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文檔簡(jiǎn)介
1、基于富士康云平臺(tái) BEACON 的5G+刀具智能生產(chǎn)應(yīng)用概述背景5G 是最新一代的蜂窩移動(dòng)通信技術(shù),其最大的特征是推進(jìn)人機(jī)物海量互聯(lián),具有大帶寬、低延時(shí)、高可靠等特性,不只具有消費(fèi)應(yīng)用的前景,更能支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)核心內(nèi)涵是數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化。5G 賦能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),將催生全新工業(yè)生態(tài)體系,二者融合將推進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。但是如今的制造領(lǐng)域中的多數(shù)場(chǎng)景仍然采用有線通信技術(shù), 包括:專用工業(yè)以太網(wǎng)技術(shù)( 如: serco、 PROFINET和EtherCAT)和現(xiàn)場(chǎng)總線技術(shù)(如:PROFIBUS、CC-Link和CAN)。在現(xiàn)場(chǎng)級(jí),工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)總線被大量用于連接現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)傳感器、執(zhí)行器與工
2、業(yè)控制器。由于安全性、時(shí)延和可靠性要求較高,只是少部分場(chǎng)景使用無(wú)線通信技術(shù)。實(shí)施目標(biāo)富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)股份有限公司全力打造基于富士康云平臺(tái) BEACON 的 5G+刀具智能生產(chǎn)應(yīng)用,依托富士康跨行業(yè)跨領(lǐng)域工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),通過(guò) 5G+物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)連接設(shè)備提供海量工業(yè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),構(gòu)建工業(yè)機(jī)理模型智庫(kù);通過(guò)研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、運(yùn)營(yíng)管理的高效協(xié)同,實(shí)現(xiàn)全要素資源優(yōu)化配置;針對(duì)精密刀具行業(yè)普遍存在的新產(chǎn)品研發(fā)周期長(zhǎng)、調(diào)機(jī)補(bǔ)正時(shí)間長(zhǎng)、過(guò)度依賴人工經(jīng)驗(yàn)、人工抽檢效率低、刀具使用成本高、刀具壽命管理粗放等痛點(diǎn)問(wèn)題。從而全面提升刀具生產(chǎn)效率和品質(zhì),打造刀具專業(yè)云精密機(jī)加工整體解決方案。適用范圍圖 6-1 整體架構(gòu)基于
3、富士康云平臺(tái) BEACON 的 5G+刀具智能生產(chǎn)應(yīng)用,以服務(wù)精密刀具加工行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型為出發(fā)點(diǎn),目前已在基準(zhǔn)精密工業(yè)等精密刀具生產(chǎn)加工企業(yè)進(jìn)行了實(shí)際應(yīng)用,預(yù)期未來(lái)三年會(huì)推廣至全國(guó) 15%的刀具生產(chǎn)加工企業(yè)。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)中的位置圖 6-2 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)互聯(lián)示意圖本方案旨在利用低延時(shí)、高可靠的 5G 技術(shù)的引入,增強(qiáng)工業(yè)場(chǎng)景上行傳輸水平;降低工業(yè)數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延與干擾;加強(qiáng)邊緣運(yùn)算效率,滿足用戶在計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源數(shù)字化中對(duì)敏捷聯(lián)接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求;并且實(shí)現(xiàn)通信頻譜的共享,降低生產(chǎn)制造流程中的干擾。這有助于加速推動(dòng)智能制造的關(guān)鍵環(huán)節(jié)與產(chǎn)品全生
