588252
Современные тренды развития машиностроения
AutoNet
EnergyNet
FoodNet
18 декабря, с 17:30 до 18:30 по Московскому времени
Регистрация закончится через 21 час
Регистрация закончится через 21 час
О мероприятии
Современные тренды развития машиностроения связаны с внедрением новых технологий, использованием новых материалов, изменениями в экономической сфере и тенденциями в системе образования.
Технологии
- Цифровизация производства. Охватывает все этапы жизненного цикла продукции — от разработки до утилизации. Некоторые элементы цифровизации:Цифровые двойники (Digital Twins) — создают виртуальные копии реальных объектов, что упрощает проектирование, тестирование и мониторинг машин.Индустрия 4.0 и Интернет вещей (IoT) — взаимосвязанность машин и оборудования, что делает производство более гибким и адаптивным.Аддитивные технологии — 3D-печать позволяет производить детали сложной формы с минимальными затратами на материалы.
- Цифровые двойники (Digital Twins) — создают виртуальные копии реальных объектов, что упрощает проектирование, тестирование и мониторинг машин.
- Индустрия 4.0 и Интернет вещей (IoT) — взаимосвязанность машин и оборудования, что делает производство более гибким и адаптивным.
- Аддитивные технологии — 3D-печать позволяет производить детали сложной формы с минимальными затратами на материалы.
- Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение. Помогают оптимизировать процессы, повышать точность расчётов и улучшать контроль качества. Например:Автоматизация производства — ИИ позволяет роботам и системам автоматизации выполнять сложные задачи с минимальным вмешательством человека.Предиктивное обслуживание — машинное обучение позволяет предсказывать поломки оборудования на основе анализа данных, собираемых с датчиков.Оптимизация цепочек поставок — ИИ анализирует и предсказывает спрос, улучшая управление запасами и логистику.
- Автоматизация производства — ИИ позволяет роботам и системам автоматизации выполнять сложные задачи с минимальным вмешательством человека.
- Предиктивное обслуживание — машинное обучение позволяет предсказывать поломки оборудования на основе анализа данных, собираемых с датчиков.
- Оптимизация цепочек поставок — ИИ анализирует и предсказывает спрос, улучшая управление запасами и логистику.
Контакты
Организаторы
Пляка Валерий Иванович
доцент • ФГБОУ ВО "Российский государственный аграрный университет - МСХА имени К.А.Тимирязева"
Возможности для стартапов и команд
Мы собрали больше 400 предложений, которые помогут в развитии вашего технологического стартапа на любой стадии от идеи до готового продукта
