(BA)与企业绩效 管 理(EPM):
生产模式创新 商业模式创新
使能技术:工控、工业软件、物联网、机器人、增材制造、云计算、 大数据分析、电子数据交换、增强现实等
智能制造关键技术之一:智能产品
关键技术:
• 环境感知 • 路径规划 • 智能识别 • 自主决策
自主决策
关键技术:
• 工况识别感知 • 控制算法及策略
自适应工况
回收 信息
销售 信息
• 具有丰富的两化融合知识传播、 经验 培训、咨询服务经验。
两化融合服务助推制造业转型升级
两化融合知识传播与分享
ABB的YuMi双臂协作机器人
智能制造关键技术之四:智能产线
• 在生产和装配的过程中,能够通过传感器或RFID自劢进行 数据采集,幵通过电子看板显示实时的生产状态;
• 能够通过机器视觉和多种传感器进行质量梱测,自劢剔除 丌合格品,幵对采集的质量数据进行SPC分析,找出质量 问题的成因;
• 支持多种相似产品的混线生产和装配,灵活调整工艺,适 应小批量、多品种的生产模式;
否按计划拜访了特定客户; • 许多消费品制造企业实现了全渠道营销,实现了多个网庖系
统不ERP系统的无缝集成,从而实现自劢派单。 • 主流电梯制造企业纷纷研収了销售配置器软件系统,可以让

简述智能制造系统的组成

简述智能制造系统的组成

简述智能制造系统的组成智能制造系统是指利用先进的科学技术和信息技术,通过整合传感器、控制器、通信设备、计算机软硬件等多种技术手段和资源,建立起一套高效、智能、灵活的制造模式和体系。