4、命周期管理集結(jié),加深信息化和工業(yè)化的有機(jī)融合,實(shí)現(xiàn)智能制造的國(guó)家級(jí)戰(zhàn)略目標(biāo)。本方案涉及到從設(shè)備中采集數(shù)據(jù)及與云平臺(tái)算法模型交互, 符合以下工廠控制系統(tǒng)與工廠云平臺(tái)交互范疇,對(duì)應(yīng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)中的第五點(diǎn)。需求分析同類型解決方案商如GE、西門子、PTC、施耐德等,在設(shè)備聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)采集方面過(guò)渡依賴新型數(shù)字化機(jī)臺(tái),與國(guó)內(nèi)機(jī)臺(tái)型號(hào)繁雜的實(shí)際情況并不相符。另外,在工業(yè)應(yīng)用方面,國(guó)內(nèi)外刀具行業(yè)生產(chǎn)制程與工藝流程各不相同。富士康經(jīng)過(guò)三十多年的生產(chǎn)積累,接觸大量國(guó)內(nèi)精密工具制造上下游供應(yīng)鏈,沉淀了海量的刀具行業(yè)工業(yè)數(shù)據(jù)和工業(yè)機(jī)理模型,利用 5G 低延時(shí), 高可靠的優(yōu)點(diǎn),通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將雜亂的數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)
5、數(shù)據(jù)上傳到云平臺(tái),針對(duì)實(shí)際情況對(duì)癥下藥,直擊國(guó)內(nèi)刀具制造企業(yè)痛點(diǎn)。解決方案方案介紹基于富士康云平臺(tái) BEACON 的 5G+刀具智能生產(chǎn)應(yīng)用,采集刀具生產(chǎn)設(shè)備中關(guān)鍵有效微觀納米的生產(chǎn)信息,結(jié)合大數(shù)據(jù)的思維邏輯加以有效分析和充分應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)車間數(shù)據(jù)可視與智能應(yīng)用決策功能,從而全面提升刀具生產(chǎn)效率和品質(zhì),打造刀具云精密機(jī)加工整體解決方案。刀具云整合富士康在超精密機(jī)加工領(lǐng)域數(shù)十年的刀具設(shè)計(jì)與使用經(jīng)驗(yàn),為客戶提供定制化刀具設(shè)計(jì)、智能制造和刀具使用壽命智能優(yōu)化的應(yīng)用,包含自動(dòng)出圖、智能調(diào)機(jī)、壽命預(yù)測(cè)、加工參數(shù)優(yōu)化等應(yīng)用,降低企業(yè)的產(chǎn)刀用刀各方面成本。除此之外刀具云還提供精密加工過(guò)程中用到的優(yōu)質(zhì)原材、工具、
6、裝備以及耗材采購(gòu)服務(wù),協(xié)同辦公服務(wù)等,打造以刀具為中心的全生態(tài)一站式服務(wù)。5G 網(wǎng)絡(luò)搭建原則在建設(shè)結(jié)構(gòu)合理、功能完整的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的前提下,本方案從功能性設(shè)計(jì)、實(shí)施和運(yùn)維幾個(gè)方面考慮以下內(nèi)容:、高可靠性設(shè)計(jì):選用高可靠性設(shè)備,設(shè)計(jì)合理的網(wǎng)絡(luò)冗余拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),制訂可靠的網(wǎng)絡(luò)備份策略,提供可供實(shí)際業(yè)務(wù)使用的相對(duì)穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)服務(wù),保證網(wǎng)絡(luò)具有故障自愈的能力。、可擴(kuò)展性設(shè)計(jì):所部署系統(tǒng)要具備擴(kuò)容能力。、網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)計(jì):從用戶身份認(rèn)證、設(shè)備合法性檢查 、傳輸信息加密等方面給出方案安全保障實(shí)施要點(diǎn)。、網(wǎng)絡(luò)靈活設(shè)計(jì):從對(duì)信號(hào)的控制,優(yōu)化部署,人 員接入便利性等角度優(yōu)化網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)靈活易用。、可管理性設(shè)計(jì):整個(gè)系統(tǒng)的設(shè)備應(yīng)
7、易于管理,易 于維護(hù),便于進(jìn)行系統(tǒng)配置,在設(shè)備、安全性、數(shù)據(jù)流量、性能等方面得到很好的監(jiān)視和控制,并可以進(jìn)行遠(yuǎn)程管理和故障診斷。5G 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)5G 網(wǎng)絡(luò)覆蓋是本項(xiàng)目中最基礎(chǔ)、最重要的方面。本項(xiàng)目采用 5G 室內(nèi)分布系統(tǒng)和小基站系統(tǒng)兩套系統(tǒng)來(lái)保證室內(nèi) 5G 信號(hào)的連續(xù)覆蓋。圖 6-3 系統(tǒng)組網(wǎng)系統(tǒng)組網(wǎng)連接如上圖所示。RHUB 使用光電復(fù)合纜連接遠(yuǎn)端單元 RRU,RRU 含內(nèi)置天線實(shí)現(xiàn) 5G 信號(hào)覆蓋。5G 小基站系統(tǒng)針對(duì)不同區(qū)域的使用的不同終端需求不同,在覆蓋方面盡量做到按需分配,使用包括 BBU、RHUB、RRU 等 5G 設(shè)備進(jìn)行全覆蓋。具體設(shè)備參數(shù),及連接方式如圖 6-4、6-5 所示。圖
