融合物联网、工业 4.0 和智能制造技术，我们研发了一套专门适用于过程监控的智能化生产线配套软硬件，可以完成配合工艺的生产线生产控制、产品质量控制、生产线 / 环节 / 设备 效能分析，大大降低了人员劳动强度，减少了用工数量，节约了成本 。 可根据企业定制智能模块，进行大数据分析和展示，为企业生产全面智能化打好基础。 一套系统中软件包括中央控制平台、数据分析平台和手机查询 APP 等，硬件以国产自主品牌为核心。该系统已在行业应用了 5 年，稳定可靠。

该系统综合应用了自动控制技术、信息技术、现代管理技术、智能化技术等先进技术，与工艺生产技术相融合，实现企业从原材料选择、采购、生产加工到产品出厂全过程的智能化生产及管理，以适应复杂环境下的安全可靠、绿色低碳、经济高效的可持续发展要求，以三个层次专业应用和IT技术相结合，通过数据整合、应用和业务集成，达到商务智能、运营智能、操作智能。包括智能分析、经营预测、数据挖掘，运营优化、预警预报、实时绩效、应急指挥，传感分析、现场总线、先进控制、实时优化、动态模拟、在线仿真等功能。 该系统综合应用了自动控制技

三维虚拟环境中，对智能工厂物流过程进行逻辑建模，包括物流 运输设备建模、物流路径规划以及物料的加工过程建模等。 本项目对晨光集团新厂区生产线物流进行仿真，从而分析设计的 物流方案是否存在通道堵塞、节拍不平衡等状况，实现对设计的物流 方案进行评估和优化。

"该项目基于虚拟现实技术，还原现场真实三维场景，综合集成物联网、大数据等现代信息技术，在“真实”的三维环境中，实现数据的“所见即所得”及各种交互式应用。三维可视化综合管理平台包括： 1）三维数字化工厂；2）三维可视化生产运行管理系统；3）三维可视化设备管理系统——特种设备管理系统；4）三维可视化设备管理系统——管线管理系统；5）三维可视化设备管理系统——通用设备管理系统；6）设备健康管理——设备运行仿真与优化，设备运行状态监测，故障诊断与预测；7）三维可视化安全管理——三维数字化应急预案，应急预案模拟演练，警示教育与事故再现；8）交互式技能培训。 “三维可视化综合管理平台”用户已达20多家，其中很多是长期客户，用户涵盖石油、化工、钢铁、电力、铁路、水利、民航、机械制造、军事、教育、智慧城市（园区）等行业，合同额1000多万元。随着“中国制造2025”战略的实施，智能制造、智能工厂建设已开始全面启动，“三维可视化综合管理平台”的市场前景将越来越广阔。 "

产品详细介绍设备简介 系统集加工线、装配线、仓储、物流、手工工作台于一体。是一套功能齐全、内容丰富的工业4.0实训系统。包括信息网络、机器人技术、信息物理系统、MES系统、机器视觉系统、PLC 编程、现场总线、RFID技术、模拟仿真、故障报警、物流传送等。模块化结构可随时调整和扩展。 产品特点 ● 技术先进的教学科研平台。● 模块化设计，便于调整和扩展。● 内容、功能、技术可定制，满足学校各种需求。● 源于工业，回归于工业，与工厂实际应用零距离对接。产品各组成单元 智能加工系统将数控机床、机器人、AGV自动物流整合在一起，使加工系统智能化、更灵活。● 数控加工，保证加工的高精度、灵活性。● 可移动的6轴工业机器人，实现机床的自动上下料。一台机器人服务多台数控设备。● 无线信息传输。随时接收订单信息，进行个性化加工。● 设备通信。● 成品原料自动切换。智能装配系统将各种自动化技术集中在一条装配线上，为学生学习提供最大便利，以最少的时间学习更多的技术。● 模块化设计，可根据需要灵活调整和扩展  ● 工业机器人装配 ● 传感器技术          ● 个性化加工 ● 立体仓库          ● 物流分检 ● RFID识别物料  ● 无线通信 ● 机器视觉          ● 输送线控制 智能物流仓储系统智能AGV机器人配合自动料盒更换装置，加上智能立体仓库实现完全智能的物流仓储功能。● AGV智能机器人          ● 自动识别系统 ● 智能立体仓库及管理系统  ● 无线通信 ● 计算机监控系统          ● 多层货架带货位传感器 ● 仓库堆垛机构  MES制造执行系统MES是整个智能工厂的大脑，是收集信息、加工信息、处理信息的地方，通过与生产硬件的配合，实现智能化的生产过程。● MES系统架构          ● 无线网络建立与使用 ● 控制原理          ● 云计算、大数据 ● 硬件布置及连接  ● MES与ERP连接 ● 数据采集与展示  系统仿真系统集加工线、装配线、仓储、物流、手工工作台于一体。是一套功能齐全、内容丰富的工业4.0实训系统。包括信息网络、机器人技术、信息物理系统、MES系统、机器视觉系统、PLC 编程、现场总线、RFID技术、模拟仿真、故障报警、物流传送等。模块化结构可随时调整和扩展。 

