高端技术服务业

当前，全球制造业正面临数字化转型的挑战和机遇。为了适应市场需求、提高生产效率和降低成本，制造业企业需要寻求创新的解决方案。因此，工业机器人的智能化发展和大数据技术的应用成为了关键趋势。工业机器人作为现代制造业的重要组成部分，其智能化发展已成为必然趋势。借助大数据技术，可以实现增加工业机器人的可靠性和稳定性，提前发现潜在问题并维护，以减少意外停机时间，提高生产效率和降低生产成本。借助大数据技术可以优化生产流程，发现生产过程中的瓶颈和低效环节，从而降低生产成本，提高生产效率。借助大数据技术可以实现智能库存管理，准确预测市场需求，优化库存水平，降低库存成本，同时保证库存能够满足生产需求。借助大数据技术可以通过采集设备数据，分析不同设备的性能指标，建立严格的评价体系，对国产设备的质量进行评估和提升方向的明确，从而推动国产设备质量的提升和技术进步。借助大数据技术，对机器人运行数据进行实时监测和深度分析，为工业制造提供更精准的数据支持和决策依据。同时，由于全球制造业市场竞争日趋激烈。制造企业需要提升生产效率和产品质量，降低成本以保持竞争优势。基于数据运算的工业机器人生态系统的研发项目将满足市场对智能化、高效化生产的需求，帮助企业提升竞争力。

项目重点研究设计与优化大数据云平台、智能制造数据采集分析软件系统、建立核心零部件运行数据的统计与故障预警模型、形成核心零部件性能参数数据库及分析报告、实现工业机器人的远程监测和预测维护功能。将通过自研或合作方式自主构建功能生态系统，并利用专业技术、设备、算法植入等方式，提高工业机器人稳定性，降低生产线停机时间，提升生产效率，并建立核心零部件性能参数数据库，为国产高性能机器人及核心零部件的制造提供优化性能参数指标和专业报告，从而通过整合大数据技术和工业机器人的应用，推动工业制造业向智能化、自动化的方向迈进，为制造业转型升级注入新的活力和动力。

1、设计与优化工业机器人大数据云平台：

实现大数据平台对工业机器人运行数据的实时监测、存储、分析和可视化，需满足以下指标：系统采集速度不低于10秒；平台存储能力不低于2T；数据平台CPU≥8核；闪存≥500G。

2、开发智能制造数据采集分析软件系统：

该系统能提高数据处理速度和响应时间，实现实时监测。需满足以下指标：系统采集速度不低于10秒；系统存储能力不低于2T；数据平台CPU≥8核；闪存≥500G；响应时间≤10秒。

3、统计工业机器人核心零部件运行数据，建立故障预警模型：建立故障预警模型，包含最大电流过载、最大力矩过载、最高/低温度过载、机器人保养模型。通过数据的深度挖掘和分析，能够为生产过程提供关键的参数指标和预警信息，实现设备故障的最小化和生产效率的最大化。

4、形成工业机器人核心零部件性能参数数据库及分析报告：

建立核心零部件性能参数数据库，形成工业机器人核心零部件性能参数分析报告不低于100份。

5、实现工业机器人的远程监测和预测维护功能：

实现对工业机器人运行状态的实时监测，智能预测维护功能，及时发现设备问题并提前采取维护措施，减少生产线停机时间。