招标代理公司（立即查看） 受业主单位（立即查看） 委托，于2025-11-04在采购与招标网发布 自动化及AI专家系统　　招标公告。现邀请全国供应商参与投标，有意向的单位请及时联系项目联系人参与投标。 一、项目名称：（略）二、招标编号：S（略）三、招标人：（略）地址：（略）系人（略）能参数基本要求（略）　　1套（一）自动化中控技术指标1（略）1.1功能：主要由天平（略）等（略），能够在无人干预的情况下按规定的程序和指令进行高通量原料配比，并反馈各原材料实际加入的重量终实际配比。1.2配备5个容积不小于1.5L的原材料容器；配备（略）个容积不小于（略）ml的原材料容器。1.3物料为棒状颗粒（物料尺寸约为直径3mm×高度3mm），采用振动送料方式实现对物料的自动送料，送料精度≤1g。1.4天平称重量程0～（略）g，显示精度1mg。1.5（略）内原料氧化。1.6样品盘带8个放置样品瓶的工位，样品瓶易于放入和倒出样品。1.7开放（略）通讯，提供接口使用说明；支持设备独立单步控制，验证通信状态、清除缓存、初始化、单步调试等功能，便于异常处理。2.自动高通量电弧熔炼炉2.1功能：主要由气氛保护设备、电极、水冷坩埚等组成的自动化高通量电弧熔炼设备，能够在无人干预的情况下按规定的程序和指令自动完成进出样品、熔炼、样品翻转等功能。2.2（略）可以将设备内的水份和氧降到1ppm以下。2.3露点仪和氧（略）析仪（0-（略）ppm）精确度为±0.1ppm。2.4具备气氛保护功能，满足熔炼气氛要求。2.5坩埚有不少于（略）个工位，具备水冷功能，每个工位能够熔炼Φ（略）×（略）mm的纽扣锭状样品。2.6最高熔炼温度大于（略）℃。2.7设备能够对金属锭进行缺陷检测，判断是否有原材料未熔彻底的情况。2.8开放（略）通讯，提供接口使用说明；支持设备独立单步控制，验证通信状态、清除缓存、初始化、单步调试等功能，便于异常处理。3.自动热处理设备3.1功能：主要由气氛加热模块、淬火模块等组成的自动化热处理设备，能够在无人干预的情况下按规定的程序和指令自动完成样品的气氛加热、淬火等功能。3.2（略）数不小于4个。3.3加热模块具备气氛保护功能。3.4最高温度不低于（略）℃。3.5连续工作温度能达到（略）℃。3.6（略）长度≥（略）mm，（略）长度≥（略）mm。3.7具备水淬、油淬、空冷、沙冷等功能。3.8开放（略）通讯，提供接口使用说明；支持设备独立单步控制，验证通信状态、清除缓存、初始化、单步调试等功能，便于异常处理。4（略）4.1功能：基于轧制设备进行改造，主要由自动上下料模块、加热模块、轧制模块等组成（略），能够在无人干预的情况下按规定的程序和指令自动完成样品的上样、往复热轧、往复冷轧等功能。4.2轧前能够支持的样品尺寸：（略）±2mm×（略）±2mm×（略）±2mm。4.3最高加热温度能达到（略）℃。4.4轧机压力：（略）T。4.5轧制工艺：冷轧和热轧。4.6轧制能力：1-（略）mm。4.7轧制后样品宽度方向变形值≤2mm。4.8轧制后样品需要进行缺陷检测和尺寸检测，不能有影响后续工艺的翘曲变形。4.9开放（略）通讯，提供接口使用说明；支持设备独立单步控制，验证通信状态、清除缓存、初始化、单步调试等功能，便于异常处理。5.自动切割机5.1功能：主要由样品夹具、切割装置等组成的自动化曲线切割设备，能够在无人干预的情况下按规定的程序和指令自动进行机械臂上下样，自动装夹切割。自动切割机需要切割金属锭和轧制后的轧制板，将其（略）别切割成两半；需要从金属锭厚度方向的中间位置切割出1.2mm薄片，从轧制板厚度方向的中间位置切割出1.2mm薄片，从所有1.2mm薄片中切割出2个拉伸试样和1个金相硬度试样的形状。