智能创造创新深圳具有优势
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智能创造创新深圳具有优势
我国在智慧城市、智能医疗、智能交通、智能制造、无人驾驶等领域研究与日俱增,在这些领域基本实现了信息化,迫切需要智能化。信息化必然引来智能化。近年来,中国人工智能研发与产业化方兴未艾,由于我国创新驱动战略的实施,双创加快,使人工智能能更好地服务于人类生产与生活。我们将生活在人机共存的时代。
当今世界,人工智能创新与发展来势迅猛,虽然竞争已经在全球全面展开,但是硅谷目前仍然是全球智能软件的创新中心,因为硅谷集中了全球一大批拔尖人才,形成的人才优势非常明显。此外集中了一大批投资家和大量资金,在人才、资金机制创新多元化等方面具有较大的优势。
但对于人工智能发展,这只是一半,另一半是。中国通过十年奋斗已经由世界工厂变为世界制造业创新中心,而特区深圳在智能硬件研发与产业化方面已经具备了明显的优势,深圳初步形成了智能硬件研发和制造较为齐全的供应链,初步成为世界智能硬件创新中心。2016年10月27日科技日报曾报道,深创谷做专业的硬件创业孵化器,不仅可以提供智能制造解决方案,还可以帮助创业者把产品做出来,包括核心技术完善和技术研发、测试验证、工业设计和产品制造全创新产业链的服务。比如美国硅谷和世界很多科技中心在软件设计方面很厉害,但可制造转换能力差,没有硬件所需的各种资源与人才设备。从设计到做成产品,这个过程也很复杂,因此它们都无能为力。
而深圳具备了从硬件设计到做成产品的所有资源与条件。深圳可以提供良好的环境和制造的全过程服务;深圳有世界一流的设备并有成千上万零件供应商,提供世界一流零部件;深圳已形成了良好的供应链,可以帮助你把良好的创新变成高质量的产品。深创谷就是这样一个企业,帮助创新公司完善研发,进行设计,并做成产品,是人工智能软件与硬件的完美结合,能使创新者的梦想在这里顺利实现。深圳制造已扬名世界,这种完备的智能硬件产业资源将创造出大批改变世界的智能硬件产品。这是深圳具有的比较优势。在深圳到处可见中国与世界上人工智能创新者,他们在深圳把自己智能软件与智能硬件结合,创造出世界一流人工智能产品,形成西谷东圳的人工智能创新局面。
可以预见,深圳将加大人工智能硬件创新资源的集成度,真正成为世界创业者实现智能硬件产业化的圣地和乐园。深圳将成为世界最领先的人工智能产品的诞生地,并由此发展壮大,进而使深圳的人工智能产业引领未来,引领世界。
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本系统建设依据高校教学体系/课程与资源,结合当前主流成熟技术、主流成熟装备进行技术和系统集成,专门针对高校教学需求定制与研发的“柔性智能制造系统”。该系统在确保每个组成单元稳定可靠的基础上、考虑技术的先进性、可行性和工业化,有机的将各个单元组合成具有一定创新性、先进性和实用性的数字化柔性制造系统。
▲高度集成
系统建立在工业工程、柔性制造、自动控制、物流工程、质量管理、生产管理以及先进制造等技术基础之上,将各个加工执行单元、物流系统、机器人、RFID、仓储系统和数字信息管理系统进行有机集成、贴近工业生产流程的教学实训柔性制造系统。
▲适度柔性
系统能方便地调整工艺路线,重设加工流程,能够适应小批量、多品种的柔性制造要求,能体现夹具、加工、刀具、工艺路线等柔性生产。
▲高度开放
在最大程度上为客户开放,可以和工业上众多工业装备进行技术集成,软件系统由于采用通用软件开发平台,用户可以用我司提供的接口进行深层次的系统二次开发,以便于开发出适合用户需求的系统调度程序和单机运行程序,极大程度上方便了课题研究工作。
▲模块化
系统中的加工执行单元、立体仓储、物流运输、机器人上下料、自动检测设备等具有“联机/单机”两种操作模式,所有的单元设备均可进行单项教学和部分系统联机教学,有利于学生参与和实践教学。
▲工业化
系统虽为教学系统,但所有单元设备乃至整个系统都采用了标准工业级的装备和技术集成,真实贴近工业化生产。
▲多层网络结构
系统具有多层网络结构(管理层<应用层级>、监控层及和设备层级)构成,体现现代柔性制造系统中的物流及生产信息流的交汇关联、数字化设计与生产的紧密关联。
(三) 柔性制造生产线,智能制造生产线,工业4.0柔性制造系统建设内容
柔性制造生产线,智能制造生产线,工业4.0柔性制造系统是一个由数控机床、自动烘干/称重/检测工作站、移动式工业机器人、机器人夹具库、AGV运载、智能仓储等机构和数字化信息控制系统有机结合而组成的柔性智能制造系统;将加工制造、物料流、信息流三个系统深度融合与高度集成,在加工自动化的基础上实现物料流和信息流的自动化、数字化与智能化,是典型的信息技术与制造技术的深度融合。该系统可承担数据采集与分析、生产任务一键式下发、生产信息化实时显示(数字化生产看板系统)、设备状态实时监控、生产任务详细进度、可有效实现制造层与计划层的信息交互等任务。同时在工业软件和智能机器设备下,实现了软硬结合、相得益彰,本质是人机一体化。
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本文关键词:智能制造
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