（1）装置功能特点 整个装置分为反应工段、分馏工段、压缩机工段及公用工程部分。反应工段主要包括两个反应器，两个反应器可以串联使用、单独使用、用一备一，反应器的加热炉采用工业上方形加热炉；分馏工段使用工业上圆筒形重沸炉形式，使用重沸炉泵强制循环，分馏塔使用玻璃视盅，便于操作者观察精馏塔板操作状态；压缩机工段包含新氢压缩机、循环氢压缩机、新氢缓冲罐及循环氢缓冲罐等设备；公用工程部分包含仪表空气压缩机、压缩气体干燥系统（本装置有24台气动调节阀）、工艺气体压缩机、工艺液体的配制及回收系统。 本装置不投入物料体系，完全依靠仿真软件、DCS控制系统和实物模拟装置协同运行，实现柴油加氢全流程工业实操模拟，软硬件协同内外操协同、交互响应。 仿真软件流程清晰并与工业生产工艺一致、数据真实，硬件装置安全可靠、坚固耐用、布局美观大气、仪表泵阀均可操作，控制系统技术先进、可靠性高、故障率低。

1.成果原理：通过图像增强算法优化恶劣天气下导盲犬视野，结合Transformer模型实现环境多模态语音描述，并通过手机平台实现远程监控与交互。 2.创新点：恶劣天气适应性（突破传统导盲设备在雾霾、雨雪等极端场景的视觉限制）；多模态交互(支持语音合成、家人音色定制及实时场景描述，兼顾安全性与情感需求)；轻量化设计(项圈重量适配犬只行动，避免传统穿戴设备的负担)。 3.应用场景：视障人士日常出行、导盲犬训练基地、公共复杂环境。 4.应用案例：与吉林外国语大学、科大讯飞联合开展技术验证，完成实验室原型测试。 5.成果获奖： 2023年“互联网+”大学生创新创业大赛吉林省铜奖 2024年“挑战杯”吉林省大学生创业计划竞赛银奖 6.成果评价：丰富了国内导盲生物辅助设备研究内容，获吉林省大学生创新创业大赛重点支持，技术专利布局中，市场潜力预估超800万视障人群需求，助力东北地区智能装备产业升级与民生福祉提升。

数控立车切削加工作为制造技术的主要基础工艺，随着制造技术的发展，在 20 世纪末也取得了很大的进步，进入了以发展高速切削、开发新的切削工艺和加工方法、提供成套技术为特征的发展新阶段。是制造业中重要工业领域，如汽车工业、航空航天工业、能源工业、军事工业和新兴的模具工业、电子工业等行业的主要加工技术，也是这些工业领域迅速发展的重要因素。为了满足市场和科学技术发展的需要，达到现代制造技术对数控技术提出的更高的要求,为适应数控进线、联网、普及型个性化、多品种、小批量、柔性化及数控迅速发展的要求，最重要的发展趋势是体系结构的开放性,数控技术、制造过程技术在快速成型、并联机构机床、机器人化机床、多功能机床等整机方面和高速电主轴、直线电机、软件补偿精度等单元技术方面先后有所突破。 黑灯工厂”是 Dark Factory 的直译，即智慧工厂，因为从原材料到最终成品，所有的加工、运输、检测过程均在空无一人的“黑灯工厂”内完成，无需人工操作，所以可以关灯运行，故而得名。智能化才是支撑企业的核心，智慧工厂中员工对智能化设备的掌控能力的要求大大提高，由原来的纯粹单一“操作为主，设备为辅”的角色演变为“设备为主，操作为辅”，需要员工变身为具备全面技术能力的工程师。技术工程师不仅要保证智能化生产线的正常运行，还要保证快速处理生产过程中产生的异常等，而且成为了智慧工厂的“隐形人”，由其在综合考虑效率、成本等因素的基础上决定哪些工作由机器完成，哪些由人完成，实际的生产仍是一个人机协作的过程。基于数字孪生建模、分析、调试、决策和运维等远程管控来实现和保障的。 本项成果的核心是黑灯模式下的动柱式数控机床智能装备及基于云控远程运维平台的加工产线的开发及其产业化，主要是开发中小型数控动柱立式机床智造装备、基于数字孪生驱动的云管控系统及 APP，研制低时延智能控制器并实现产业化。其关键技术是数字孪生驱动的一体化设计、智能控制AI 算法及其控制器和基于物联网的云控远程运维技术。数控机床与智能数字化+物联网+云平台相结合，因此形成的本成果是特有的数字化智能装备（数智装备）。 技术先进性和独占性在于： （1）基于数字孪生的动柱式数控车床的设计制造方法及精密加工自动化流程智能改进技术； （2）基于数字孪生驱动的自感知、自决策、可预测性运维等于一体的黑灯模式智慧工厂的云管控平台及制造服务 APP； （3）全新的基于区域选择性耦合控制的低时延智能控制技术的开发。创新点在于： （1）基于数字孪生模型的动柱式数控机床及其配套生产线的设计制造方法创新； （2）“倒立式五轴车铣中心”实现 5 面车铣复合加工；“动柱式数控立车”技术，X 轴主导轨、X 轴滚动丝杆、X 轴副导轨三者来定位动立柱技术；8-12 工位伺服液压刀塔，加工时换刀快、精度高、故障少； （3）通过内置 K210 智能芯片、SIM8200/8300 和智能传感等核心模块，实现了智能装备间 NB-ioT 和 mMTC 等 5G 物联通讯和人机交互； （4）将多源数控机床运行数据高效融合以及边缘计算与云端一体化，开发制造服务 APP 模块，构建面向制造服务生命周期的云网端管控平台； （5）基于区域选择性控制的低时延智能控制器实现了智能装备之间的网格化耦合控制，结合云网端管控系统及深度学习，构成智能产线。