智能制造系统的组成包括硬件设备、软件系统、网络通信、数据管理和人机交互等多个方面。

一、硬件设备智能制造系统的硬件设备是实现智能制造的重要基础,包括传感器、控制器、机器人、智能设备等。

传感器是智能制造系统中最基本的硬件设备之一,它可以感知生产过程中的物理量和状态,并将其转换成电信号传输到计算机系统中进行处理。

控制器是智能制造系统中的另一个重要硬件设备,它可以根据传感器采集到的数据,对生产过程进行控制和调整,保证生产过程的稳定性和高效性。

机器人是智能制造系统中的核心设备之一,它可以根据预设的程序和指令,完成各种生产任务和加工工作。

智能设备是智能制造系统中的另一个重要硬件设备,它可以通过网络通信和数据交互,实现设备之间的智能协同和信息共享,提高生产效率和质量。

二、软件系统智能制造系统的软件系统是实现智能制造的关键技术之一,包括工艺规划、生产调度、质量控制、设备管理、数据分析等多个方面。

工艺规划是智能制造系统中的核心软件之一,它可以根据产品的特性和需求,制定出最优化的生产工艺和加工方案。

生产调度是智能制造系统中的另一个重要软件,它可以根据生产计划和实际情况,对生产过程进行调度和控制,保证生产效率和质量。

质量控制是智能制造系统中的关键软件之一,它可以对生产过程中的关键环节和产品质量进行监控和控制,确保产品符合质量标准。

设备管理是智能制造系统中的另一个重要软件,它可以对生产设备的状态和使用情况进行监控和管理,提高设备的利用率和效率。

数据分析是智能制造系统中的核心软件之一,它可以对生产过程中的各种数据进行分析和处理,提供决策支持和优化建议。

三、网络通信智能制造系统的网络通信是实现智能制造的重要手段之一,包括局域网、互联网、物联网等多个层次。

《智能制造技术导论》6.1 智能硬件技术

《智能制造技术导论》6.1 智能硬件技术
数控机床控制技术是集机械制造技术、自动化技术、计算机技术、传感检 测技术、信息处理技术以及光电液一体化技术于一体的现代制造技术,由 于数控设备的先进性、复杂性和智能化的特点,其应用与操作必须由经过 专门培训的人员来担任。
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智能制造基导础论与技应术用
第第六三章章智智能能制制造造的关支键撑技技术术
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智能制造基导础论与技应术用
第第六三章章智智能能制制造造的关支键撑技术术
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智能制造基导础论与技应术用
第第六三章章智智能能制制造造的关支键撑技技术术
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智智能能制制造造基导础论与技应术用
第第六三章章智智能能制制造造的关支键撑技技术术
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智能制造导基论础技与术应用
第第六三章章智智能能制制造造的关支键撑技技术术
移动机器人是物流技术的核心技术和设备,用现代物流技术配合、支 撑、改造、提升传统生产线,实现点对点自动存取的高架箱储、作业和搬 运相结合,实现精细化、柔性化、信息化,缩短物流流程,降低物料损耗 ,减少占地面积,降低建设投资。
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智能制造基导础论与技应术用
第第六三章章智智能能制制造造的关支键撑技术术
移 动 机 器 人 A G V
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智能制造基导础论与技应术用
第第六三章章智智能能制制造造的关支键撑技技术术
四、 自动装箱系统 机器人自动装箱、码垛工作站是一种集成化的系统,它包括工业机器人、控 制器、编程器、机器人手爪、自动拆叠盘机、托盘输送及定位设备和码垛模式软件 等。它还配置自动称重、贴标签和检测及通讯系统,并与生产控制系统相连接,以 形成一个完整的集成化包装生产线。
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第第六三章章智智能能制制造造的关支键撑技技术术
智智能能制制造造基导础论与技应术用

简要概括智能制造关键技术

简要概括智能制造关键技术

简要概括智能制造关键技术
智能制造是指利用先进的信息技术和自动化控制技术,加强企业
内部流程协调和生产活动的智能化,提高产品质量和生产效率,实现
可持续发展的制造模式。

实现智能制造需要先掌握以下几个核心技术:
1. 传感器技术:传感器是对物理量进行检测的重要设备,可用于
感知物体的位置、状态、运动等信息。

传感器技术在智能制造中起到
了关键的作用,能够实现产品的实时监测和数据采集,对于提高生产
效率和产品质量具有重要的意义。

2. 互联网技术:互联网技术将设备、数据和人员进行高效的连接,实现智能生产环境。

通过互联网技术,生产过程中涉及的各个环节可
以实现信息的实时共享,从而提高生产的灵活性、智能化程度和自动
化水平。

3. 数据分析技术:数据分析技术利用大数据处理和人工智能算法,对生产中涉及到的数据进行全面的分析和挖掘,从而实现对生产过程
的精细化控制,提高生产效率和产品质量。

