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Agentic AI（智能体AI）的核心是**“能自主实现目标的实体”**（Agent）。目标导向（Goal-Oriented）：有明确的任务目标（如“最小化生产周期”“降低次品率”）；自主性（Autonomy）：无需人工干预，能独立做出决策；环境感知（Perception）：能收集环境信息（如传感器数据、MES系统数据）；行动能力（Action）：能影响环境（如控制机器人手臂、调整生产参数）。
要理解伦理问题的特殊性，首先需要明确Agentic AI的本质Agentic AI是具备感知（Perception）、决策（Decision）、行动（Action）、学习（Learning）四大能力的自主系统，其核心特征是“目标导向的持续交互”——而非传统AI的“输入-输出”单次决策。AgentSAPRγLAgentSAPRγLSSS：状态空间（如生产线上的设备状态、物料位置）；AAA：行动空间（
工业4.0，作为第四次工业革命，以数字化、网络化和智能化为核心特征，正在全球范围内引领一场制造业的变革。在这一时代，智能制造成为主流，智能工厂、物联网、大数据和人工智能等技术广泛应用于各个领域。工业4.0时代为编程语言带来了新的机遇和挑战。在这个时代，我们需要不断地学习和研究新的编程语言和技术，以适应智能制造的发展需求。同时，我们也需要关注编程语言的安全性和跨平台兼容性等问题。相信在未来，随着技术
本文深入探讨了LangChain和LlamaIndex两大框架在光伏智能制造领域的应用价值。LangChain通过流程编排与多模态集成，实现设备故障诊断、生产排程优化等复杂场景；LlamaIndex专注于私有数据检索与知识提取，构建企业知识大脑。文章结合光伏制造实践，展示了这两大框架如何互补协作，推动企业构建专业化大模型应用，包括工艺参数推荐、技术标准问答等典型场景，助力企业实现智能决策与实时响应
AI 技术的落地已从单点突破进入系统重构阶段，其核心价值在于通过数据驱动决策和自动化流程，重塑行业底层逻辑。未来，随着多模态大模型、边缘计算等技术的发展，AI 将进一步渗透到行业核心环节，成为企业竞争力的关键要素。然而，技术的进步也带来了伦理、法律等新挑战，需要政府、企业、学界共同构建可持续的 AI 应用生态，让技术真正服务于人类社会的福祉。
import gymself.num_workstations = num_workstations # 工作站数量self.max_queue = max_queue # 每个工作站的最大队列长度# 状态空间：每个工作站的队列长度（离散）# 动作空间：选择将下一个产品发送到哪个工作站（离散）# 初始化状态：所有工作站的队列长度为0# 生产周期（每步代表1分钟）self.episode_lengt
产线调度：对制造资源（设备、人力、物料、时间）进行分配，以实现“按时、按质、低成本”生产的决策过程。本质是“约束条件下的多目标优化”。Agentic AI：具备“感知-决策-执行-学习”闭环能力的智能体（Agent），能自主处理动态任务，适配环境变化。提示工程架构师：连接“制造知识”与“AI技术”的桥梁——将制造流程的规则、约束、目标转化为AI能理解的“提示（Prompt）”，让智能体做出符合场景
本文系统分析了人工智能在金融、医疗、教育、制造等关键领域的落地应用与商业价值。金融AI通过智能信贷审批和投顾系统，显著提升效率并降低风险；医疗AI在影像诊断等方面达到专家水平，提高疾病检出率；教育AI通过个性化学习路径规划，提升学生学习效果；工业AI在质检和预测性维护中实现自动化与高精度。尽管面临数据质量、模型解释性等挑战，AI技术正通过多模态大模型、边缘计算等创新持续突破。成功的AI应用需要技术
