工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)

平臺(tái)基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)框架開(kāi)發(fā)，提供校內(nèi)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、工業(yè)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)實(shí)訓(xùn)、智造過(guò)程管理實(shí)訓(xùn)和教學(xué)管理等功能，有力支撐院校開(kāi)展面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用人才培養(yǎng)

實(shí)訓(xùn)簡(jiǎn)介

建設(shè)內(nèi)容

數(shù)據(jù)采集與傳輸、智慧物流、機(jī)器視覺(jué)、無(wú)人駕駛、數(shù)據(jù)可視化、MES系統(tǒng)運(yùn)維、區(qū)塊鏈應(yīng)用、工業(yè)設(shè)備通訊、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云計(jì)算、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)運(yùn)用等。
面向的專業(yè)

工業(yè)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)工程技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)與運(yùn)用、智能控制技術(shù)、通信技術(shù)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)、機(jī)電一體化技術(shù)、工業(yè)機(jī)器人技術(shù)、機(jī)械制造與自動(dòng)化、人工智能專業(yè)等。
面向?qū)I(yè)教學(xué)內(nèi)容

工業(yè)數(shù)據(jù)采集與技術(shù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)導(dǎo)論、工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)與運(yùn)用、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)APP開(kāi)發(fā)、Python課程、傳感器與檢測(cè)技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用等。

APS先進(jìn)計(jì)劃排程系統(tǒng)

APS智慧大腦，綜合考慮各生產(chǎn)要素、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化排程，打造智能制造的工業(yè)代碼

并行計(jì)算框架，有效提高計(jì)算速度

AI人工智能

工業(yè)圖像智能識(shí)別基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，并結(jié)合工業(yè)缺陷或產(chǎn)品圖像特點(diǎn)以及缺陷特征構(gòu)建最優(yōu)的算法組合。使用深度學(xué)習(xí)方法能有效促進(jìn)工業(yè)產(chǎn)品圖像處理，快速準(zhǔn)確的找出缺陷的位置，并進(jìn)行分類標(biāo)注。
引入圖像智能識(shí)別系統(tǒng)后能大大提高產(chǎn)品檢測(cè)速度，較之人工檢測(cè)速度呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，精度方面也有極大提升，并且為企業(yè)節(jié)省了人力成本。