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工業生產線,一直以來都是制造業的“源頭發動機”。抓好工業生產線這道關口,才能基本**工業產品的優選生產和穩定供應。人工智能的推廣應用,讓工業生產線的運作更為科學和高效。 從整體來看,人工智能在工業生產線上的作用主要集中于硬件設備和軟件系統。正是技術、系統、設備之間的有效協調與運作,才造就了工業生產的體系化與自動化。 眾所周知,如今的工業制造,已經由人機協作的方式來主導,單純依靠人力來進行產品制造
隨著工業自動化領域各種**的革新,機器視覺檢測作為一種快速、實時、準確采集與處理信息的**,已逐漸成為增強自動化行業企業競爭力不可缺少的技術工具和手段。而正是由于其具備相當的性能優勢,因此備受制造行業廠商的青睞,其應用領域也越來越廣泛。 紡織品質量是紡織品生產企業生存的命脈。質量檢測作為生產中較其重要的環節,如何有效進行質量管理及時發現產品質量存在的問題,降低次品率,提升產品品質與檔次至
物料含水檢測是工業企業日常需要進行的工作之一,工業企業對固體、顆粒、粉末、膠狀體(漿體)、液體等物質進行水分含量測量時,從卡車、皮帶、烘干機、攪拌機、燒結機、料斗、儲料倉、管道、螺旋輸送機、溜槽、礦槽等不同工況下提取的物料進行實驗室化驗測量后,才能獲取水分值。 傳統方法是人工在生產線取樣,然后帶到實驗室化驗,從而獲得水分數據。耗時耗力,具有較大的延遲性和滯后性,無法滿足實時預警,實時測量控制的生
玻纖是重資產行業,降本擴量驅動玻纖應用場景不斷增加。玻璃纖維降本史大致可以分為三個階段:**階段是本世紀**年,降本主線是池窯法普及、一代產線冷修技改、智能制造升級。*二階段是2011年開始到2020年,部分產線進一步擴大了單線產能,同時**企業紛紛選擇了控股上游原料供應商以及粉料加工廠。*三階段是2018年開始,**企業聯合**企業,加大智能制造產線投入,進一步減少材料與燃料的浪費,并且大幅
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