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📰 实探广东首家“领航级”智能工厂：柔性作业 数据驱动 全链协同

格力电器的金湾智能制造工厂成为广东省首家领航级智能工厂，在全价值链的智能制造中树立了行业标杆。该工厂依靠智能装备和工业机器人，实现了100%的数字化覆盖率和超过80%的整体自动化率，生产线的柔性作业和高效的自动化流程为产品质量提供了保障。工厂内的AI检测取代人工检查，使得生产过程中的各项指标得以实时监控和优化，显著提升了生产效率。

金湾工厂的建设克服了数据孤岛问题，通过搭建工业互联网平台打通数据，实现系统互联互通。该工厂以150亿元的投资规划可年产1230万台，生产效率提升近200%，订单交付周期缩短至15天。格力电器将智能制造与大数据、AI进行了深度融合，推动了企业运营模式的变革，形成了全面智能化的管理体系。

未来，金湾工厂的成功模式将逐步复制到格力电器的多个基地，进一步推动智能装备的发展与应用。格力电器将继续致力于自主研发，推动工业软件的自主可控，以技术创新助力中国智能制造的转型升级。通过这些努力，格力电器希望在新的智能制造浪潮中，占据更为有利的竞争位置。

🏷️ #智能工厂 #自动化 #数字化 #机器学习 #工业互联网

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📰 综述：人工智能和机器学习辅助的生物制药制造数字化应用 - 生物通

人工智能和机器学习（AI/ML）在生物制药制造中的应用正日益重要，尤其是在解决复杂产品如单克隆抗体、细胞和基因疗法的生产挑战方面。AI/ML技术通过优化流程和提高质量控制，能够有效降低生产成本并加速药物上市。随着云技术和开源算法的普及，实施AI/ML的门槛降低，行业创新也在不断推进，以更好地满足患者需求。

生物制药行业的快速发展得益于AI/ML技术的成熟，市场规模在2022-2023年间已达到5164.8亿美元，预计到2030年将以年均7.63%的速度增长。AI/ML在制造过程中提供了更高效的解决方案，尤其是在产品质量控制和工艺优化方面。例如，AI/ML被用于实时监控和质量预测，从而提高生产效率，确保产品安全性和一致性。

此外，AI/ML的应用还促进了跨学科合作，推动了生物制药的产业化进程。企业在实施AI/ML时，需要在技术、组织文化和人员能力方面进行调整，以培养具备数据科学背景的团队。随着技术的不断进步，AI/ML将在生物制药领域发挥更大的作用，为患者提供更安全有效的治疗方案。

🏷️ #人工智能 #机器学习 #生物制药 #生产效率 #市场增长

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📰 谢建新院士解析新材料智能设计与数字化制造——AI赋能破局，“数智化”引领未来—中国钢铁新闻网

谢建新院士在第十五届中国钢铁年会上指出，未来5至10年，人工智能和大数据技术将重塑材料产业，尤其是在钢铁等传统领域，数字化制造将成为主流方向。他强调新材料的智能设计与数字化制造是解决研发效率低、周期长、成本高等问题的关键，能够实现精准设计与精确制造。

新材料的研发面临非线性、遗传性和跨尺度等难题，谢建新提到，机器学习在新材料设计中的应用已经取得了显著进展，包括数据回归建模和工艺设计等。他的团队在多类材料研发中取得了突破，标志着材料数字化、智能化技术的迅速发展，进入了“数智化”时代。

谢建新还指出，当前国内企业多处于生产工艺数字化管理阶段，距离真正的数字化、智能化研发制造尚有差距。他强调未来需要在数字化建模和数据资源整合方面取得突破，以支撑材料科学的进步，并指出数据是AI发展的战略资源，未来科学家与工程师的价值不可替代。

🏷️ #新材料 #数字化制造 #人工智能 #机器学习 #智能设计

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📰 基于加速度计的钢渣流动监测数据集：提升钢铁制造质量控制与过程效率的新资源 - 生物通

本研究构建了一个基于加速度计的钢渣流动监测数据集（SSFD），旨在提升钢铁制造的质量控制与过程效率。通过三轴加速度计采集的振动数据，研究团队能够准确区分熔融金属与钢渣流动，解决传统检测方法不足的问题。数据集的采样频率达到6,400 Hz，涵盖了多种流动条件，为实时监测提供了宝贵的资源。

SSFD数据集记录了不同钢渣流动状态的振动信号，数据标签采用“字母-数字”格式，增强了模型的泛化能力。尽管数据集存在一定的局限性，如仅包含16种流动条件且未进行预处理，但其真实的工业数据来源为研究提供了可靠基础。该数据集为机器学习模型的开发与应用提供了重要支持。

通过SSFD数据集的构建与公开，研究为钢渣检测提供了首个数振动据资源，不仅优化了生产流程，还推动了预测性维护和实时监控系统在工业场景中的应用。该研究在钢铁行业具有较高的工程应用价值和学术意义，为进一步的研究奠定了基础。

🏷️ #钢渣检测 #数据集 #加速度计 #钢铁制造 #机器学习

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