2025年电气、控制与人工智能国际学术会议（ICOECAI 2025）将于2025年10月24-26日在广州举办，由广州工商学院主办。会议旨在为电气工程、控制科学与人工智能领域的学者、研究人员及行业专家提供一个高水平的交流与合作平台。随着科技的快速发展，这些领域面临着前所未有的机遇与挑战，特别是在智能制造、自动控制、数据驱动决策及机器学习等方面。因此，会议将围绕最新的研究成果及技术应用展开深入探讨
工业智能体的智能化基础是工业大模型——一种针对工业多模态数据预训练而成的专业AI模型，具备领域知识理解、复杂推理和多目标优化等能力。不同于单一技术，工业智能体是物联网、大数据、人工智能等多种技术的系统化集成。以广域铭岛在某汽车制造企业部署的工业智能体为例，通过实时采集冲压设备数据并结合质量反馈，系统动态调整压力与速度参数，使零部件精度提升15%，废品率降低18%。例如广域铭岛为一家电子企业构建的供
工业大模型，作为专为工业场景设计的人工智能系统，通过深度学习和海量数据分析，为自动化、智能化生产提供核心支持，助力企业实现高效、低成本和创新驱动的发展。未来，随着5G、物联网和边缘计算技术的发展，工业大模型的应用场景将进一步扩展，从单一设备控制到全产业链协同，实现更高效、绿色和创新的工业生产模式。此外，广域铭岛还致力于推动工业大模型在内容生成和科学发现方面的创新。从技术演进的角度来看，工业大模型的
欧洲硅光子技术联盟"星光项目"在欧盟支持下启动，由意法半导体联合24家科技企业及学府共同推进300mm硅光子技术创新。项目聚焦三大技术突破：200Gbps高速调制器、稳定片上激光器和新型半导体材料研发，同时优化光子-电子集成封装技术。应用将覆盖数据中心（200Gb/s光通信）、电信网络（光卸载技术）及汽车传感（激光雷达）等领域，并研发专用光子处理器提升AI张量运算效率。该项目被
开发技术：技术架构：springboot + vue-element-plus-admin开发语言：Java开发工具：idea前端框架：vue.js后端框架：springboot数 据 库：mysql移 动 端：uniapp
排产，即生产计划与排产（Advanced Planning and Scheduling），简称APS，是指根据订单需求、资源约束（如设备、人力、物料）等因素，制定详细的生产计划，确保产品按时交付。在复杂制造环境中，例如整车制造，排产涉及多车型、多车系混线生产，约束条件繁多（如属性平衡、连续生产、间隔要求等），传统人工排产面临巨大挑战。在排产中，智能体充当“智慧大脑”，其核心功能包括以下几个方面。
未来 PCB 焊点检测将不再是 “单纯的缺陷筛除工具”，而是 “质量控制中枢”，通过 AI 与自动化技术，实现 “精准检测、高效返修、全链追溯、风险预测”，为 PCB 可靠性提供更强保障。
《2025制造业低代码平台选型指南》指出，低代码技术正成为制造业培育新质生产力的关键工具。报告显示，60%以上制造企业将在未来三年采用低代码平台，以应对敏捷生产和数字化转型需求。指南推荐了五大平台：活字格（99分）以专业制造模板和深度集成能力领先，钉宜搭（96分）强在钉钉生态整合，明道云（95分）擅长复杂业务建模，简道云（94分）以易用性见长，奥哲（93分）专注企业级流程管理。选型建议关注数据集成
我是李阳，某AI公司提示工程架构师，专注AI在智能制造中的落地。过去5年，我主导了3个大型Agentic AI项目（覆盖汽车、电子、新能源），擅长用提示工程连接AI技术与产业需求。《如何用Prompt让AI学会“工艺思考”？《数字孪生与Agentic AI的协同技巧》《制造场景的知识图谱构建指南》欢迎关注，一起探讨AI如何真正赋能制造！留言互动：你所在的制造场景，Agentic AI遇到了什么落地
