工業上的應用有哪些

⑴ 黃金在工業上有哪些用途

黃金在工業上的用途如下：

由於金具有優異的穩定性，良好的導電導熱性能，因此使金在電子工業上的用途愈來愈廣泛。宇航技術的發展，要求穩定程度很高的無線電電子元件愈來愈多，如高級真空管的塗料，特種用途的電力接頭，特種精密電子儀器中用的拉絲導線，電鍍金的高頻導體以及高溫焊接用金合金。

在計算機、收音機、電視機、收錄機等方面用的塗金集成電路等。據報道，1987年全世界電子工業需求量123t，占總需求量的7.7％。金在化學工業中的應用在化學工業中，也有獨特的用途，如核化工廠用的材料，人造纖維類工廠用的合金噴絲頭等。

飛機和其他空間運輸工具中用的鍍金紅外裝置和熱反射器，噴氣發動機和火箭發動機用塗金防熱罩或熱遮護板以及飛機、汽車、輪船等交通工具塗有薄層金的熱擋玻璃等。金在傳統工業中應用鑲牙業、照相和制筆等傳統工業中，黃金的應用仍具有一定的消耗量。金在科學技術上的應用，正處在不斷開發中。

(1)工業上的應用有哪些擴展閱讀：

物理性質

1、顏色。當金被熔化時發出的蒸汽是綠色的；冶煉過程中它的金粉通常是啡色； 若將它鑄成薄薄的一片，它更可以傳送綠色的光線。

2、延展性異常的強。1盎司的金可以拉成50里長，其延展性令它易於鑄造，是製造首飾的佳選。金是眾金屬中拉力最強的。

3、可鍛性首屈一指。可以造成極薄易於捲起的金片。1盎司重的金可以錘薄至400萬分之1_厚及100平方_面積大。古代人將它錘成薄片，來鋪成廟宇和皇宮上面做裝飾。這些都可以說明黃金極強的柔韌性、可鍛性。

黃金的顏色為金黃色，金屬光澤，難分解。硬度2-3，純金19.3，熔點1064.4℃；具良好的延展性，能壓成薄箔，具極高的傳熱性和導電性，純金的電阻為2.4p。純金具有良好的抗化學腐蝕性，是最好的電鍍材料。

黃金作為一種貴金屬，有良好的物理特性，「真金不怕火煉」就是金的化學穩定性很高，不容易與其他物質發生化學反應，不必擔心會氧化變色。即使是在熔融狀態下也不會氧化變色，冷卻後照樣金光閃閃。密度大，手感沉甸。韌性和延展性好，良好導性。

⑵ 工業機器人的主要應用領域有哪些

工業機器人的典型應用包括焊接、刷漆、組裝、採集和放置（例如包裝、碼垛和SMT）、產品檢測和測試等，具有高效性、持久性、高效率和准確性。

⑶ 工業機器人的主要應用領域有哪些

1、輸送線。

機器人及輸送線物流自動化系統可應用於建材、家電、電子、化纖、汽車、食品等行業。

2、機器人塗膠工作站。

主要包括機器人、供膠系統、塗膠工作台、工作站控制系統及其它周邊配套設備。為了提高系統的可靠性，塗膠工作站中的機器人和供膠系統，一般採用國外產品，根據用戶的需求，進行工作台、控制櫃及周邊配套設備的設計製造，並完成塗膠系統的集成。

該工作站自動化程度高，適用於多品種、大批量生產，可廣泛地應用於汽車風擋、汽車摩托車車燈、建材門窗、太陽能光伏電池塗膠等行業。

3、焊接。

隨著電子技術、計算機技術、數控及機器人技術的發展，自動弧焊機器人工作站,
從60年代開始用於生產以來，其技術已日益成熟，穩定和提高焊接質量。因此，在各行各業已得到了廣泛的應用。