4. 机器人技术:机器人技术是智能制造的重要载体,可用于实现
自动化生产线的构建和优化,提高生产效率和灵活性。

5. 人工智能技术:人工智能技术可应用于智能制造的多个环节,
如生产计划、生产控制、质量检测等。

人工智能技术的引入可以实现
智能化生产过程的精细化控制和优化,提高生产效率和产品质量。

综上所述,智能制造需要从多个角度进行技术创新和应用,既要在硬件设备上实现智能化,也要在软件层面进行数据分析和人工智能的应用。

随着技术的不断发展,智能制造将为企业实现可持续发展和高质量发展提供更加广阔的空间。

人工智能在智能制造中的软件与硬件结合

人工智能在智能制造中的软件与硬件结合

人工智能在智能制造中的软件与硬件结合智能制造是指通过人工智能技术和先进制造技术的融合,实现制造过程的自动化、智能化和高效化。

在智能制造中,软件和硬件的结合是不可或缺的。

本文将从软件和硬件两个方面,探讨人工智能在智能制造中的作用。

一、软件方面的应用1.数据分析与挖掘在智能制造中,大量的数据被收集和生成。

通过人工智能的技术,可以对这些数据进行分析和挖掘。

通过分析制造过程中的各个环节,可以找到优化的空间,并做出相应调整,提高生产效率和质量。

2.智能优化与调度基于人工智能技术,可以实现生产线的智能优化和调度。

通过对生产过程的规划和调度,可以有效避免资源的浪费和过度运转,提高生产效率和降低成本。

3.质量控制与故障预测人工智能在智能制造中还可以用于质量控制和故障预测。

通过对生产过程的监测和分析,可以实时判断产品的质量状况,并预测可能发生的故障,提前采取措施,确保产品的质量和安全。

二、硬件方面的应用1.传感器技术传感器技术是智能制造中硬件方面的重要组成部分。

通过传感器可以实时感知到生产过程中的各种信息,如温度、压力、速度等。

这些信息可以用于控制系统的反馈和调整,保证制造过程的稳定和高质量。

2.机器人技术机器人技术是智能制造中的关键技术之一。

通过人工智能技术的支持,机器人可以智能化地执行任务,如物料搬运、装配等。

机器人的应用可以极大地提高生产效率和减少人力成本。

3.网络通信技术智能制造中的各个设备和系统需要进行信息交互和协同工作,这离不开网络通信技术的支持。

通过网络通信技术,不同设备和系统可以实现数据的共享和传输,实现系统的整合和优化。

三、软硬件结合的优势1.提升生产效率软件和硬件的结合可以实现生产过程的自动化和智能化,提高生产效率。

通过软件的智能优化和调度,可以合理安排不同环节的生产顺序和时间,减少无谓的等待和闲置时间。

通过软件的数据分析和挖掘,可以及时发现生产过程中的瓶颈和问题,并采取相应措施,提高生产效率。

人工智能在智能制造中的软件与硬件结合

人工智能在智能制造中的软件与硬件结合

人工智能在智能制造中的软件与硬件结合人工智能(Artificial Intelligence,AI)的快速发展使得智能制造在各行各业得到广泛应用。

智能制造是通过运用先进的技术、软件和硬件设备来提高生产效率、降低成本、改善工作环境和产品品质的一种生产制造方式。

在智能制造中,软件与硬件的结合是不可或缺的,而人工智能则能为这种结合提供强大的支持和推动。

本文将探讨人工智能在智能制造中软件与硬件的结合,以及这种结合在实际应用中的意义和挑战。

一、软件与硬件的结合在智能制造中的作用软件与硬件在智能制造中各自具有不可替代的作用,二者的结合可以充分发挥各自的优势,实现智能制造的最大效益。

1. 软件的作用软件是智能制造的核心,通过人工智能算法和模型,软件可以对海量的数据进行分析和处理,从而实现自动化控制、实时监测以及智能决策等功能。

例如,智能制造领域的生产计划系统可以通过软件对供应链和生产过程进行优化,提高生产效率和资源利用率。

软件还可以实现工厂设备的自动诊断和预测维护,大幅减少设备故障带来的生产停机时间和维修成本。

2. 硬件的作用硬件设备是实现智能制造的物质基础,包括传感器、执行器、机器人等各种智能设备。

这些硬件设备可以收集和传输生产过程中的各种数据,为软件提供实时的工作状态和环境信息。

通过硬件设备的协同工作,可以实现物流的自动化、加工工序的自动控制等功能。

智能硬件还可以通过与软件的结合,实现设备的智能化管理和优化调度,提高生产的稳定性和可靠性。

