AI大模型赋能制造业的四个基本趋势
在“软件定义一切”的时代,AI大模型作为新的生产力工具,必将从内容领域(文生文、文生图等)深度扩张到生产实体领域,在制造业的各个环节中引发新的效率革命,加速制造业走向智能化。
1.AI驱动软件升级是大模型赋能制
在“软件定义一切”的时代,AI大模型作为新的生产力工具,必将从内容领域(文生文、文生图等)深度扩张到生产实体领域,在制造业的各个环节中引发新的效率革命,加速制造业走向智能化。
1.AI驱动软件升级是大模型赋能制
一、技术演进趋势:从通用基座到工业智能体的价值跃迁
全球大模型技术发展正经历"基础层-领域层-场景层"的三级进化。在装备制造软件领域,技术价值创造路径呈现明确的技术传导链条:【通用大模型(认知基座)→工业大
一、可视化实时监控
MOM 既能够对需要人、物理设备或信息系统执行的行为管理,也能够对与调度、产能、产品定义、历史信息、生产装置信息和资源状况信息等各项信息相关的活动管理。
在传统的数字化车间中,系统检测大多通过现场看板、手持
制造企业在加工过程中,通常会采用不同的生产模式来满足产品的多样化需求。常见的生产模式主要包括流程型、离散型和混合型三种。每种模式都有其独特的特点和适用场景。
一、流程型生产模式
流程型生产
1、设计环节
1.1优化设计流程:
以DesignGPT为例,它能综合考虑多种因素进行可制造性分析。首先对上传的设计文件或描述进行预处理,如体素化,接着识别不可制造区域并生成报告,涵盖几何特征检测、材料属性分析和制造工艺要求匹配等内容。
该智能化场景为AGV智能仓库物流解决方案,由AGV料车、待料架 、物料架、卸料架和MES 系统组成等单元组成,场景下图所示。通过MES将库房端与物料需求端连接起来,实现库房与物料需求端物料输送的自动对接。
2025-02-14