4、自動裝箱。

機器人自動裝箱、碼垛工作站是一種集成化的系統，它包括工業機器人、控制器、編程器、機器人手爪、自動拆/疊盤機、托盤輸送及定位設備和碼垛模式軟體等。

它還配置自動稱重、貼標簽和檢測及通訊系統，並與生產控制系統相連接，以形成一個完整的集成化包裝生產線。

(3)工業上的應用有哪些擴展閱讀

工業機器人最顯著的特點有以下幾個：

(1)可編程。生產自動化的進一步發展是柔性啟動化。工業機器人可隨其工作環境變化的需要而再編程，因此它在小批量多品種具有均衡高效率的柔性製造過程中能發揮很好的功用，是柔性製造系統中的一個重要組成部分。

(2)擬人化。工業機器人在機械結構上有類似人的行走、腰轉、大臂、小臂、手腕、手爪等部分，在控制上有電腦。

此外，智能化工業機器人還有許多類似人類的「生物感測器」，如皮膚型接觸感測器、力感測器、負載感測器、視覺感測器、聲覺感測器、語言功能等。感測器提高了工業機器人對周圍環境的自適應能力。

(3)通用性。除了專門設計的專用的工業機器人外，一般工業機器人在執行不同的作業任務時具有較好的通用性。比如，更換工業機器人手部末端操作器（手爪、工具等）便可執行不同的作業任務。

⑷ 工業大數據有哪些應用場景

1.加速產品立異

客戶與工業企業之間的交互和買賣行為將發生大量數據，挖掘和剖析這些客戶動態數據，可以幫助客戶參加到產品的需求剖析和產品設計等立異活動中，為產品立異作出貢獻。

2.產品毛病確診與猜測

這可以被用於產品售後服務與產品改善。無所不在的感測器、互聯網技術的引入使得產品毛病實時確診變為實際，大數據使用、建模與模擬技術則使得猜測動態性成為可能。

3.生產線的大數據使用

現代化工業製作生產線裝置有數以千計的小型感測器，來勘探溫度、壓力、熱能、振盪和雜訊。由於每隔幾秒就收集一次數據，使用這些數據可以完成許多方式的剖析，包括設備確診、用電量剖析、能耗剖析、質量事故剖析(包括違反生產規則、零部件毛病)等。

4.工業供應鏈剖析和優化

當時，大數據剖析已經是許多電子商務企業提升供應鏈競爭力的重要手法。例如，電子商務企業京東商城，經過大數據提早剖析和猜測各地產品需求量，然後提高配送和倉儲的效能，保證了次日貨到的客戶體會。

5.產品出售猜測與需求管理

經過大數據來剖析當時需求改變和組合方式。大數據是一個很好的出售剖析東西，經過歷史數據的多維度組合，可以看出區域性需求佔比和改變、產品品類的商場受歡迎程度以及最常見的組合方式、消費者的層次等，以此來調整產品策略和鋪貨策略。

6.生產計劃與排程

製作業面臨多品種小批量的生產模式，數據的精細化自動及時便利的收集(MES/DCS)及多變性導致數據劇烈增大，再加上十幾年的信息化的歷史數據，關於需求快速呼應的APS來說，是一個巨大的挑戰。

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⑸ 硝酸在工業上有哪些應用

工業合成硝酸
1、氨氧化法
硝酸工業與合成氨工業密接相關，氨氧化法是工業生產中製取硝
濃硝酸
酸的主要途徑，其主要流程是將氨和空氣的混合氣（氧：氮≈2：1）通入灼熱（760～840℃）的鉑銠合金網，在合金網的催化下，氨被氧化成一氧化氮（no）。生成的一氧化氮利用反應後殘余的氧氣繼續氧化為二氧化氮，隨後將二氧化氮通入水中製取硝酸。稀硝酸、濃硝酸、發煙硝酸的製取在工藝上各不相同。
4nh₃（g）+
5o₂（g）—pt-rh→
4no（g）+
6h2o（g）
2no（g）+
o₂（g）——→
2no₂
（g）
3no₂（g）+
h2o（l）——→
2hno₃（aq）+
no（g）
2、其它
工業上也曾使用濃硫酸和硝石制硝酸，但該法耗酸量大，設備腐蝕嚴重，現基本停止使用
nano₃（s）+
h2so₄（l）
——→
nahso₄（s）+
hno₃（g）