5.2切割机台数需要满足切割工艺要求。5.3切金属锭时能够支持切割的工件尺寸≥Φ（略）×（略）mm；切轧制板时能够支持切割的工件尺寸≥（略）×（略）×6mm。5.4从金属锭切割出薄片时能够支持切割的最大工件尺寸≥Φ（略）×（略）mm；从轧制板切割出薄片时能够支持切割的最大工件尺寸≥（略）×（略）×6mm；从薄片中切割拉伸试样和金相硬度试样时能够支持切割的最大工件尺寸≥（略）×（略）×1.2mm。5.5切割精度≤±0.1mm。5.6不能在切割面留下明显的改变材料性能的（略）。5.7切金属锭时配备（略），能够检测切割后样品的切面情况。5.8开放（略）通讯，提供接口使用说明；支持设备独立单步控制，验证通信状态、清除缓存、初始化、单步调试等功能，便于异常处理。6.自动打标机6.1功能：自动打标机能够在样品表面不影响加工、测量、检测的位置进行打标，方便样品溯源。6.2打标线速≥5ms。6.3重复定位精度：±0.1mm。6.4最小线宽：0.（略）mm。6.5打标要清晰可用不易损，能被视觉识别。6.6能够支持二维码、条形码或字符等。6.7开放（略）通讯，提供接口使用说明；支持设备独立单步控制，验证通信状态、清除缓存、初始化、单步调试等功能，便于异常处理。7（略）7.1功能：主要由AGV复合机器人和设备辅助机械臂（略），能够在无人干预的情况下按规定的程序和指令自动将样品在设备内和各个设备之间搬运。7.2AGV复合机器人采用5G等无线连接方案，支持低延迟（（略）ms）、高带宽（1Gbps以上）（略）部署，支（略）集成，实现多实验室、多设备的大范围调度和设备控制；采用激光雷达、视觉、惯性、二维码等两种或多种混合导航组合实现对环境的实时感知，避障响应时间≤0.5秒，支（略）径优化。7.3辅助机械臂根据具体功能和样品情况配备不同快换机械夹爪，实现不同样品的（略）取和转移，其重复定位精度能够达到±0.（略）mm。支持为每个样品（略）配唯一ID，并实现全流程状态追踪。7.4开放（略）通讯，提供接口使用说明；支持设备独立单步控制，验证通信状态、清除缓存、初始化、单步调试等功能，便于异常处理。8（略）8.1功能：由热镶嵌模块、磨抛模块、清洗模块、自动更换砂盘模块等组成（略），能够在无人干预的情况下按规定的程序和指令自动进行样品热镶嵌、样品磨抛、不同目数砂盘更换等操作。8.2砂盘的砂纸、耗材等需要更换时需要提醒用户及时更换。8.3镶嵌样品直径（略）mm。8.4（略），检测磨抛后样品底面的磨抛情况。8.5开放（略）通讯，提供接口使用说明；支持设备独立单步控制，验证通信状态、清除缓存、初始化、单步调试等功能，便于异常处理。9（略）9.1功能：主要由硬度计、样品留（略），能够在无人干预的情况下按规定的程序和指令自动进行机械臂上下样、自动硬度检测、样品自动留存等任务，方便溯源。9.2硬度计支持布氏、洛氏、维氏三种硬度检测模式。9.3工作台重复定位精度不大于5μm，行程不低于（略）mm。9.4力值：不低于5kgf~（略）kgf。9.5保荷时间：不低于1s~（略）s。9.6开放（略）通讯，提供接口使用说明；支持设备独立单步控制，验证通信状态、清除缓存、初始化、单步调试等功能，便于异常处理。（略）.1功能：主要由拉伸计、样品留（略），能够在无人干预的情况下按规定的程序和指令自动进行机械臂装样、试验、卸样留存、试验数据（略）等流程的全自动。（略）.2最大试验力：（略）kN。（略）.3试验力测量范围：1%～（略）%FS。（略）.4测量前需要对样品平行段尺寸进行检测记录。（略）.5配备视频引伸计，内置DIC算法，能够进行非接触式测量。（略）.6试样厚度：0.5-5mm。