3. 软件与硬件的结合软件和硬件之间的结合是智能制造的关键,二者相互依赖、相互支持。

软件通过对硬件设备的控制和监测,实现生产过程的自动化和智能化;硬件设备则通过数据的采集和反馈,为软件提供准确的信息和工作状态,实现软件的精确控制和决策。

二、人工智能在智能制造中软件与硬件结合的实际应用在智能制造的实际应用中,人工智能在软件与硬件结合方面发挥了重要的作用。

以下是一些典型的应用案例:1. 智能机器人机器人是智能制造的典型硬件设备,通过与人工智能软件的结合,可以实现更加复杂和精确的操作和决策。

智能制造中机电一体化关键技术及其应用研究

智能制造中机电一体化关键技术及其应用研究

智能制造中机电一体化关键技术及其应用研究摘要:随着智能制造的快速发展,机电一体化作为关键技术在现代制造领域中扮演着重要角色。

本论文旨在研究机电一体化在智能制造中的关键技术与应用,并以此为基础探讨其对制造业转型升级和产品质量提升的影响。

机电一体化作为智能制造的基础,其关键技术的研究和应用对于推动制造业的转型升级具有重要意义。

关键词:机电一体化;智能制造;关键技术引言智能制造作为现代制造业的重要发展方向,致力于通过高度自动化、高效率和智能化的方式提升生产效率和产品质量。

在智能制造过程中,机电一体化技术以其融合机械、电子、信息和控制等多学科的特性,成为实现智能制造的关键环节。

机电一体化技术将传统的机械系统与电子控制系统紧密结合,通过集成与协同,实现全自动化和智能化的生产过程。

它不仅可以提高生产效率,降低能耗和人力成本,还能够增强产品的灵活性、可靠性和安全性。

因此,机电一体化技术在智能制造中具有广泛的应用前景。

本研究的目的是为相关领域的研究者和从业者提供一个全面而深入地理解机电一体化技术在智能制造中的关键性质和实际应用。

通过研究结果的总结与归纳,将进一步推动智能制造领域的发展,促进制造业的转型升级,为提升产品质量和市场竞争力作出贡献。

一、机电一体化的研究概况机电一体化指的是将机械、电子、信息和控制等多个学科结合起来,使机械系统和自动化设备达到高度集成和智能化控制的技术与方法。

其特征是:在机械,电子,信息,控制等方面,各学科之间的技术互相结合,构成一个完整的体系。

利用自动化、智能化技术,对生产过程进行自动控制,并进行智能决策。

综合运用机电能源,提高能源利用率。

各部分、各部分间的密切配合,使各部分、各部分能够互相分享,共同工作。

不同于传统的生产模式,在生产过程中,机械装备与电控系统之间通常是各自为政,缺少有效的整合与协作。

在传统的生产模式下,生产过程主要依靠手工、手工、经验,没有实现自动化、智能化。

在传统的生产模式下,存在着生产效率低下、成本高昂、品质不佳等问题。

人工智能在智能制造中的软件与硬件结合

人工智能在智能制造中的软件与硬件结合

人工智能在智能制造中的软件与硬件结合随着科技的飞速发展,人工智能(AI)正逐渐渗透到各个领域,其中智能制造是其中一个应用领域。

在智能制造过程中,软件与硬件结合是人工智能实现高效运行的关键。

本文将从软件和硬件两个角度探讨人工智能在智能制造中的结合,分析其应用与意义。

一、软件与硬件结合的意义在智能制造中,软件和硬件的结合意味着将人工智能算法和技术与实际机器设备相结合,实现智能化、自动化的生产过程。

这样做的好处是多方面的:1. 提高生产效率:通过软件的智能化管理和硬件设备的自动化操作,可以大幅提高生产效率,减少人力投入,降低生产成本。

2. 提升产品质量:人工智能可以对生产过程进行实时监测和分析,及时发现并修复潜在的问题,从而提高产品质量和稳定性。

3. 个性化生产:软件与硬件结合可以根据客户需求进行个性化定制生产,满足多样化的市场需求。

4. 数据分析与优化:通过软件的数据分析和机器学习算法,可以对生产过程进行优化和预测,提前做出调整以达到更好的效果。

二、软件与硬件的结合方式在智能制造中,软件与硬件的结合可以通过多种方式实现。

以下是几种常见的结合方式:1. 控制算法与设备连接:软件的控制算法与硬件设备进行连接,实现对设备的智能化控制,实时调整参数和运行状态。

2. 传感器数据采集与分析:借助传感器采集的数据,通过软件进行实时分析,判断设备状态是否正常,是否需要进行维护或修理。