故障诊断是制造企业生产过程中的核心环节。设备停机会直接导致产能损失和成本上升，而快速定位故障原因并高效解决问题，是保障生产线稳定运行的关键。尽管许多企业已配备实时监控系统，用于基础报警和维修建议，但智能问答系统仍能作为强有力的补充工具，通过以下方式提供支持：
市面上目前开发可视化项目有两种途径，一是将数据源整合交付给其他项目设计公司进行开发，二是自己用市面上数据可视化产品进行开发项目，第一种方式不多进行叙述，主要说一下怎样自己用市面上的软件开发项目，以及开发的过程中需要注意什么。
【机械臂】动作组+五次项插值位置速度
令ω＝10，£分别等于0，0.25，0.7，1，1.2时，绘制二阶系统单位阶跃响应曲线，分别读取动态性能指标，填入表3.2，同时需附上有标注数据的阶跃响应曲线图，根据实验结果，分析闭环极点、阻尼比与动态性能之间的关系，写出实验结论。令£=0.25，ω分别等于10，50时，闭环极点，并绘制二阶系统单位阶跃响应曲线，分别读取动态性能指标，填入表3.3，同时需附上有标注数据的阶跃响应曲线图，根据实验结果
结合上述案例与策略，总结智能制造AI智能体缓存设计的最佳实践我是张三，资深AI应用架构师，有10年智能制造领域的经验，专注于AI智能体的架构设计与优化。曾主导某汽车制造企业的预测性维护智能体项目，将设备故障预测的准确率从70%提高到90%。欢迎关注我的公众号“AI架构师笔记”，分享更多智能制造与AI架构的实战经验。评论区互动：你在智能制造缓存设计中遇到过哪些挑战？如何解决的？欢迎留言讨论！（全文完
电铸微纳光栅的未来发展路径，是一条由材料创新、工艺革新和应用牵引三轮驱动的协同进化之路。它不再是一个独立的加工环节，而是正融入更广泛的材料科学、人工智能和集成光子学技术洪流中。
自动化、数字化生产工艺的普及，基于物联网的全流程质量管理，通过传感器实现的设备状态监测，人工智能在设计优化、故障诊断中的应用，这些技术的融合正在塑造行业的未来。ISO/TS 10303-1828系列工业自动化系统集成标准，IEC 60529 IP防护等级标准，IPC/WHMA-A-620全球线束组装标准，这些国际标准的制定和推广，为行业技术发展指明了方向。对于品联电子等专业化企业而言，持续的技术创
2024年智能制造与人机交互国际会议（IMHCI 2024）聚集了对智能制造和人机交互感兴趣的人们，我们将举行研讨会交换意见。所有投递IMHCI 2024会议的稿件都必须经过2-3位组委会专家的严格审稿，最终所录用的论文将由出版社正式出版，见刊后由出版社提交会议论文集至Scopus、EI Compendex进行检索。◆作者可通过CrossCheck, Turnitin或其他查重系统自费查重，全文查
本文针对任务分配过程对线性规划方法、基于市场的方法、启发式算法及深度强化学习算法进行了分析，同时针对运动规划对基于搜索的规划方法、基于势场的规划方法、基于采样的规划方法及人工智能规划方法进行了描述。在此基础上对算法产生的计算时间问题、可行解问题、维度问题及通信的鲁棒性问题进行了总结。
1.背景介绍在过去的几年里，强化学习(Reinforcement Learning, RL)已经成为人工智能领域的一个热门话题。它是一种学习方法，通过试错学习，让机器通过与环境的互动来学习如何做出最佳决策。智能制造(Smart Manufacturing)是一种利用先进信息技术和智能技术来提高制造过程效率和质量的方法。在这篇文章中，我们将讨论如何将强化学习与智能制造相结合，以提高制造过程的...