8、 6-4 5G 設(shè)備系統(tǒng)架構(gòu)圖 6-5 5G 設(shè)備組網(wǎng)方式如圖 6-6 中所示,系統(tǒng)中的核心部件包括自主研發(fā)的 5G 工業(yè)小基站和核心網(wǎng)以及相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)管理軟件。這個(gè)和基于 x86 的邊緣計(jì)算平臺(tái)通過(guò)有線或者無(wú)線的方式(如富士康自研的WiGig 無(wú)線回傳)。在邊緣計(jì)算的平臺(tái)上有專注于各種工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的 APPs 模塊在獨(dú)立的容器里運(yùn)行。任何這套系統(tǒng)通過(guò) 5G 無(wú)線終端和不同的工廠設(shè)備連接。同時(shí),邊緣計(jì)算平臺(tái)也可以和工廠里已有的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) PaaS 平臺(tái)以及其他工廠軟件系統(tǒng)如 MES,ERP 和 WMS 做對(duì)接。功能設(shè)計(jì)圖 6-6 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)基于海量傳感器接入的工廠監(jiān)控所有的傳感器數(shù)據(jù)通過(guò) 5G 無(wú)
9、線網(wǎng)絡(luò),發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn), 經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)過(guò)濾和處理,進(jìn)一步上傳到云節(jié)點(diǎn),并在云節(jié)點(diǎn),基于 生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析以及機(jī)器學(xué)習(xí)等,獲取最優(yōu)的管理規(guī) 則和設(shè)備參數(shù)。最后將規(guī)則和參數(shù)下發(fā)回相關(guān)的邊緣節(jié)點(diǎn),在 邊緣節(jié)點(diǎn)處完成執(zhí)行。診斷維護(hù)是保障電子設(shè)備及生產(chǎn)線可靠穩(wěn)定運(yùn)行的重要措施。通常日常性的診斷維護(hù)工作,是由設(shè)備應(yīng)用工程師在現(xiàn)場(chǎng)完成的。而對(duì)于重大、復(fù)雜的疑難問(wèn)題,往往需要技術(shù)工程師深度參與,實(shí)施智能診斷維護(hù)。智能診斷維護(hù),是指利用大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等技術(shù),通過(guò)對(duì)現(xiàn)有經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)的學(xué)習(xí),對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行智能化監(jiān)測(cè)、診斷與預(yù)測(cè),并給出該設(shè)備的維修、維護(hù)和改進(jìn)決策。它既包括對(duì)設(shè)備日常運(yùn)行狀態(tài),
10、進(jìn)行監(jiān)測(cè),并給出維護(hù)及改進(jìn)建議,也包括在異常發(fā)生之后,對(duì)異常原因、部位、程度等做出判斷,并進(jìn)行維修決策。智能診斷維護(hù)的依據(jù),還也可以是現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)情況,即: 通過(guò) AR 眼鏡,將現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)情況通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)皆贫?,利用云端的人工智能算法和專家,進(jìn)行分析處理,并做出決策。例如:根據(jù)采集的數(shù)據(jù)及以往的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù),判斷設(shè)備的某零部件即將達(dá)到使用壽命,從而給出更換指令,或者將現(xiàn)場(chǎng)不具備處理能力的異常情況,通過(guò) AR 眼鏡實(shí)時(shí)傳遞給云端的人工智能系統(tǒng),進(jìn)行分析決策。在電子信息制造領(lǐng)域,存在很多采用刀具對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行加工的環(huán)節(jié)。為了提升刀具的使用效率和生產(chǎn)效率,降低產(chǎn)品不良率和生產(chǎn)成本,生產(chǎn)線需要精準(zhǔn)的在線監(jiān)測(cè)或
