Современные тренды развития машиностроения

588252

Современные тренды развития машиностроения

AutoNet EnergyNet FoodNet

18 желтоқсан, бастап 17:30 дейін 18:30 Мәскеу уақыты бойынша

Тіркеу аяқталады: 20 сағат

Іс-шаралар туралы

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.