1人工智能在工業自動化、智能制造領域中的前景
1.1 傳統工業產線的缺點
1.2 數字化智能制造
1.3 提高規劃和生產效率
1.4 提高制造和生產效率的利器
2人工智能在工業自動化、智能制造領域中的應用
2.1案例1：西門子最新數字孿生技術應用
2.2案例2：長城汽車數字孿生工程案例
2.3產線規劃-開發方法
2.3.1快速搭建自動化產線方案
2.3.2自動規劃機器人運動軌跡SLAM
2.3.3機器人群相互規避方案設計
2.3.4一鍵生成產線控制程序
2.2.5敏捷開發落地實施
2.4產線規劃-開發工具
2.4.1產線規劃軟件（Assembly Line Design Automation）
2.4.2邊緣計算中心(Edge Computing)
2.4.3邊緣計算融合技術OICT
2.4.4邊緣計算架構
2.4.5模塊化機器人（Industrial Lego Robot）
2.4.6人工智能算法庫
3智能產線規劃軟件解決方案
3.1智能產線規劃軟件-國家標準
3.2智能產線規劃軟件-行業規范
3.3智能產線規劃軟件-通訊規約
3.4 智能產線規劃軟件-API接口
4智能產線規劃軟件-框架設計
5智能產線規劃-實施步驟
5.1確定產線生產節拍
5.2組織工序同期化
5.3確定產線所需工人數量
5.4選擇合理運輸工具
5.5產線生產平面布局
5.6制定產線標準計劃
5.7智能產線經濟效益評估
6數字孿生技術打造智能產線規劃
6.1數字孿生的定義
6.2數字孿生技術的價值體現及意義
6.3數字孿生技術標準體系
6.3.1基礎共性標準
6.3.2. 數字孿生關鍵技術標準
6.3.3. 數字孿生工具/平臺標準
6.3.4. 數字孿生測評標準
6.3.5. 數字孿生安全標準
6.3.6. 數字孿生行業應用標準
6.4數字孿生基本框架
6.5數字孿生助力實時監控與產線分析
7智能產線建模仿真
7.1 模塊仿真節拍的預測???
7.2通過仿真模型降低成本
8數字孿生知識科普
8.1面向智能制造的數字孿生生態
8.2數字孿生與工業4.0
8.3數字孿生生產的發展趨勢
8.3.1數字孿生技術成為企業轉型的關鍵驅動力
8.3.2數字孿生助力打造基于模型的數字化企業
8.4數字孿生技術一般架構
8.6數字孿生的核心技術
8.7數字孿生體構建流程
8.8數字孿生技術應用及仿真
8.9基于機器學習算法的數字孿生
8.10柔性制造系統仿真的目的和意義
8.11基于模型的三維設計與仿真解決方案
8.12數據驅動的仿真
8.13數字孿生體與生命周期管理
8.14數字孿生技術發展的新趨勢