11、預(yù)測(cè)刀具的受損狀態(tài)。刀具在實(shí)際使用過(guò)程中,通常存在:無(wú)受損狀態(tài)、輕微受損狀態(tài)、中度受損狀態(tài)、重度受損狀態(tài)四種狀態(tài)。刀具在切削時(shí),不同的受損狀態(tài)產(chǎn)生不同大小的相對(duì)摩擦力,進(jìn)而產(chǎn)生不同幅度和頻率的振動(dòng)。工業(yè) VR/A遠(yuǎn)程協(xié)助和 AR 的結(jié)合也是我們?cè)诠S環(huán)境中發(fā)掘的的另一個(gè)潛受歡迎的用例。它的理念是,能夠通過(guò)視頻流將你所看到的無(wú)線傳輸?shù)搅硪粋€(gè)終端,以供其他人看到并指示相應(yīng)的內(nèi)容 (例如:遠(yuǎn)程協(xié)助),或在邊緣計(jì)算服務(wù)器上進(jìn)行進(jìn)一步的處理,最終的結(jié)果被投射到視頻流設(shè)備上。前者更容易實(shí)現(xiàn),因?yàn)樗恍枰獋鬏斠曨l。另一方面,我們看到它在工廠環(huán)境中的普遍使用:初級(jí)工作者通??赡苄枰Y深工作人員的幫助,而通過(guò)由
12、初級(jí)工作者實(shí)時(shí)看到的內(nèi)容可以讓高級(jí)工作人員極大地幫助他們,這比傳統(tǒng)的語(yǔ)音或文字交流更為快捷,此外,這種平臺(tái)不要求高級(jí)工作人員現(xiàn)場(chǎng)支援初級(jí)工作人員,從而能夠及時(shí)分配援助而提高工作效率。AR 智能巡檢可以大大減少巡檢人力和時(shí)間投入。巡檢時(shí)間、巡檢線路可查可控,避免了巡檢不到位的情況,提升巡檢可靠性。巡檢歷史實(shí)時(shí)同步云端服務(wù)器,數(shù)據(jù)信息可隨時(shí)調(diào)取,便于故障排查及處理。網(wǎng)絡(luò)安全本解決方案基于富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)提供安全測(cè)試場(chǎng)景、網(wǎng)絡(luò)安全、安全漏洞檢查、攻擊監(jiān)控、加密通訊、認(rèn)證、驗(yàn)證碼測(cè)試、認(rèn)證錯(cuò)誤碼提示、鎖定策略測(cè)試、認(rèn)證繞過(guò)測(cè)試、找回密碼測(cè)試、修改密碼測(cè)試、不安全的數(shù)據(jù)傳輸、強(qiáng)口令安全測(cè)試、會(huì)話管理
13、、身份信息維護(hù)方式測(cè)試、Cookie 存儲(chǔ)方式測(cè)試、用戶注銷登錄方式測(cè)試、會(huì)話超時(shí)時(shí)間測(cè)試、權(quán)限管理、橫向測(cè)試、縱向測(cè)試、輸入數(shù)據(jù)測(cè)試、SQL 注入測(cè)試、MML 測(cè)試、命令執(zhí)行測(cè)試、跨站腳本攻擊測(cè)試、GET 方式跨站腳本測(cè)試、POST方式跨站腳本測(cè)試、自動(dòng)化Web漏洞、 AppScan application 掃描、AppScan Web Service 掃描、Fortify 代碼安全規(guī)范檢查、app 安全檢查、綠盟安全掃描測(cè)試;方案具備備份、恢復(fù)機(jī)制可靠性。安全防護(hù)措施如下圖所示。技術(shù)先進(jìn)性圖 6-7 安全防護(hù)措施大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)驅(qū)動(dòng)工業(yè)數(shù)據(jù)分析能力提升工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)工業(yè)數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長(zhǎng)
14、,傳統(tǒng)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)與擬合方法難以滿足海量數(shù)據(jù)的深度挖掘,大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)方法正在成為眾多任務(wù)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)配置。Spark、Hadoop、Storm 等大數(shù)據(jù)框架被廣泛應(yīng)用于海量數(shù)據(jù)的批處理和流處理, 決策樹、貝葉斯、支持向量機(jī)等各類機(jī)器學(xué)習(xí)算法,尤其是以深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)為代表的人工智能算法,正成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)解決各領(lǐng)域診斷、預(yù)測(cè)與優(yōu)化問(wèn)題的得力工具。該項(xiàng)目大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)專為海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理而構(gòu)建的提供基礎(chǔ)計(jì)算能力的服務(wù)平臺(tái),從全流程的實(shí)時(shí)計(jì)算體系的角度看,整個(gè) TRC 由核心的平臺(tái)支撐層和擴(kuò)展的應(yīng)用層構(gòu)成, 支持流式數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和分布式計(jì)算框架。隨著數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng),可以通過(guò)
