智能制造浪潮下,企业如何建设智能工厂

在智能制造浪潮中,企业面临自动化改造后生产过程透明化、整体效率提升和数据集成的挑战。要实现智能工厂,需构建设备互联,应用工业自动化软件,结合精益生产理念,实现柔性自动化和绿色制造。通过MES、APS、PLM等软件,实现制造现场可视化,提高物流自动化。江苏硕科信息提供智能制造整体解决方案,包括APS、MES、WMS和自动化服务,助力企业打造智能工厂。

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随着国家对智能制造的不断推进,智能制造日益成为制造业未来发展的大趋势,许多企业为了响应国家建设制造强国的号召,也为提高企业本身的竞争优势,都积极引入智能工厂理念,并纷纷开始布局,但是在这样的浪潮下,企业却出现了这样、那样的困惑:

花费大量投入进行自动化设备改造,却始终无法实现生产过程“透明化”。

应用智能机器人代替传统设备与人工,却只能实现单工位或单条产线的效率提高,无法实现整个工厂的智能化提升。

数据采集依然不能达到自动化、实时性和与其他系统数据进行集成和分析。

……

那么企业要如何做,才能摆脱“为了智造而智造”,将真正的智能制造理念融合到企业的制造中去,最终实现工厂到智能工厂的跨越,为企业带来实际效应呢?

打造智能工厂首先要求企业的工厂应该构建智能化设备的互联,前端数据采集广泛应用工业自动化软件,其次企业要充分结合精益生产的理念,实现柔性自动化,最后还需要实现绿色制造。这就表明企业构建智能工厂需要从基础设施、设备、产线、车间、工厂等不同层次展开布局,应用MES、APS、PLM、质量管理等软件,实现制造现场的可视化。另外,结合实际需求,企业还需提高物流的自动化程度。可见建立智能工厂是一个涉及到企业方方面面,且极为复杂的工作,仅凭企业自身想要完成这样的工作,难度还是很大的,企业最好选择一个合适的合作伙伴,可以帮助企业制定专业的解决方案,推进智能工厂的有序实施。

江苏硕科信息提供APS(高级排程系统)、MES(制造执行系统)、WMS(仓储管理系统)、自动化软硬件、智能立体仓库、智能物流深度集成的智能制造整体解决方案,以及相关规划、设计、部署、实施和运维等服务,为制造企业打造真正智能工厂。

硕科智能制造解决方案一方面将各种不同的制造阶段的智能系统有机集成,通过互联网、物联网、云计算、大数据、移动通信等新技术手段,对分布式的智能生产资源进行高度的整合,从而构建起在网络基础上的智能工厂间的集成。另一方面将传感器、各层次智能机器、工业机器人、智能车间与产品有机整合,对智能系统集成、以及端到端的价值链集成提供支持,从而构成了智能工厂内部的模块化网络化制造体系,很好地满足个性化产品生产需求。

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
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