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清洁能源
公司经营范围： 经营开发、制造、销售汽车零部件、电器机械及器材、环保设备、机床工具、电力设备及器材、通信设备（不含接收和发射设施）、计算机及其零部件、有色金属冶炼及压延加工产品、仪器仪表、办公机械产品、风力发电设备；装备制造业、房地产开发业，金融业投资；进出口贸易、高新技术咨询服务。
重庆机电股份有限公司
2021-02-01
技术需求：寻求整车智能化网联化技术
在整车智能化网联化技术上需要提升产品端、云端、控制端融合的一站式开发1.需提供软硬件组成的系统级解决方案，在雷达基算法系统架构设计、雷达信号的生成和分析、目标的仿真、天线测试方面为我们提供全方位的技术服务。2.云计算一系列技术需求。数据传输能力提升，需要高可靠性，高传输宽带、低成本、低电池辐射和时延等车载网络系统的需求，推动客车辅助驾驶网联化的技术实现。
江西江铃集团晶马汽车有限公司
2021-11-02
技术需求：软件技术研发、市场运营管理系统
软件技术研发、市场运营管理
临沂市中信信息技术有限公司
2021-06-15
技术需求：机械制造自动化相关技术
机械制造自动化相关技术
日照市七星汽车部件有限公司
2021-08-24
技术需求：燃烧技术提升燃气灶热效率
燃烧技术提升燃气灶热效率；就金属耐高温材料、陶瓷材料、涂层材料、复合材料等方面技术，来降低材料成本、提高产品寿命。
山东新泰秋实节能科技有限公司
2021-08-23
技术需求：智能化生产线的技术
智能化生产线的技术研发，实现生产线的连续运转，自动上下料，带料速度快尾料少。
济南金威刻科技发展有限公司
2021-06-16
技术需求：超大型厂房数据分析技术
1、超大型厂房内部温度、湿度、CO2浓度和气流的分析模拟技术。2、超大型厂房内部温度、湿度、CO2浓度和气流精密控制技术与装置。
山东核电设备制造有限公司
2021-06-18
石墨烯能源与传感应用技术
石墨烯是一种典型的单原子层二维材料，具有独特的狄拉克电子结构、超高的载流子迁移率和浓度，在高速、高质量薄膜器件集成等方面显示出潜在应用优势。然而，本征石墨烯呈金属或半金属特性，限制了其在器件中的应用。本成果从石墨烯的可控生长及多维多尺度宏观结构组装出发，探索调控石墨烯电子结构的有效方法，推动其在纳米能源和传感器件中的集成与应用。 主要内容包括： 1.高质量石墨烯薄膜的大面积可控制备、转移工艺，及多维多尺度宏观结构组装技术； 2.开发了高效异质结太阳能电池和光电探测器产品，具有规模集成的纳米能源器件制造方法和工艺。太阳能电池转换效率超过 15%；光电探测器的灵敏度比同类商用光电器件高 3 个数量级，在保持同样光电流响应的情况下，其暗电流和噪声等效功率分别了降低了 2个和 3 个数量级； 3.开发了系列柔性传感器产品，及面向移动医疗可穿戴应用的传感器制造方法和工艺。不仅可探测应变、压力、扭转、有机物、声波等信号，还对多种微变形（包括损伤、振动等）高灵敏度识别，具有与生理信息互联的特点，可监测和扫描生命体的生理状态，如脉搏、呼吸、心跳、语音等人体活动。
清华大学
2021-04-11
高精度齿轮成形磨削及动态性能预测技术
作为机器基础件的齿轮近几年来在向高速、低噪声、高可靠性发展。为适应发展的要求，几乎所有的高速齿轮都采用高精度，硬齿面，齿廓和齿向修形。成形磨齿机在齿廓修形和齿向修形具有无法比拟的优势，能够满足高阶复杂修形要求，使得这种现代先进方法成为磨齿机发展的主要方向。本项目在渐开线齿轮成形磨齿工艺软件开发过程中考虑了轴齿轮，盲端齿轮等特殊齿轮情况，对于高阶复杂修形齿面计算、砂轮截形优化、三维磨削过程可视化、基于KBE技术的齿轮工艺参数智能化管理等技术难题，进行了重点开发。并在齿轮动态性能预测及噪声控制软件部分实现技术突破，软件可实现齿轮噪音对比预测，并能优化齿轮参数，以降低齿轮运行时振动噪声目的。此功能的开发大大缩短了齿轮加工工艺调整周期，形成了一体化智能成形磨齿系统。L300G多功能数控成形磨齿机整体采用卧式布局，以适应盘形齿轮和轴类齿轮加工。机床的特点是机床结构简单，操纵可靠轻易；运动控制系统、修整系统都有NC数控轴控制；人机操作方便、可视化强，结合KBE技术对齿轮工艺数据智能化管理，即可完成齿轮齿向任意修正；磨削时冷却液都采用高压供给并有真空过滤以及油雾分离装置；具有较高的加工精度，本机床能达到GB10095-88 3级，表面粗糙度达Ra0.4μm，齿轮周节累计误差达到2级。成形磨齿机适合于单件小批量生产，又适合大批量生产，加工效率较高，在加工相同精度和规格的齿轮性价比明显高。另外，本机床在渐开线齿轮成形磨齿工艺软件基础上，相继进行了摆线齿轮、轴外圆、花键、蜗轮磨削工艺软件的开发，真正实现了“一机多用”的多功能磨齿机开发，这也是绿色制造技术的集中体现。
上海理工大学
2021-04-13
系统级预测性维护及质量提升技术
1.痛点问题
预测性维护（PdM）以资产密集型企业为服务对象，用于确定在役设备状况，预测何时应做维护。只在确有必要时才做维护，比日常或定期进行的预防性维护能节省成本。调查数据显示，引入预测性维护的企业，能够大大节约企业生产成本、带来效益增加、有效提高企业竞争力。预测性维护代表着工业服务化和未来商业模式转变的历史选择。而现有运维技术的低可靠性与高复杂度，以及在此过程中形成的数据孤岛都极大地限制了企业的效率，企业对预测性维护的需求日益强烈。
目前，预测性维护的主要提供商仍仅局限于某几个领域，行业内和行业间的竞争远未充分，市场发展潜力巨大。
2.解决方案
本项目的技术核心是用于系统优化的数学模型和预测算法。项目团队深耕机器学习、大数据算法以及运维调度、鲁棒优化算法，取得了机理与算法之间逻辑耦合的关键技术突破，建立了自主知识产权的系统级智能监测体系及整体性的运维解决方案，为企业提供生产及质量的全面动态优化，其覆盖面广、可靠性高、操作简单、经济效益显著。
合作需求
1）市场资源：轨道交通业、无人驾驶行业、先进制造业等，有实现高质量发展愿望的、旨在增效减负的资产密集型企业市场资源对接；
2）资金：天使轮拟融资500万元，用于完成开发平台的搭建，推出两款拥有自主知识产权的预测性维护产品。
3）其他资源：办公场地、实验场所及设备、人才支持等。
清华大学
2022-07-15