1.背景介绍智能制造是指通过运用先进的科学技术和先进的制造工艺，以高效、高质量和高创新为目标的制造业。在现代社会，智能制造已经成为推动经济发展和提高生活质量的重要力量。然而，智能制造面临着许多挑战，如生产过程的复杂性、生产系统的不稳定性、生产线的高度自动化等。因此，智能制造需要运用先进的科技手段来提高生产效率、优化生产过程、提高产品质量等。深度强化学习(Deep Reinforcement...
智能网关也能通过网口接入摄像头，实时推送监控视频并对接到用户终端平台中，如手机、电脑、平板等，快速查看消防通道、大门、楼道、电梯等多个场景的实时视频，并能够抓怕保留下来，为楼宇安全管理提供可靠帮助。而在这一领域中，物联网技术犹如智慧楼宇的“神经中枢”，连接着各类设备与系统，实现数据的高效传输与处理。将Modbus与MQTT相结合，通过物通博联数据采集网关，可以实现在智慧楼宇中的各类设备与系统的无缝
根据开发需求，需要对一套工厂供配电系统电能数据进行采集，现场实际情况及数采系统要求如下：1、该系统由两台变压器（10kv/0.4kv）组成，次级有30多条回路，即30多块多功能电能表（485端口）。2、数采系统要求5分钟采集一次即时值，其中变压器需要采集线电压/相电压/相电流/功率因数/有功功率/无功功率/有功电能/无功电能，各支路只采集线电压/相电流/有功电能即可。
海天科强T6F3/T6H3控制器数据采集，可采集280个数据。国产注塑机数据采集，设备联网，MQTT/OPC UA协议对接。
日钢JSW控制器数据采集及联网。
超声波无损检测是无损检测技术的重要手段之一，由于其信号的高频特性，需要采用高速数据采集设备来采集、记录、分析和处理。某客户需要使用超声波对钢材进行无损检测，由于声波在钢材中的传播速度很高，(纵波CL的传播速度为5900米/秒，横波CS的传播速度为3230米/秒)，因此回波的时间非常短。在实际测试中往往需要更高的采样频率来实现波形还原。在分析了客户的需求后，我们在系统中使用阿尔泰科技的PCIe85
事实上，数据分析的重要性已经扩展到制造业，它在该行业中的作用日益凸显。它能够帮助生产管理者迅速识别异常，优化生产资源配置，调整车间排产，确保产品准时交付。因此，越来越多的制造业企业正在迅速推进数字化转型，重视并利用生产过程中的数据。本文将分享对制造企业订单数据的分析案例，详细介绍如何借助商业智能FineBI工具，实现订单质量、客户满意度的数据分析，并基于数据分析流程步骤，展示BI分析在制造企业生
工业数据采集系统由控制层、采集层、软件层构成，三者协同实现数据从设备到管理的闭环。一、数据采集架构分层。
重庆处在“一带一路”和长江经济带的联接点上，为落实长江经济带“共抓大保护、不搞大开发”要求，加强三峡库区生态屏障建设，保护长江黄金水道，加快推进生态文明建设，重庆是早在多少年前便开展了较大规模的村镇生活污水治理工作，在农村污水处理与排放问题上积累了丰富的经验。 从多方收集到的农村污水处理设施水质、水量数据来看，重庆地区人居用水量范围在3.5L-100L/天，平均值62L/天，大部分农村生活污水排放
串口采集器，支持RS485、232、电总协议，支持告警通知、web展示等
简单来说，路径规划就是为AGV小车在存在障碍物（货架、工作站、其他AGV）的工作环境中，寻找一条从起点（A点）到目标点（B点）的最优或无碰撞的路径。有效的路径规划确保 AGV 能够与周围环境和谐运行，最大限度地提高吞吐量并减少停机时间。它的重要性不言而喻：1.提升效率：最优路径意味着更短的作业时间，更高的吞吐量。2.保障安全：避免AGV之间、AGV与人或设备之间的碰撞，确保人、机、货的安全。。3.
