案例名称:【产线智能化改造推动玻璃纤维生产数化】
公司名称:【山东玻纤集团股份有限公司(605006)】
案例简述:
近年来,企业把握全省新旧动能转换大势和传统产业转型升级“所趋”,抢抓机遇,顺势而为, 聚焦聚力转型发展、智能创效,提高产品质量,提升生产效率,降低人工成本,不断提高装备水平、优化生产系统,打造智能智慧数字工厂。
本案例集PLC与DCS工业计算机控制系统、WMS系统、MES系统、自动化物流系统、ERP系统于一体,实现了产品从订单下达到生产、发货全过程数字化管理;应用高效集散控制DCS系统、全自动化物流线,智能控制AGV运输车,智能控制RGV运输车、六轴工业机器人,自动化立体仓储代替了传统的人工作业,产品经过自动配料、加热熔制、卷绕、烘干、自动包装、码垛、贴标、入库、出库,实现了生产过程的全自动化,工人工作强度大幅降低,生产效率大幅提升,用工人数大幅减少;同时采用MES系统,实现了产品从原料入厂到成品生产的全过程数据采集和监控,从订单下发到产品发货的全流程管理,提高了公司精益生产管理能力。
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这项来自苹果公司的研究揭示了视频大语言模型评测的两大关键问题:许多测试问题不看视频就能回答正确,且打乱视频帧顺序后模型表现几乎不变。研究提出VBenchComp框架,将视频问题分为四类:语言模型可回答型、语义型、时序型和其他类型,发现在主流评测中高达70%的问题实际上未测试真正的视频理解能力。通过重新评估现有模型,研究团队证明单一总分可能掩盖关键能力差距,并提出了更高效的评测方法,为未来视频AI评测提供了新方向。
这篇来自KAIST AI研究团队的论文提出了"差分信息分布"(DID)这一创新概念,为理解直接偏好优化(DPO)提供全新视角。研究证明,当偏好数据编码了从参考策略到目标策略所需的差分信息时,DPO中的对数比率奖励形式是唯一最优的。通过分析DID熵,研究解释了对数似然位移现象,并发现高熵DID有利于通用指令跟随,而低熵DID适合知识密集型问答。这一框架统一了对DPO目标、偏好数据结构和策略行为的理解,为语言模型对齐提供理论支持。
VidText是一个全新的视频文本理解基准,解决了现有评估体系的关键缺口。它涵盖多种现实场景和多语言内容,提出三层评估框架(视频级、片段级、实例级),并配对感知与推理任务。对18个先进多模态模型的测试显示,即使最佳表现的Gemini 1.5 Pro也仅达46.8%平均分,远低于人类水平。研究揭示输入分辨率、OCR能力等内在因素和辅助信息、思维链推理等外部因素对性能有显著影响,为未来视频文本理解研究提供了方向。
ZeroGUI是一项突破性研究,实现了零人工成本下的GUI代理自动化在线学习。由上海人工智能实验室和清华大学等机构联合开发,这一框架利用视觉-语言模型自动生成训练任务并提供奖励反馈,使AI助手能够自主学习操作各种图形界面。通过两阶段强化学习策略,ZeroGUI显著提升了代理性能,在OSWorld环境中使UI-TARS和Aguvis模型分别获得14%和63%的相对改进。该研究彻底消除了传统方法对昂贵人工标注的依赖,为GUI代理技术的大规模应用铺平了道路。