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络筒机车间的数据实时采集网络与分析系统
本系统针对络筒机车间的特点，提供一个运行在局域网的数字通信网络软硬件系统，将各分散的络筒机设备有机结合在一起，并从络筒机生产过程与全车间等不同层面进行实时的数据采集、统计、处理分析、故障检测与状态估计及预测。系统功能： 对络筒机进行实时故障检测；采集络筒机的生产数据：纱织、批号、长度、班产量速度等；质量监控：清纱器切除次数、机械效率＼锭、最低效率；提供报表自动生成系统，显示供纱管情况：供应管数、失误数；结合外部市场和本地运行状态实现动态成本监控；根据生产情况进行资源状态计量管理；络筒机的性能分析。将实际制造过程测定的结果与过去的历史记录和企业制定的目标以及客户要求进行比较。
东华大学
2021-02-01
考虑关机重启策略的柔性作业车间节能调度的建模方法
本发明公开了考虑关机重启策略的柔性作业车间节能调度的建 模方法，以能耗最小为目标，基于空闲时间与空闲能耗两种建模思想， 建立了 6 个考虑关机重启策略的混合整数线性规划模型。接着，从建 模过程、模型尺寸复杂度、计算复杂度等方面对这些数学模型以及已 有数学模型进行了详细的对比评估。使用 CPLEX 求解器对 FJSP 调度 实例进行求解，证明了本文所提出 MILP 模型的正确性与有效性。试 验结果表明基于不同建模思路的&n
华中科技大学
2021-04-14
设备预防性维护与柔性作业车间控制集成优化方法
本发明公开了一种设备预防性维护和柔性作业车间控制集成的多目标优化方法，其特征在于，该方法具体包括：首先，根据柔性作业车间控制问题的工序先后顺序、设备维护时段、每个工序的生产过程不可中断、生产过程和设备维护过程之间不可冲突的约束条件，建立考虑成本和效率的柔性作业车间控制和设备维护计划的集成优化模型；其次，采用混合多目标化学反应方法对所述多目标进行优化，其中，所述多目标包括最大完工时间、总生产费用以及总的设备预防性维护的费用；最后，获得优化求解结果，即可得到柔性作业车间控制计划。本发明可以降低最大完工时
华中科技大学
2021-04-14
设备预防性维护与柔性作业车间控制集成优化方法
本发明公开了一种设备预防性维护和柔性作业车间控制集成的 多目标优化方法，其特征在于，该方法具体包括：首先，根据柔性作 业车间控制问题的工序先后顺序、设备维护时段、每个工序的生产过 程不可中断、生产过程和设备维护过程之间不可冲突的约束条件，建 立考虑成本和效率的柔性作业车间控制和设备维护计划的集成优化模 型；其次，采用混合多目标化学反应方法对所述多目标进行优化，其 中，所述多目标包括最大完工时间、总生产费用以及总的设备预防性 维护的费用；最后，获得优化求解结果，即可得到柔性作业车间控制 计划。本发明可
华中科技大学
2021-04-14
设计管理与色彩管理
北京工业大学
2021-04-14
光伏组件生产仿真实训
光伏组件生产仿真实训让学员以车间技术人员的身份参与晶硅光伏组件的生产工作。学员按标准生产流程操作车间生产设备、检测生产样品以及了解生产车间的运作与问题返工流程。
一.1.1. 场景设计
场景由组件生产车间、材料准备区、固化房、分选检测区组成。场景素材从多个真实工厂采集而来，高保真还原车间设备与生产流程
场景模型主要包括：流水线传送带、全自动玻璃吸附机、EVA自动铺设机、串焊机、排列机、自动缓存机、EVA/TPT裁剪铺设机、EL检测仪、层压机、全自动修边机、翻转检查机、全自动装框机、灌胶机、全自动固化房、绝缘检测仪、组件IV分选检测仪、电烙铁。材料模型包括：钢化玻璃、EVA、TPT、焊带、156多晶太阳电池片、铝合金边框、玻璃胶、接线盒、助焊剂、MC4接头等...
一.1.2. 互动设计
第一人称视角控制主角场景漫游，学员可以在三维空间中自由活动和观察场景中的物体。
主角走到生产线相关岗位内，出现信息提示，点击弹出全息UI，动态图文与人工智能语音相结合提示关键知识点
与车间工程师对话了解生产相关知识
学员可操作车间里的检测设备，发现问题并进行问题组件返工。
广东顺德宙思信息科技有限公司
2025-06-02
鼎软天下TMS运输管理系统 实现物流运输管理全链路数智化管控
鼎软天下TMS运输管理系统，作为国内TMS系统市场中知名度与成熟度兼具的标杆产品，凭借强大的场景适配能力，广泛适用于制造业、三方物流、电商零售、冷链运输、跨境物流等多个领域。
山东鼎软天下信息技术有限公司
2025-11-07
航空机务组工具库房管理方案｜从工具管理，到FOD精细化的全面提升
斯科提出一套基于RFID技术的航空机务组RFID智能工具库房整体解决方案，通过标准化、智能化与数据化手段，构建更安全、更高效的机务组工具库房运行管理体系。
深圳市斯科信息技术有限公司
2025-12-09
锂电池管理系统AI算法研究
本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。
解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。
在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。
目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。
西南大学
2025-05-12
异构数据集成技术研究与煤矿生产综合管理系统集成平台开发设计
（1）建立了异构数据元素编码和信息资源管理基础标准，构建统一的数据中心并将数据资源集成到数据中心；应用异构数据实时同步系统物理集成非数据库数据，应用动态数据源技术逻辑集成数据库数据，无缝整合了煤矿企业中各类生产管理系统。（2）自主研发了异构数据源多层次数据同步系统，针对原有的各种孤立数据库系统、非结构化的工业监控实时数据和文件形式的历史数据，通过在数据层设置多种捕获器来读取源数据、映射层映射同步数据变量、执行层执行数据冲突检测并存储。系统采用 C/S 结构建立了三层模型 ，数据层分布在客户端，服务器端运行映射层和执行层。（3）提出了将应用集成与数据集成、业务集成等多种集成技术有效融合的方法，开发了煤矿生产综合管理系统集成平台，实现不同应用在统一的集成平台上的数据交流和及时有效的数据分析，给出了煤矿企业应用集成的通用解决方案。
安徽理工大学
2021-04-11