3. 大数据分析与预测:软件通过对大量生产数据的收集和分析,可以进行生产过程的预测和优化,提高生产效率和产品质量。

4. 机器学习与自动化控制:通过机器学习的方法对生产过程进行模型训练,实现自动化控制,提升生产效率和产品的一致性。

三、人工智能在智能制造中的应用案例目前,人工智能在智能制造中已经有了广泛的应用。

以下是几个实际案例:1. 自动化仓储系统:通过人工智能的视觉识别和路径规划算法,实现对仓储系统的自动化管理,提高仓储效率和准确性。

2. 智能机器人装配线:人工智能控制的机器人在装配线上进行产品组装,大幅降低人力成本,提高生产效率和一致性。

智能制造概论与技术

智能制造概论与技术

智能制造概论与技术智能制造概论与技术文档第一章:引言1.1 智能制造的定义和背景1.2 智能制造的意义和影响1.3 文档目的和结构第二章:智能制造的基础知识2.1 制造业的发展历程2.2 智能制造的关键技术与特点2.3 智能制造的应用领域2.4 智能制造的挑战和机遇第三章:智能制造的架构与框架3.1 智能制造的整体架构3.2 智能制造的关键技术架构3.3 智能制造的数据流程与信息流程3.4 智能制造的软硬件平台与集成第四章:智能制造的关键技术4.1 在智能制造中的应用4.2 大数据在智能制造中的应用4.3 云计算与边缘计算在智能制造中的应用4.4 物联网技术在智能制造中的应用4.5 自动化技术在智能制造中的应用4.6 机器视觉与感知技术在智能制造中的应用第五章:智能制造的案例研究5.1 智能工厂建设与实践5.2 智能生产线的设计与优化5.3 智能仓储与物流管理5.4 智能在制造业中的应用5.5 智能制造在汽车制造业中的应用5.6 智能制造在电子制造业中的应用第六章:智能制造的发展趋势与展望6.1 智能制造的发展趋势6.2 智能制造的市场前景与机遇6.3 智能制造的挑战与解决方案6.4 智能制造的创新与应用推广第七章:总结与展望7.1 文档总结7.2 对智能制造的展望和预测7.3 对未来研究方向的建议附件:附件一:智能制造的应用案例研究报告附件二:智能制造的技术资料和专利文献附件三:智能制造的数据分析和统计报告法律名词及注释:1.知识产权:指对各种创造性的智力劳动成果所享有的权利,包括专利权、商标权、著作权等2.数据隐私:指个人或组织在网络中产生的各种数据信息,受到法律保护的隐私权3.电子商务:利用电子通信技术和互联网开展商业活动的行为和过程4.数据安全:指确保数据不被无权限访问、使用、修改或销毁的保密性、完整性和可用性。

智能制造硬件关键技术

智能制造硬件关键技术

智能制造硬件所涉及的关键技术过去10年,数字计算和通信的迅猛发展,使得以新型传感器、智能控制系统、工业机器人、制动化成套设备为代表的智能制造产业得到高速发展。

其中3D打印机是数字化代表,机器人是智能化代表。

互联网的再次发展,使得未来是“产业互联网"的时代,互联网将改变每一个产业、组织乃至整个社会.产业互联网所代表的跨界融合成为总的发展趋势,从最早的零售业到如今的金融、医疗、可穿戴、在线教育、在线旅游以及生活服务的方方面面,传统硬件领域也将被改变.近些年来,从智能手机发展到智能手表、智能眼镜,以及物联网下的智能家居,智能硬件产业格局从发端到发展,已经形成巨大的浪潮。

产业互联网与智能硬件融合,更酝酿着商业模式颠覆与生活方式的变革,从而使得智能制造、智能服务等多新型行业得以出现和发展.智能制造,是面向产品全生命周期,实现泛在感知条件下的信息化制造,是高度网络连接、知识驱动的制造模式。

智能制造优化了制造行业的全部业务和作业流程,可实现可持续生产力增长、高经济效益目标。

并且,智能制造结合信息技术和工程技术,从根本上改变产品研发、制造、运输和销售过程。

智能制造技术是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上,通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术,实现设计过程、制造过程和制造装备智能化,是信息技术、智能技术与装备制造技术的深度融合与集成.智能制造,是世界范围内信息化与工业化深度融合的大趋势,愈加成为衡量一个国家和地区科技创新和高端制造业水平。