⑹ 工業大數據應用在哪些方面

工業大數據應用在哪些方面？
1.加速產品創新
 
客戶與工業企業之間的交互和交易行為將產生大量數據，挖掘和分析這些客戶動態數據，能夠幫助客戶參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中，為產品創新作出貢獻。
 
2.產品故障診斷與預測
 
這可以被用於產品售後服務與產品改進。無所不在的感測器、互聯網技術的引入使得產品故障實時診斷變為現實，大數據應用、建模與模擬技術則使得預測動態性成為可能。
 
3.生產線的大數據應用
 
現代化工業製造生產線安裝有數以千計的小型感測器，來探測溫度、壓力、熱能、振動和雜訊。因為每隔幾秒就收集一次數據，利用這些數據可以實現很多形式的分析，包括設備診斷、用電量分析、能耗分析、質量事故分析(包括違反生產規定、零部件故障)等。首先，在生產工藝改進方面，在生產過程中使用這些大數據，就能分析整個生產流程，了解每個環節是如何執行的。
 
4.工業供應鏈分析和優化
 
當前，大數據分析已經是很多電子商務企業提升供應鏈競爭力的重要手段。例如，電子商務企業京東商城，通過大數據提前分析和預測各地商品需求量，從而提高配送和倉儲的效能，保證了次日貨到的客戶體驗。RFID等產品電子標識技術、物聯網技術以及移動互聯網技術能幫助工業企業獲得完整的產品供應鏈的大數據，利用這些數據進行分析，將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
 
5.產品銷售預測與需求管理
 
通過大數據來分析當前需求變化和組合形式。大數據是一個很好的銷售分析工具，通過歷史數據的多維度組合，可以看出區域性需求佔比和變化、產品品類的市場受歡迎程度以及最常見的組合形式、消費者的層次等，以此來調整產品策略和鋪貨策略。
 
6.生產計劃與排程
 
製造業面對多品種小批量的生產模式，數據的精細化自動及時方便的採集(MES/DCS)及多變性導致數據劇烈增大，再加上十幾年的信息化的歷史數據，對於需要快速響應的APS來說，是一個巨大的挑戰。
 
大數據可以給予我們更詳細的數據信息，發現歷史預測與實際的偏差概率，考慮產能約束、人員技能約束、物料可用約束、工裝模具約束，通過智能的優化演算法，制定預計劃排產，並監控計劃與現場實際的偏差，動態的調整計劃排產。
 
幫我們規避「畫像」的缺陷，直接將群體特徵直接強加給個體(工作中心數據直接改變為具體一個設備、人員、模具等數據)。通過數據的關聯分析並監控它，我們就能計劃未來。雖然，大數據略有瑕疵，只要得到合理的應用，大數據會變成我們強大的武器。當年，福特問大數據的客戶需求是什麼?而回答是「一匹更快的馬」，而不是現在已經普及的汽車。所以，在大數據的世界裡，創意、直覺、冒險精神和知識野心尤為重要。
 
7.產品質量管理與分析
 
傳統的製造業正面臨著大數據的沖擊，在產品研發、工藝設計、質量管理、生產運營等各方面都迫切期待著有創新方法的誕生，來應對工業背景下的大數據挑戰。例如在半導體行業，晶元在生產過程中會經歷許多次摻雜、增層、光刻和熱處理等復雜的工藝製程，每一步都必須達到極其苛刻的物理特性要求，高度自動化的設備在加工產品的同時，也同步生成了龐大的檢測結果。