2025年电气、控制与人工智能国际学术会议（ICOECAI2025）将于10月24-26日在广州举办。会议涵盖电力工程、智能控制、人工智能三大领域，下设12个专题方向，包括电力系统稳定性、智能制造、模式识别等。所有录用论文将由IEEE出版，收录至IEEEXplore、EI等数据库。投稿5天内反馈审稿结果，会议官网提供详细信息。由IEEE深圳分会指导，广州工商学院主办，为相关领域学者提供高水平学术交
智慧文旅助力景区提质增效，实现从"流量红利"到"智慧红利"的转型。以云台山单日7.18万人次客流为例，智慧系统通过大数据平台和集成管控平台，实现客流预警、资源调度等精准管理。建设内容包括智能化基础设施、商业系统整合、游客服务升级等五大核心，应用AI、物联网、云计算等技术，提升管理效率30%以上，游客满意度达95%。未来智慧文旅将聚焦"无界体验&qu
针对高速高精度的应用需求，研发人员推出采样速率从40MS/s到2GS/s，精度从8位到16位，基于PCI、PCIe、USB等计算机总线的一些列数字化仪。下面是部分高性能采集卡的汇总。1.PCI8554B——150MS/s 14bit 2通道PCI8552B/8554B分别是 2通道 12位/14位 150MS/s采样数字化仪，专为输入信号高达75M的高频和高动态范围的信号设计。模拟输入范围可以通过
基于组态王6.55开发的485接口智能仪表采集程序
SMT焊接温度曲线智能仿真系统是一个全流程模拟PCB SMT焊接受热过程的智能化仿真系统。系统通过虚拟化构建数字化PCBA模型、回流炉模型，关联锡膏、器件、产品的工艺要求，通过热仿真软件来实现焊点温度曲线信息的获取，以此建立科学的回流焊工艺参数设定方法。SMT工程师可以通过该自动化热仿真分析平台实现炉温曲线加载、分析模型自动处理、工艺焊接模拟分析、优化，以提升炉温调试效率，提高SMT焊接工艺研究水
数据采集与监控系统在纺织机械中的应用极大地提高了生产效率和产品质量。通过合理的系统设计和配置，可以实现对生产过程的实时监控、设备状态监测、质量控制和故障诊断。此外，系统的优化、维护和安全设计也是确保系统长期稳定运行的重要环节。
CCF大数据与计算智能大赛（CCF Big Data & Computing Intelligence Contest，简称CCF BDCI）由中国计算机学会于2013年创办，是大数据与人工智能领域的算法、应用和系统大型挑战赛事。大赛面向重点行业和应用领域征集需求，以前沿技术与行业应用问题为导向，以促进行业发展及产业升级为目标，以众智、众包的方式，汇聚海内外产学研用多方智慧，为社会发现和培养了大量
设备出现故障、产品质量下降等问题，往往是由早期的异常情况引起的。异常检测的任务是及时识别这些异常，而预警则是进一步采取行动，比如发出报警或调整设备参数，以防止更大的问题发生。它的核心并不在于多复杂的算法，而在于能不能通过简单有效的方法，把生产中隐藏的问题暴露出来，并及时解决。在工厂中，异常检测的目标就是发现设备或生产过程的异常，比如某设备的运行温度突然升高、产品尺寸偏离标准范围、生产节拍明显变慢等
作为行业领先的技术提供商，耘瞳科技凭借其创新的DccS数采设备，助力企业实现更高效、更精准的生产过程监控。它能够实时捕捉生产过程中产生的大量数据，并通过先进的算法对数据进行精准分析，为企业提供可操作性的洞察。耘瞳科技的DccS数采设备为制造企业提供了强大的数据支持和分析能力，使得DDK拧紧机的曲线分析更加精准和高效。未来，随着智能制造的不断发展，DccS数采设备必将在更多领域中发挥重要作用，助力企
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