XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemmanufa
项目＃353：胰岛素制造单元
1。产品复杂性指数：生产产品所需的生产知识的多样性和复杂性。PCI值高的产品（最复杂的产品只能生产）包括电子和化学品。PCI值低的产品（几乎所有国家都可以生产的最不复杂的产品）包括原材料和简单的农产品。
Holcim部署AI来增强制造能力
关于Holcim Holcim是创新和可持续建筑解决方案的全球领导者，净销售额在2023年为270亿瑞士法郎。在我们为人们和地球建立进步的目的的驱动下，我们的63,448名员工正在执行脱碳化建筑物的使命，同时改善所有人的生活水平。，我们赋予所有地区客户的客户能力以更少的速度建造，并具有广泛的低碳和圆形解决方案，从Ecopact和Ecoplanet到我们的循环技术平台Ecocycle®。通过创新的系统，从高架屋顶到PRB隔热材料，Holcim使建筑物在使用中更可持续，推动能源效率和绿色改造。以我们战略的核心可持续性，我们正在成为由SBTI验证的1.5°C目标的净零公司。
sartorius扩大印度的制造能力并增强全球供应链能力
分享了萨托里乌斯AG董事长兼班加罗尔网站Sartorius Stedim Biotech S.A董事会主席Joachim Kreuzburg博士表示：“我们计划今年几乎将我们的年度制造和测试化学系统产能翻倍。的目的是利用工程能力来制造和测试呈油的流动色谱系统，用于大规模的生物制药纯化过程。这些投资将进一步增强我们为生物制药制造提供尖端解决方案的能力，从而确保及时向患者提供关键疗法。”
科学家实现通用技术 - 称为范德华挤压 - 用于2D金属的原子制造
VDW砧座由两个单一晶体MOS 2单层在蓝宝石上生长。砧座对于生产2D金属至关重要，原因有两个。首先，单层MOS 2 /SAPPHIRE的原子平坦，无骨的表面确保大规模均匀的2D金属厚度。第二，蓝宝石和单层MOS 2（> 300 GPA）的高年轻人的模量使它们能够承受极端的压力，从而使两个砧之间形成2D金属到
关于316升添加性制造合金谷物精致起源的新见解
基于新的实验观察结果，对影响316L不锈钢组件的激光粉末床融合添加剂制造的因素进行了全面分析。与现有的假设相反，研究表明，固化模式和粉末中纳米氧化物的存在都没有足以充分阐明观察到的谷物细化。相反，这项研究突出了强烈铁氧体形成组成与同时存在Mn-Si纳米氧化物之间的复杂相互作用，这是微结构改进过程的重要贡献者。这项研究探讨了涉及纳米氧化物的异质成核机制的作用，并为激光粉末床融合过程中的固化机制提供了新的见解，从而增强了我们对激光粉末床融合过程中微观结构控制的理解，并为高级材料工程提供新颖的观点。
现在是时候交易了，并使欧洲重回其电池制造目标
欧洲正面临双重挑战 - 到2050年，将社会和工业转变为第一个气候中立大陆，而不会威胁我们的竞争力或工作，同时通过减少临界价值链中的依赖性来实现战略自治。“在当今的新不确定的地缘政治背景下，欧盟对能源和原材料供应的安全性以及清洁技术行业的全球补贴竞赛的关注，我们的工会需要加强政策制定者与关键行业之间的合作。这种合作伙伴关系将确保协调和强大的清洁工业交易实施，从而闪烁宣布的立法行为，重点是在欧洲战略清洁技术领域（例如电池）建立竞争价值链。2025是我们大陆的电池行业和欧盟行业在能源过渡中的未来作用的“制造或休息年””，von dalwigk继续
机器人制造系统基于知识的程序生成方法
本文提出了一种基于知识的程序生成方法，用于机器人制造21个系统。所提出的方法为规则的标准化和与制造计划相关的22个知识提供了有效的支持，这些知识在以前的23个制造案件中已证明是成功的；这不仅可以提高编程效率，而且还可以提高24制造稳定性和生产质量。首先，开发了一个本体论知识模型25，以提供机器人26制造系统的相关概念的明确语义描述，程序的基本教学单元以及27个工件的产品模型。第二，建立了一种基于规则的推理机制，以推断制造计划的基本说明单位之间的隐含28个关系。最后，基于29个提议的知识模型的语义描述和推理机制，制造计划的基本30个指令单元是根据从31个产品模型中提取的数据实例化的，并根据推理机制推断的关系，32，从而产生机器人制造计划。33
光子量子计算的可制造平台
虽然对低噪声，易于操作和网络[1]保持着巨大的希望，但有用的光子量子计算已被MILIONS制造的超出状态组件的需求[2-6]所取得了。在这里，我们引入了一个可制造的平台[7]，用于带有光子的量子计算。我们将一组单一集成的基于硅光子的模块标记，以生成，操纵，网络和检测预示的光子量子量，表明具有99的双轨光子量子。98％±0。01％的状态预先预期和测量保真度，带有99的独立光子源之间的Hong-ou-mandel量子干扰。50％±0。可见度25％，两分融合与99。22％±0。12％的保真度，以及99的芯片到芯片量子。72％±0。04％的保真度，以光子检测为条件，不考虑损失。我们预览了一系列下一代技术，即低降低氮化硅波导和组件，以解决损失以及制造耐受性光子源，高效效率光子 - 单位分辨率的探测器，低溶质粉末 - 粉状粉末粉末的含量和滴定液滴定相位的较高的转换阶段。
聚合物添加剂制造中的机器学习
抽象的添加剂制造（AM）已成为广泛材料制造过程中的一种常用技术。AM技术的最新进展提供了对处理参数的精确控制，从而实现了复杂的几何形状并提高了最终产品的质量。机器学习（ML）已被广泛用于通过更智能地使用材料和流程并控制其产生的属性来使系统变得更好。在工业环境中，实施ML不仅减少了制造过程的交付时间，而且还通过优化过程参数来增强生产零件的质量和特性。此外，ML技术也促进了AM系统中网络制造的发展，从而彻底改变了行业4.0。当前的评论探讨了ML技术在AM的不同方面的应用，包括材料和技术选择，过程参数的优化和控制，缺陷检测和对属性的评估导致印刷对象中的属性以及与行业4.0范式的集成。已经讨论了在AM中使用ML的渐进阶段，包括数据收集，数据准备，功能工程，模型选择，培训和验证。最后，已经提出了与AM中使用ML有关的某些挑战以及一些最佳实践解决方案。
次要制造-Emmf.pdf
• EE/MSE 4240 Introduction to MEMS (4) Prereqs: none • EE/MSE 4777 Open-Source 3-D Printing (3) Prereqs: none • ENT 3966 Design for Manufacturing (1) Prereqs: ENG1102 • ME/MEEM 4610 Advanced Machining Processes (3) Prereqs: MEEM3600 • ME/MEEM 4640 Micromanufacturing Processes (3) Prereqs: MEEM3400 and MEEM3600 • ME/MEEM 4695 Additive Manufacturing (3) Prereqs: Prereqs: MEEM3600 • ME/MEEM 5401 Design for Reliability (3) Prereqs: MEEM4901 or ENT4950 • ME/MEEM 5670 Experimental Design in Engineering (3) Prereqs: MEEM4901 or ENT4950 • MSE 4310金属铸造原理（3）预告：MY2100或MSE2100或BE2800系统课程：选择至少3个学分