（略）.7开放（略）通讯，提供接口使用说明；支持设备独立单步控制，验证通信状态、清除缓存、初始化、单步调试等功能，便于异常处理。（略）.兼容多种通信协议：支持TCPIP、OPCUA、Modbus-TCP、（略）HTTP（略）HTTPS等工业标准协议，兼容不同品牌设备接口。支（略）可接入设备数量≥（略）台。（略）.支持自动化设备接口标准化接入：对设备进行自动化改造，形成（略）、电弧熔炼炉、热处理设备、轧制机、表征设备（金相、拉伸、硬度等）等；支持设备状态实时监控，包括温度、压力、运行步骤等参数，采样频率≥1Hz；支持设备独立单步控制，验证通信状态、清除缓存、初始化、单步调试等功能，便于异常处理。支持原料配方、过程工艺参数、表征结果等数据的自动采集和匹配，并与样品的唯一ID绑定。（略）络（DNN）与强化学习（RL）的动态任务调度算法，支持多批次工单并行处理，动态调（略）设备任务负载，任务（略）配响应时间≤1秒。（略）：中控驾驶舱支持3D数字孪生仿真，实时展示设备运行状态、实验进度、智能复合移动机器人位置、告警信息、运行日志等，数据动画刷新率≥（略）FPS；实验执行中具备智能化应急处理和熔断机制，如发生中断则迅速定位问题设备并弹出错误信息，引入人工干预（略）技术指标1.数据输入和输出：拥有实时数据采集能力，支持每秒处理1（略）+数据点，兼容多种数据格式和数据来源，例如实时过程参数、最终实验结果等，数据记录清晰可读，且支持多种数据格式输出，如CSV、（略）ML等。2.数据存储检索与备份：采用基于HDFS的（略）布式存储、高可用的关系型数据库（如MySQL）和图数据库（如Neo4j）混合存储；支持PB级数据量，查询响应时间≤3秒；采集实时过程参数与最终试验结果，数据记录清晰可读；引入数据来源追踪机制；数据至少备份1份，能够在本地储存数据，可按需定期清理。3.自动数据清洗规则：支持去噪、单位统一、格式标准化、缺失值处理、一致性检查等。4（略）站：界面响应时间≤2秒、查询延迟≤3秒；内置BI工具，支持多维度数据（略）析（如设备利用率、实验成功率），生成结构化报告（PDFExcel）；能够支持嵌入第三方工具和API服务，并提供数据API接口，支持第三方工具（如Python）调用。（三（略）技术指标1.文（略）支持关键词、语义，检索响应时间≤2秒，查准率≥（略）%，引入数据来源追踪机制。2.文献知识图谱构建：可支持覆盖到WebofScience、CNKI等（略）+数据库（数据库（略））的文献资料解析，支持文献数据的全生命周期管理，包括文献提取、清洗、存储与（略）析。3.AI模型与预测能力：模型类型包括机器学习、深度学习、强化学习等算法；支持白箱模型（如决策树）与黑箱模型（如深度学习）结合。4.正向预测：支持基于工艺机理和数据驱动相结合的混合模型架构实现材料的正向设计预测；开发金相组织识别模型，支持相（略）类，平均准确率＞（略）%（对比人工（略）类）；建立力学性能预测模型，输入成（略）与工艺参数后，输出的核心指标与试验数据对比，强度平均相对误差＜（略）%、延伸率平均相对误差＜（略）%、硬度平均相对误差＜（略）%。5.逆向推理：支持采用VAE、GAN等生成模型，实现合金成（略）和工艺参数的联合建模与多目标逆向设计；支持采用预测模型与优化算法，在自定义约束条件下完成多目标逆向设计与参数优化。优化迭代效率较传统方法提升（略）%。6.闭环验证：通过（略）与自动化高通量实验设备进行无缝集成。通过高通量实验验证逆向推理模型生成的成（略）和工艺参数，将实验结果和目标性能进行比对（略）析后，反馈至逆向模型进行参数修正，形成闭环验证。7.实验优化：采用贝叶斯优化与主动学习策略，用最少样本量实现模型精度最大化，降低实验样本需求量的同时，缩短研发周期；支持实验流程的智能优化