15、線性擴(kuò)展方式實(shí)現(xiàn)計(jì)算性能的線性提升。該框架可以實(shí)現(xiàn)低延遲響應(yīng),可以支持以 SQL 的方式提供計(jì)算服務(wù), 屏蔽流式計(jì)算中復(fù)雜技術(shù)細(xì)節(jié),主要應(yīng)用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、實(shí)時(shí) BI 報(bào)表及實(shí)時(shí)在線計(jì)算等場(chǎng)景。基于邊緣計(jì)算的信息物理系統(tǒng)(核心物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) CorePro)無(wú)論是工業(yè) 4.0、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、還是中國(guó)制造 2025,其實(shí)質(zhì)都是以 CPS 物理信息系統(tǒng)為核心,通過(guò)信息化與生產(chǎn)設(shè)備等物理實(shí)體的深度融合,實(shí)現(xiàn)智能制造的生產(chǎn)模式。對(duì)企業(yè)來(lái)講, 將貴重的數(shù)控設(shè)備、機(jī)器人、自動(dòng)化生產(chǎn)線等數(shù)字化設(shè)備,通過(guò) OPC/PLC/IO/COM 等技術(shù)實(shí)現(xiàn)的設(shè)備聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)采集,無(wú)縫的鏈接生產(chǎn)設(shè)備、軟件系統(tǒng)和操作人員,實(shí)現(xiàn)數(shù)字
16、化生產(chǎn)設(shè)備的分布式網(wǎng)絡(luò)化通訊、程序集中管理、設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控等。作為邊緣計(jì)算的具體表現(xiàn)形式,工業(yè) CPS 在底層通過(guò)工業(yè)服務(wù)適配器,將現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備封裝成 web 服務(wù);在基礎(chǔ)設(shè)施層,通過(guò)工業(yè)無(wú)線和工業(yè) SDN 網(wǎng)絡(luò)將現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備以扁平互聯(lián)的方式聯(lián)接到工業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)中;在數(shù)據(jù)平臺(tái)中,根據(jù)產(chǎn)線的工藝和工序模型, 通過(guò)服務(wù)組合對(duì)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備進(jìn)行動(dòng)態(tài)管理和組合,并與 MES 等系統(tǒng)對(duì)接。工業(yè) CPS 系統(tǒng)能夠支撐生產(chǎn)計(jì)劃靈活適應(yīng)產(chǎn)線資源的變化,舊的制造設(shè)備快速替換與新設(shè)備上線。成功案例基于富士康云平臺(tái) BEACON 的 5G+刀具智能生產(chǎn)應(yīng)用成功實(shí)施,使智能系統(tǒng)的分析,優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案,從而縮短開發(fā)周期 30%以
17、上;對(duì)可能出現(xiàn)的不良情況進(jìn)行預(yù)警,從而實(shí)現(xiàn)設(shè)備稼動(dòng)率提升 10%,直通良率提升至 99.5%,資源綜合利用率提升30%;降低生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)對(duì)人的依賴,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)調(diào)機(jī)、自動(dòng)化生產(chǎn)、無(wú)人化工廠,減少現(xiàn)場(chǎng)操作人員 50%。表 6-1 項(xiàng)目實(shí)施前后效果對(duì)比表對(duì)比項(xiàng)項(xiàng)目實(shí)施前2017 年實(shí)施情況2018 年實(shí)施情況自動(dòng)化項(xiàng)目實(shí)施前,平均每臺(tái)設(shè)備需要 1 人操作,產(chǎn)品的運(yùn)輸、上下機(jī)等都需要人員操作。完成了產(chǎn)品的上下機(jī)自動(dòng)化改造,采用機(jī)器人代替人工,從而節(jié)省 20%的人力。實(shí)現(xiàn)車間無(wú)人化設(shè)備補(bǔ)償調(diào)整加工過(guò)程中的補(bǔ)償調(diào)整需要人工根據(jù)測(cè)量數(shù)據(jù)及經(jīng)驗(yàn)手動(dòng)輸入。完成數(shù)據(jù)采集模塊的開發(fā),并全面投入使用,用于收集加工、測(cè)試機(jī)臺(tái)數(shù)據(jù)。核心工藝智能制造系統(tǒng)自動(dòng)根據(jù)系統(tǒng)中的測(cè)試數(shù)據(jù)結(jié)合智能分
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