吉林设计cnc加工标识,吉林设计cnc加工标识牌厂家

昊田标识网 0 2024-04-27 06:25:55

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于吉林设计cnc加工标识的问题,于是小编就整理了1个相关介绍吉林设计cnc加工标识的解答,让我们一起看看吧。

现在制造业大家都懂,吉林大学在机械系新开了智能制造专业,并且投入了大量的努力,大家怎么看?

走太快啦,和芯片行业一样,什么都能研究,唯独设备没有,一切都是空谈,误国啊,好好研究研究,我们自己的软件,自己的设备吧,多做雪中送碳,少做锦上添花,科学如果浮躁了,跟风了,国将不国啊!

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智能制造在某些领域还是不如传统制造业有优势的。比如我要投入比传统制造业数倍的资金买设备,相应的设备折旧要高出传统制造不少钱。虽然智能制造能节省部分人工工资,但对原材料和工装模具的要求提高了,这又是一部分投入。最关键的是智能制造还不够成熟,虽然能24小时不停工作,但效率偏低的问题是智能制造面临的最大挑战。开通这个专业个人认为可从研究生开始学习,本科阶段先把传统制造整明白。

我觉得这是一个非常好、非常及时的举措,让年轻学子们积极地投入到智能制造的行列中,促使企业向中国制造2025的核心发展方向转型。

德国、日本两大制造强国,把智能制造深入到每一个制造企业,成为国家层面的发展战略。智能制造是制造大国应对人员危机的必由之路。

德国在2013年提出工业4.0,”利用信息化技术促进产业变革的时代,也就是智能化时代”。日本应对制造业人员短缺、从业人员老龄化等突出问题,提出了“工业价值链产业联盟”的构架和目标。使得知识和经验从人转移到信息化体系和制造系统中去。

中国制造2025的五大重大工程的核心,就是实施智能制造工程。国家层面如此重视,大学理应先行一步,莘莘学子更应提早介入。

新一轮科技革命的核心,是制造业的数字化、网络化、智能化。智能制造的大力发展,必将带动产业的升级。

我国在2010年房地产高歌猛进之后,企业技术工人急剧减少,一大部分技术工人改行投入到赚钱飞快的房地产及其相关行业中去了。以致于当今极其缺乏高水平的产业工人。大力发展智能制造,可以一定程度上弥补人员流失造成的不足。

企业对机械设计从业人员的要求增高了,有改造设备、提高劳动生产率、降低人员管理成本的强烈愿望

柔性制造MES系统,成为有规模企业的首选。传统的制造业一个熟练工人只能监管一台机器,效率低下,企业管理成本很高,长期处于低附加值状态。

MES系的应用,在前期可能要投入资金,对管理系统、设备、物料供应等进行改造,使之智能化。

比如:在MES系统中,加工件、刀具都是自动完成的。如刀具,编好零件加工程序后,通过机器人自动从刀库中自动拿过来装卡;加工件,通过运料系统,自动送到指定的机器中。工人们要做的,就是编好零件程序,准备物料及加工件最后检测的工作。

前期投入大,但带来的效益是长久的,如企业管理也会有质的飞跃,残次品将大大降低。

总结:智能制造,是我国中、长期规划的一个重点,也是世界制造强国的必由之路。大学作为人才的培养基地,更应当率先进行智能制造的基本理论的教学,使学子们能早日为企业智能制造出谋划策。

我也算是合并前这个学校的学生,原吉林工大机械系,现在几乎没有年轻人从事这些行业,大部分去做公务员,互联网金融等等,很多人宁愿开网约车,美团外卖也不愿从事制造业。所以未来机械制造业仍然非常大的挑战。另一个方面国家税费和成本方面也没有太大的支持力度。周边国家的生产成本优势与老美的扶持,我觉得未来并不看好。

本人是从事课程设计的,对这方面稍有了解。首先国家资源向制造业高科技集中,而不是向传统的娱乐行业、房地产行业集中,这是个可喜可贺的现象,再者,目前我们制造业处于产业链低端,确实应该向智能制造高端来升级,像吉林大学、东南大学等这些985大学,据我和他们打交道的经验来看,这些老师专家、教授们,个人感觉还是很务实的,毕竟当年都是学霸出身,对学术的不正之风会有意识的抵触。不过我建议把高科技资源向高校倾斜的同时,也应该等比例的向企业、民间倾斜,道理很简单:理论应该和实践、产学研相结合,俗话说高手在民间,企业不少的人虽然只有本科学历,在大数据、人工智能领域的专家还是不少的,只不过他们不是以学历体现,而是以项目经验、以设计师和架构师等等职称的方式体现,对于这个群体,如果没有资金以及良好的研发环境支持,靠他们996的加班来奉献,必然不会长久。

下面我从专业角度谈一下:机械专业其实是和计算机粘合度很大的一个专业。我先说下工业软件,不知大家是否了解,现在代表工业化先进水平的一个重要指标除了制造工艺以外,还有个重要指标,那就是工业软件的开发,工业软件的开发受制于人,制造业产业升级基本上为空谈。

然后就是机械制造和大数据人工智能相结合的部分,举例来说吧,比如轴承、螺栓等零件加工是讲精度的,我们完全可以将历史数据存储在HDFS、MongoDB等大数据存储介质里,然后建立精度数学模型,使用机器学习算法实现精度的智能化学习,使我们的制造精度越来越高。

总之,资源向高科技倾斜是好事,不过除了向高校倾斜之外,还应该向中小企业倾斜;向民间倾斜,不然就会出现诸如民间高手辞职去自费搞数学研究,结果靠低保生活的尴尬局面。

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