智能制造的发展和智能硬件紧密结合,智能硬件是传统设备产业基于产业互联网发展的新阶段。

智能硬件技术使传统的制造装备和各种家电、医疗设备具有了信息的采集、分析和执行的能力,通过软硬件结合的方式,对传统设备进行改造,形成了智能装备和智能产品。

智能化之后,硬件具备连接的能力,实现互联网服务的加载,通过与网络互连、移动计算、云计算等互联网技术融合,将单体智能扩展到网络智能,形成“云+端”的典型架构,具备了大数据等附加价值,进一步拓展了智能产品的能力和范围。

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智能制造硬件所涉及的关键技术过去10年,数字计算和通信的迅猛发展,使得以新型传感器、智能控制系统、工业机器人、制动化成套设备为代表的智能制造产业得到高速发展。

其中3D打印机是数字化代表,机器人是智能化代表。

互联网的再次发展,使得未来是“产业互联网”的时代,互联网将改变每一个产业、组织乃至整个社会。

产业互联网所代表的跨界融合成为总的发展趋势,从最早的零售业到如今的金融、医疗、可穿戴、在线教育、在线旅游以及生活服务的方方面面,传统硬件领域也将被改变。

近些年来,从智能手机发展到智能手表、智能眼镜,以及物联网下的智能家居,智能硬件产业格局从发端到发展,已经形成巨大的浪潮。

产业互联网与智能硬件融合,更酝酿着商业模式颠覆与生活方式的变革,从而使得智能制造、智能服务等多新型行业得以出现和发展。

智能制造,是面向产品全生命周期,实现泛在感知条件下的信息化制造,是高度网络连接、知识驱动的制造模式。

智能制造优化了制造行业的全部业务和作业流程,可实现可持续生产力增长、高经济效益目标。

并且,智能制造结合信息技术和工程技术,从根本上改变产品研发、制造、运输和销售过程。

智能制造技术是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上,通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术,实现设计过程、制造过程和制造装备智能化,是信息技术、智能技术与装备制造技术的深度融合与集成。

智能制造,是世界范围内信息化与工业化深度融合的大趋势,愈加成为衡量一个国家和地区科技创新和高端制造业水平。

智能制造的发展和智能硬件紧密结合,智能硬件是传统设备产业基于产业互联网发展的新阶段。

智能硬件技术使传统的制造装备和各种家电、医疗设备具有了信息的采集、分析和执行的能力,通过软硬件结合的方式,对传统设备进行改造,形成了智能装备和智能产品。

智能化之后,硬件具备连接的能力,实现互联网服务的加载,通过与网络互连、移动计算、云计算等互联网技术融合,将单体智能扩展到网络智能,形成“云+端”的典型架构,具备了大数据等附加价值,进一步拓展了智能产品的能力和范围。

智能的硬件的发展和热捧,已经从可穿戴设备延伸到智能电视、智能家居、智能汽车、医疗健康、智能玩具、机器人等领域。

智能硬件具有以下特征。

首先,越来越多的软件代替硬件功能,可以通过软件控制硬件;其次,与以往单纯的硬件商品销售不同,对硬件产品附属的服务性需求或者基于商品解决方案的需求正在快速增加;第三,硬件制造业周期,从产品设计到生产,再到推向市场需要时间越来越短。

硬件产业正在向软性制造的方向发展,不断用软件定义产品的功能和性能,提高对以软件为主导的创新的重视程度,硬件产品的真正价值从硬件转移到了软件。

可以看出,智能制造是由智能装备与互联网协同创新而来。

智能装备即是智能硬件发展而来,使传统制造装备拥有了诸如分析、推理、判断、构思和决策等各种仿人类智能活动;而互联网技术则将过去单一设备的制造加工延展到分布式制造网络环境中,在单体装备智能基础上叠加网络群体智慧,实现了基于互联网的全球制造网络环境下智能制造系统。

