主营业务

高效运行与精准执行的自动化成套装备

针对成形温度对转运时间的苛刻要求，考虑物料转运过程中机器人与成形装备的干涉状态，分析各个关键装备布局的合理性，研究锻造机器人在多种运行轨迹下的负载匹配关系，兼顾不同工步的生产节拍匹配分析，开发适应于深盲孔壳体锻造生产线的高还原度的三维模拟精益化布局，从而保证生产线各个工部的物料转运快速性与一致性、以及各个工部节拍的匹配性。

技术指标：模拟仿真节拍与实际节拍匹配度＞90%。

基于数字孪生的锻造生产过程智能管控

针对锻造生产过程不透明、加工过程难以管控的问题，建立锻造生产过程的数字孪生模型，根据“信息物理融合”的思想，实现了生产设备数字化、运动过程脚本化、系统整线集成化、控制指令下行同步化、现场信息上行并行化。通过生产设备与所对应的虚拟模型进行虚实互动、指令与信息同步，实现对锻件生产过程的完整还原、加工的质量控制以及锻造生产流程的智能管控，形成一个高质、高效、高一致性的锻造生产过程智能管控平台。

基于模式识别的成形装备动态特性分析与诊断

针对锻造成形装备结构复杂、重资产的特点，考虑压力机的机械结构与打击原理，利用设备传感器采集的设备关键零部件数据，利用采集到的大量动态实时绘制关键参数曲线，这些曲线将反映压力机的工作状态，然后通过模式识别的方法对曲线进行训练、分析，对不同状态下的参数曲线进行分类，从而实现自动识别压力机的运行状态，并且提供故障预警、寿命预测等功能。

基于机器学习的工艺参数优化系统

针对锻造成形结果受到设备状况、控制精度、工艺参数离差与波动的影响，通过覆盖生产流程的多元数据采集系统，建立锻件尺寸与喷雾量、打击力能、物料温度、成型速度等影响参数的数据散点图，运用机器学习方法，不断迭代聚类中心至收敛，形成各个团簇，根据成形尺寸检测将成形效果相近的团簇进行二次聚类，划定成形效果优劣的边界条件，确定成形更优的工艺参数区间，最终达到通过数据的持续积累迭代优化工艺参数的目标。

多元数据采集技术

数字化车间智能制造执行系统

模块化系统架构

满足德国VDI 5600标准规定的所有要求（基于IEC 62264和ANSI/ISA-95）

1.具备强大的配置和定制工具，实现高度柔性和敏捷性，满足企业和行业的特殊要求

2.具备横向集成所有应用程序的中央生产数据库,精密的数据安全方案和强大的备份机制

3.贯穿所有数字化车间智能制造执行系统应用的基于工作流程的集成报警升级管理

4.多级的、基于角色的权限管理

5.云应用能力

典型案例

内容待添加

待添加

待添加