天津2022工博会自动化展给您好的建议「振威」

工厂自动化改造的误区

工厂自动化改造的误区 自动化升级改造可以一步到位 真正的自动化升级改造，并非一个简单工位或是机器的更换就能完成，而是一项极其复杂的系统工程。自动化改造需量力而行，从比较成熟的自动化技术开始，从工厂急待升级改造的部位入手，逐步进行，切不可追求一步到位。 任何工序都可用自动化设备替代 采用自动化生产线进行生产的产品应有足够大的产量；产品设计和工艺应***、可靠，并在较长时间内保持基本不变。并非所有工序都适合进行自动化改造。在大批、大量生产中采用自动线有显著的经济效益。 实现自动化改造就是实现了工业4.0 近来工业4.0及中国制造2025的概念非常火热，以致很多企业盲目跟风。制造业企业更应该关注的是实际技术与问题的解决方案。当发展到以信息为技术的广义管理自动化，工业4.0时代也将应运而生。

推理技术与实体经济融合领域

推理技术与实体经济融合领域 　　推理技术包括常识推理、计算推理、逻辑推理、推理等。常识推理指的是机器在没有任何背景学习情况下进行常识的推理。对于对话机器人来说，推理是实现智能对话的技术基础，但当前这项技术还远不够成熟。谷歌、苹果、微软、百度、科大讯飞的对话型机器人都在向这个目标努力，让机器具备基本的推理、学习相关的计算能力、逻辑能力，而AlphaGo就是这个层次的典型应用。 　　推理技术根据具体领域的标准化规则可以在人工智能领域发挥到智慧的，将若干推理技术叠加在一起为未来的通用人工智能打下了基础。未来可以实现软件开发的人工智能化，即由人工智能来开发软件。这对于我国2017年1.7万亿产出规模的软件产业来说无异于再造一个软件产业，而软件工程师的主要工作将变成开发人工智能自动开发软件。

机器学习技术与实体经济融合领域

　　机器学习是人工智能技术体系的一个通用环节，机器学习使用归纳、综合方法，运用数据导入算法模仿人类智能。学习方式主要分为有数据学习和无数据学习：当前有数据学习显然广受欢迎，包括“监督学习”“无监督学习”“半监督学习”“深度学习”“迁移学习”等；无数据学习法主要为“强化学习”。有数据学习的典型应用为深度学习，深度学习包括DNN(深度神经网络)、CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)等，它不依赖数字经济的发展，而是由人做数据标签，采用神经网络算法，学习效率不高、能源资源浪费，如AlphaGo下场棋要消耗3000美元电费。

　　强化学习只需要人类输入规则，机器就能通过自我奖励、自我诱导方式，跟自己下百万盘棋，不断自我完善，AlphaGo Zero三天内就打败了已经学习了几千盘棋的AlphaGo；数字技术发展越好、标准化数据量越大的领域往往人工智能发展越迅速，这就说明机器的学习能力不是人为训练的结果，而是数字经济发展到一定阶段顺其自然的结果。从使用场景上来说，有数据学习适用于规则活动领域的人工智能，是经验、控制使然；无数据学习适用于创新、无定论的领域，比如棋类竞赛、新药探索、艺术创作等，是创新、自由使然。

工业机器人来焊接，其优势在哪里？

工业机器人来焊接，其优势在哪里？

工业焊接机器人如何帮助用户提升焊接效率?工业焊接机器人是用于焊接作业的自动化机械设备，传统焊接中存在焊接工艺难、效率低下、招工难、焊接质量不稳定的问题，工业焊接机器人应用帮助用户解决难题，使用工业焊接机器人投入生产。这篇文章带您了解工业焊接机器人有哪些优势。 　　1、智能焊接控制系统 　　工业焊接机器人就具备多个传感器，电弧传感器可以进行自动寻位，电弧传感器将焊缝信息上传给控制系统，控制系统可以根据编程参数来下放刚刚好的焊接材料进行填充焊缝，减少焊件的返修率，提升焊接效率。 　　2、多轴配合提高焊接灵活性 　　工业焊接机器人多具备六个活动关节，各关节之间灵活配合应用，智能控制系统可输入编程数据，通过示教再来进行对工件的焊接，各轴协调运动可以提高焊接速度，是全自动焊接机器人重要的部位。 　　3、结构紧凑合理 　　工业焊接机器人的结构主要包括机器人本体、焊接电源、智能控制系统、焊、示教器、控制系统、送丝机构等，结构紧凑，各部位相互配合，提高焊接效率。