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第1701章 强智能系统!

“我们国内的制造企业这些年引进了大量先进的工业软件和设备,投入了大量的金钱,不过都是处于一种彼此封闭割裂的状态,对海外设备供应商形成的依赖非常严重,无法形成合力,而且就算是一些企业在工艺上有了不小的创新也没办法让其他的产商分享到,也无法变现,同样国内一些研究机构弄出了很好的工艺包也没办法在这些企业工厂设备上进行使用,可以说是造成了很大的技术资源浪费。”

杨杰开口说道:“工业互联网最大的意义是可以将这些工业技术软件化,对接现有的工控设备,将这种工业技术软件植入生产线实现技术升级,能够为国家节省大量的外汇,同时也能大幅减轻国内企业的升级成本。”

杨杰继续说道:“现阶段国内轻工业制造产商已经具备了与知名品牌相同或相近的设计生产能力,但是由于没有自主品牌,所以制造的很多产品的售卖价格都极低其中60%的利润给了销售渠道商,30%归了品牌商,而国内的工厂拿到的只有10%,处在一个世界加工厂比较尴尬的地位。”

“现在我们国内在互联网技术上发展起来的电商平台在世界范围来说还是非常有优势的,可以利用电商平台和物流渠道大幅砍掉从厂家到消费者之间的环节,通过国家的认证扶植帮助这些企业建立起品牌力,这两招就能让我们国内的企业日子过得比较滋润了,企业有了钱后在技术创新上也才有动力,因为中低技术企业竞争非常激烈,在技术创新上差不多是围绕着对已有产品进一步开发,在材料、功能和质量方面逐步改善,从而与不断变化的客户需求保持一致,这样才能形成专注于自己的产品,持续深耕,精益求精的工匠精神氛围。”

杨杰开口说道:“如果进入这个阶段的话,我想国内的企业展开智能化柔性制造工厂就有了底气了,我是希望我们国家国内的设备产商能够先于德意志和米国在智能化数控机床上抢占先机的。”

曾嘉宝看了杨杰一眼:“我看你倒是信心十足的样子,是不是华兴科技集团公司手里还藏着什么好技术?”

包括蒋英正在内的众人此时都是看向了杨杰,一脸期待的样子。

杨杰笑了笑:“我们华兴科技集团公司旗下的机床研究院在自主学习型的智能数控设备系统上已经是取得了很大的进展。”

华兴科技集团公司自身在人工智能技术上非常有优势,机床研究院团队自然也是很早就展开了智能数控机床方面的研究,在六七年前就开始在自己数控机床上搭载了智能终端系统开展机器自主学习技术的研发,技术团队也是凭借着华兴科技集团公司在各个制造领域使用的数控设备得到的海量的数据建立具有自主学习神经网络算法模型和大量的稳态数据样本对模型进行训练和验证,通过迭代优化后这个具备自主学习优化能力的神经网络模型也是越来越聪明,在为智能数控机床样机搭载了更多感知传感器后,实现了智能数控机床双码联控的功能。

机床研究院本身在数控机床的控制系统软件算法上已经是做得非常好了,现在在搭载了智能控制系统后智能程度有了很大的提升。

这套混合控制系统在工作之前,原有的数控加工代码会在这套智能系统上进行仿真优化,直到优化目标实现为止,并依据优化结果生成智能系统的代码指令,在实际加工中,两种代码同时进行,直到加工结束。

通过大量的测试验证,这套混合控制系统显著改善了进给速度的横向一致性,提高了零件表面的加工质量,加工出来的零件特征更加清晰,一致性更好,与原始设计的模型参数符合度更高,而且加工时间也是明显缩短,无疑证明这套混合控制系统非常成功的。

其实这套智能自主学习神经网络模型最大的优势并不仅仅只是体现在这些方面,而是这套系统可以随着制造资源状态的变化而不断演变,而且学习的速度非常快,有着非常宽泛的适用范围。

当然,这个也是得益于华兴科技集团自身在机床技术上踏踏实实的潜心研究,在数控机床上的机械部分做得极为扎实,出来的数控机床产品本身性能上水准极高,已经是第一梯队水平。

当然,华兴科技集团公司旗下的数字化智能制造工厂自然也是率先用上了这种智能数控加工中心等产品设备,只不过这种产品技术还处在保密阶段,还没有向外界进行公布。

“你们研发出来了自主学习的智能数控机床,你们是怎么做到的?”

曾嘉宝惊喜地问道。

“这个还是得益于我们在互联网大数据、云计算、物联网这些新一代信息技术基础上发展起来的人工智能技术,让我们在自主学习神经网络模型算法上有了战略性突破,让这种智能系统具备了知识的生成、积累和运用的能力,在融合了感知系统和现有的数控系统后通过自主学习与建模生成知识,并能应用这些知识进行自主优化与决策,完成自主控制与执行,实现了在加工制造过程的优质、高效、安全、可靠和低耗的多目标,优势十分明显。”

杨杰开口说道:“我们这种智能数控机床研发出来的智能系统是在数据驱动建模的技术上发展起来的,数据样本给得越多系统学得越快,也越聪明,这个比以前那种依赖人类专家进行理论建模和数据分析发展出来的智能有着本质的区别。”

“之前德意志和霓虹国国内的那些知名数控机床制造商造出来的机床缺乏真正的智能,虽然通过互联网加数控机床的方式取得了一定的研究和实践成果,但到目前为止也只是实现了一些简单的感知、分析、反馈、控制,远没有达到替代人类脑力劳动的水平,这方面的技术积累艰难而缓慢,并且技术的适应性和有效性不足。”

“我们的这套智能系统跟他们的技术路子是完全不一样的,现在我们的技术团队训练出来的智能系统实现了自主学习、生成知识的能力,是真正的强智能系统。”

杨杰一脸自豪地说道。

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