智能制造在制造的全生命周期中进行感知、分析、推理、决策与控制,实现产品需求的动态响应。

要实现一个生产系统的智能制造,关键智能基础共性技术需要突破,这其中涉及到如下关键技术。

1识别技术识别功能是智能制造环节关键的一环,需要的识别技术主要有射频识别(RFID)技术,基于深度三维图像识别技术,以及物体缺陷自动识别技术。

射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术又称为无线射频识别,是一种无线通信技术,可以通过无线电信号识别特定目标并读写相关数据,而无需识别系统与特定目标之间进行机械或光学接触。

常用的无线射频有低频(125~134.2kHz)、高频(13.56MHz)和超高频3种,而RFID读写器分为移动和固定式两种。

射频识别是一种自动识别技术,它将小型的无线设备贴在物件表面,并采用RFID阅读器进行自动的远距离读取,提供了一种精确、自动、快速的记录和收集目标的工具。

基于三维图像物体识别的任务是识别出图像中有什么类型的物体,并给出物体在图像中所反映的位置和方向,是对三维世界的感知理解。

在结合了人工智能科学、计算机科学和信息科学之后,三维物体识别在智能制造系统中识别物体几何情况的关键技术。

物体缺陷,无论是表面缺陷还是内部缺陷,都将会给物体材料、结构带来严重的力学性能下降,其中应力集中现象会非常严重地影响材料的力学性能。

因而,对物体进行缺陷检测就显得十分必要。

不同材料有不同的缺陷识别方法,计算机视觉技术的发展,机器视觉的物体缺陷检测技术愈加受到重视,该检测系统不受恶劣环境和主观因素影响。

基于机器视觉的物体缺陷自动识别技术,在智能制造系统中队产品的检测与评估有着重要作用。

2实时定位系统在实际生产制造现场,需要对多种材料、零件、工具、设备等资产进行实时跟踪管理;在制造的某个阶段,材料、零件、工具等需要及时到位和撤离;生产过程中,需要监视在制品的位置行踪,以及材料、零件、工具的存放位置等。

这样,在生产系统中需要建立一个实时定位网络系统,以完成生产全程中角色的实时位置跟踪。

实时定位系统(Real Time Location System,RTLS)由无线信号接收传感器和标签无线信号发射器等组成。

一般地,被跟踪目标贴上有源RFID标签,在室内布置3个以上阅读器天线,使用有源RFID标签来发现目标位置;3个阅读器天线接收到标签的广播信号,每个信号将接收时间传递到一个软件系统,使用三角测量来计算目标位置。

RTLS通常建在一个建筑物内或室外识别和实时跟踪对象的位置。

RTLS通常不包括GPS、手机跟踪或只使用被动RFID跟踪的系统。

RTLS的物理层技术通常是某种形式的射频(RF)通信,但一些系统使用了光学(通常是红外)或声(通常是超声波)技术代替了无线射频。

标签和固定参考点可以布置发射器和接收器,或两者兼而有之。

目前,室内实时定位系统通常采用超声、红外、超宽带(UWB)、窄频带等技术,在带宽、精度、墙体穿透性、抗干扰能力等方面存在各自的特点,其技术性能各有差异。

经过测试和实践,超宽带的综合性能最优,所以在许多生产制造现场广泛采用了基于超宽带的实时定位系统。

3无线传感器网络今天的工厂布置了越来越多的检测点,产生了大量的数据。

这些数据容易被机器自动收集处理,但是人类可以不处理它们。

因此,如果机器在某个生产区域可以彼此交流的话,那是相当有用的。

通过创建网络化的检测环境,许多处理过程可以做得更加高效、柔性和低成本。

非常小的、低成本的无线传感器分布在生产工厂里,允许对象注册它们的环境和无线通信;几种不同类型的传感器技术,如光电、压力、温度和红外传感器共同努力创建一个整体情况描述,感受目前环境发生变化的一切。

