平臺(tái)基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)框架開發(fā),提供校內(nèi)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、工業(yè)大數(shù)據(jù)開發(fā)實(shí)訓(xùn)、智造過(guò)程管理實(shí)訓(xùn)和教學(xué)管理等功能,有力支撐院校開展面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用人才培養(yǎng)
數(shù)據(jù)采集與傳輸、智慧物流、機(jī)器視覺、無(wú)人駕駛、數(shù)據(jù)可視化、MES系統(tǒng)運(yùn)維、區(qū)塊鏈應(yīng)用、 工業(yè)設(shè)備通訊、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云計(jì)算、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)運(yùn)用等。
工業(yè)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)工程技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)與運(yùn)用、智能控制技術(shù)、通信技術(shù)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)、機(jī)電一體化技術(shù)、工業(yè)機(jī)器人技術(shù)、機(jī)械制造與自動(dòng)化、人工智能專業(yè)等。
工業(yè)數(shù)據(jù)采集與技術(shù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)導(dǎo)論、工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)與運(yùn)用、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)APP開發(fā)、Python課程、傳感器與檢測(cè)技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)、深度學(xué)習(xí)、 機(jī)器學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用等。
并行計(jì)算框架,有效提高計(jì)算速度
工業(yè)圖像智能識(shí)別基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,并結(jié)合工業(yè)缺陷或產(chǎn)品圖像特點(diǎn)以及缺陷特征構(gòu)建最優(yōu)的算法組合。使用深度學(xué)習(xí)方法能有效促進(jìn)工業(yè)產(chǎn)品圖像處理,快速準(zhǔn)確的找出缺陷的位置,并進(jìn)行分類標(biāo)注。
引入圖像智能識(shí)別系統(tǒng)后能大大提高產(chǎn)品檢測(cè)速度,較之人工檢測(cè)速度呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),精度方面也有極大提升,并且為企業(yè)節(jié)省了人力成本。
圖像標(biāo)注工具
圖像原數(shù)據(jù)管理工具
核心訓(xùn)練系統(tǒng)
訓(xùn)練指標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)
工廠建模
跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成
全程多顆粒度追溯
Q-time控制
MQC管控
預(yù)約操作
物料類別及數(shù)量管控
載具類型和使用次數(shù)管控
實(shí)施派工管理
建立工廠數(shù)字化模型
全面管理工藝產(chǎn)品材料、制程
全冗余分布式架構(gòu),高擴(kuò)展性
實(shí)時(shí)管理和監(jiān)控各設(shè)備的運(yùn)行狀況
及時(shí)發(fā)現(xiàn)制程風(fēng)險(xiǎn)減少損失
提前生產(chǎn)管理的智能化水平
減少人力消耗,提高產(chǎn)品良率
生產(chǎn)數(shù)據(jù)可視化,生產(chǎn)過(guò)程透明化
數(shù)據(jù)采集,設(shè)備控制,實(shí)時(shí)監(jiān)控
產(chǎn)品防混防漏,RMS,AMS
無(wú)紙化點(diǎn)檢,治具主輔材管理,單科追溯