智能制造战略分解

1、研发设计:提高对用户需求特征的深度学习和分析能力,优化产品的模块化设计能力和个性化组合方式

2、智能生产设备:优化智能传感器与分散式控制系统(DCS)、可编程逻辑控制器(PLC)、数据采集系统(SCADA)、高性能高可靠嵌入式控制系统等控制装备在复杂工作环境的感知、认知和控制能力

3、设备运行监控:鼓励离散型制造业企业以生产设备网络化、智能化为基础,应用机器学习技术分析处理现场数据,实现设备在线诊断等功能。

4、设备售后维护:搭建基于标准化信息采集的控制与自动诊断系统,加快对故障预测模型和用户使用习惯信息模型的训练和优化,提升对产品、核心配件的生命周期分析能力。

5、智能安全生产车间:鼓励流程型制造企业建设全流程、智能化生产管理和安防系统,实现连续性生产、安全生产的智能化管理。

6、产品质量检验:利用人工智能技术提升增材制造装备的加工精度和产品质量。提高数字化非接触精密测量、在线无损检测系统等智能检测装备的测量精度和效率。

7、自动化仓储物流:提升高速分拣机、多层穿梭车、高密度存储穿梭板等物流装备的智能化水平,实现精准、柔性、高效的物料配送和无人化智能仓储。

8、协同生产:打造网络化协同制造平台,增强人工智能指引下的人机协作与企业间协作研发设计与生产能力。

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