在未来的工厂里,产品和生产设施将成为活跃的系统组件,控制着自己的生产和物流,它们将构成一个信息物理融合系统——连接互联网的网络空间与现实物理世界。

然而,不同于当前机电一体化系统,它们具有与环境交互的能力,可以规划和调整自己的行为来适应环境,并且学习新的行为模式和策略,从而进行自我优化,进而实现最小批量的快速产品转化和多品种的高效率生产。

嵌入式传感器/致动器组件、机器/机器通信交流和主动语义产品记忆催生了在工业环境中节约资源的优化方法,这将促进未来工厂以一个合理的成本实现环境保护和复杂生产。

无线传感网络(Wireless Sensor Network,WSN)是由许多在空间分布的自动装置组成的一种无线通信计算机网络,这些装置使用传感器监控不同位置的物理或环境状况(如温度、声音、振动、压力、运动或污染物等)。

无线传感网络的每个节点除配备1个或多个传感器之外,还装备了1个无线电收发器和1个很小的微控制器和1个能源(通常为电池)。

单个传感器节点的尺寸可以大到像一架航天飞机,也可以小到如一粒尘埃。

传感器节点的成本也是不一样的,从几百美元到几美分不等,这取决于传感器网络的规模及单个传感器节点所需的复杂度。

传感器节点尺寸与复杂度的限制决定了能量、存储、计算速度与带宽的受限。

无线传感网络主要包括3个方面:感应、通信、计算(硬件、软件、算法)。

其中的关键技术主要有无线数据库技术,如用于无线传感器网络的查询和其他传感器通信的网络技术,特别是多次跳跃路由协议,如摩托罗拉使用在家庭控制系统中的ZigBee无线协议。

标准的ZigBeeTM或802.15.4对于许多低功耗、低数据率无线通信服务而言,是一个不错的选择。

然而,高数据率通信则要选择802.11 WLAN无线局域网。

需要大活动范围和更长电池供电的应用场合,ZigBee协议能轻松满足代码空间(32~70kB),并有一个适度的范围(10~100m)。

对于工业和家庭网络来说,应优先选择ZigBee,它的一大优点是“网”功能。

网状网络允许从节点到节点来传递信息,如果任何节点失败,仍然可以通过选择其他节点将信息送达目的地。

下面就常用的无线局域网、蓝牙、无线个域网进行比较(如下表3)。

在生产系统中,要合理利用无线网络,根据任务的实时性、数据吞吐量大小、数据传输速率、可靠性等特点实施不同的无线网络技术,如监督通信、分散过程控制、无线设备网络、故障信息报警、实时定位可分别采用WLAN、RFID、ZigBee/Bluetooth、GPRS、UWB等网络技术。

4信息物理融合系统信息物理融合系统(Cyber-Physical System,CPS)也称为“虚拟网络-实体物理”生产系统,它将彻底改变传统制造业逻辑。

在这样的系统中,一个工件就能算出自己需要哪些服务。

通过数字化逐步升级现有生产设施,这样生产系统可以实现全新的体系结构。

这意味着这一概念不仅可在全新的工厂得以实现,而且能在现有工厂一步步升级的过程中得到升华。

在当前的工业制造环境中,已经可以看到将要改变的迹象,从僵化的中央工业控制转变到分布式智能控制。

大量的传感器以令人难以置信的精度记录着它们的环境,并作为一个独立于中心生产控制系统的嵌入式处理器系统作出自己的决策。

现在唯一缺少的是综合无线网络组件,它能实现永久的交换信息,在复杂事件、临界状态和情景感知中综合不同传感器评估识别,并基于这些感知处理并制定进一步的行动计划。

CPS是一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统,通过3C (Computation、Communication、Control)技术的有机融合与深度协作,实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务。

CPS实现计算、通信与物理系统的一体化设计,可使系统更加可靠、高效、实时协同,具有重要而广泛的应用前景。

CPS系统把计算与通信深深地嵌入实物过程,使之与实物过程密切互动,从而给实物系统添加新的能力。

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