平臺基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標準框架開發(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)實訓(xùn)、智造過程管理實訓(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、機器視覺、無人駕駛、數(shù)據(jù)可視化、MES系統(tǒng)運維、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)云計算、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)運用等。
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)、云計算技術(shù)與運用、智能控制技術(shù)、通信技術(shù)、計算機應(yīng)用技術(shù)、機電一體化技術(shù)、工業(yè)機器人技術(shù)、機械制造與自動化、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)與運用、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)APP開發(fā)、Python課程、傳感器與檢測技術(shù)、計算機視覺、語音識別技術(shù)、深度學(xué)習(xí)、 機器學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用等。
并行計算框架,有效提高計算速度
工業(yè)圖像智能識別基于深度神經(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)方法能有效促進工業(yè)產(chǎn)品圖像處理,快速準確的找出缺陷的位置,并進行分類標注。
引入圖像智能識別系統(tǒng)后能大大提高產(chǎn)品檢測速度,較之人工檢測速度呈指數(shù)級增長,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)練指標檢測系統(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),高擴展性
實時管理和監(jiān)控各設(shè)備的運行狀況
及時發(fā)現(xiàn)制程風(fēng)險減少損失
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)過程透明化
數(shù)據(jù)采集,設(shè)備控制,實時監(jiān)控
產(chǎn)品防混防漏,RMS,AMS
無紙化點檢,治具主輔材管理,單科追溯