工业上的应用有哪些

⑴ 黄金在工业上有哪些用途

黄金在工业上的用途如下：

由于金具有优异的稳定性，良好的导电导热性能，因此使金在电子工业上的用途愈来愈广泛。宇航技术的发展，要求稳定程度很高的无线电电子元件愈来愈多，如高级真空管的涂料，特种用途的电力接头，特种精密电子仪器中用的拉丝导线，电镀金的高频导体以及高温焊接用金合金。

在计算机、收音机、电视机、收录机等方面用的涂金集成电路等。据报道，1987年全世界电子工业需求量123t，占总需求量的7.7％。金在化学工业中的应用在化学工业中，也有独特的用途，如核化工厂用的材料，人造纤维类工厂用的合金喷丝头等。

飞机和其他空间运输工具中用的镀金红外装置和热反射器，喷气发动机和火箭发动机用涂金防热罩或热遮护板以及飞机、汽车、轮船等交通工具涂有薄层金的热挡玻璃等。金在传统工业中应用镶牙业、照相和制笔等传统工业中，黄金的应用仍具有一定的消耗量。金在科学技术上的应用，正处在不断开发中。

(1)工业上的应用有哪些扩展阅读：

物理性质

1、颜色。当金被熔化时发出的蒸汽是绿色的；冶炼过程中它的金粉通常是啡色； 若将它铸成薄薄的一片，它更可以传送绿色的光线。

2、延展性异常的强。1盎司的金可以拉成50里长，其延展性令它易于铸造，是制造首饰的佳选。金是众金属中拉力最强的。

3、可锻性首屈一指。可以造成极薄易于卷起的金片。1盎司重的金可以锤薄至400万分之1_厚及100平方_面积大。古代人将它锤成薄片，来铺成庙宇和皇宫上面做装饰。这些都可以说明黄金极强的柔韧性、可锻性。

黄金的颜色为金黄色，金属光泽，难分解。硬度2-3，纯金19.3，熔点1064.4℃；具良好的延展性，能压成薄箔，具极高的传热性和导电性，纯金的电阻为2.4p。纯金具有良好的抗化学腐蚀性，是最好的电镀材料。

黄金作为一种贵金属，有良好的物理特性，“真金不怕火炼”就是金的化学稳定性很高，不容易与其他物质发生化学反应，不必担心会氧化变色。即使是在熔融状态下也不会氧化变色，冷却后照样金光闪闪。密度大，手感沉甸。韧性和延展性好，良好导性。

⑵ 工业机器人的主要应用领域有哪些

工业机器人的典型应用包括焊接、刷漆、组装、采集和放置（例如包装、码垛和SMT）、产品检测和测试等，具有高效性、持久性、高效率和准确性。

⑶ 工业机器人的主要应用领域有哪些

1、输送线。

机器人及输送线物流自动化系统可应用于建材、家电、电子、化纤、汽车、食品等行业。

2、机器人涂胶工作站。

主要包括机器人、供胶系统、涂胶工作台、工作站控制系统及其它周边配套设备。为了提高系统的可靠性，涂胶工作站中的机器人和供胶系统，一般采用国外产品，根据用户的需求，进行工作台、控制柜及周边配套设备的设计制造，并完成涂胶系统的集成。

该工作站自动化程度高，适用于多品种、大批量生产，可广泛地应用于汽车风挡、汽车摩托车车灯、建材门窗、太阳能光伏电池涂胶等行业。

3、焊接。

随着电子技术、计算机技术、数控及机器人技术的发展，自动弧焊机器人工作站,
从60年代开始用于生产以来，其技术已日益成熟，稳定和提高焊接质量。因此，在各行各业已得到了广泛的应用。

4、自动装箱。

机器人自动装箱、码垛工作站是一种集成化的系统，它包括工业机器人、控制器、编程器、机器人手爪、自动拆/叠盘机、托盘输送及定位设备和码垛模式软件等。

它还配置自动称重、贴标签和检测及通讯系统，并与生产控制系统相连接，以形成一个完整的集成化包装生产线。

(3)工业上的应用有哪些扩展阅读

工业机器人最显着的特点有以下几个：

(1)可编程。生产自动化的进一步发展是柔性启动化。工业机器人可随其工作环境变化的需要而再编程，因此它在小批量多品种具有均衡高效率的柔性制造过程中能发挥很好的功用，是柔性制造系统中的一个重要组成部分。

(2)拟人化。工业机器人在机械结构上有类似人的行走、腰转、大臂、小臂、手腕、手爪等部分，在控制上有电脑。

此外，智能化工业机器人还有许多类似人类的“生物传感器”，如皮肤型接触传感器、力传感器、负载传感器、视觉传感器、声觉传感器、语言功能等。传感器提高了工业机器人对周围环境的自适应能力。

(3)通用性。除了专门设计的专用的工业机器人外，一般工业机器人在执行不同的作业任务时具有较好的通用性。比如，更换工业机器人手部末端操作器（手爪、工具等）便可执行不同的作业任务。

⑷ 工业大数据有哪些应用场景

1.加速产品立异

客户与工业企业之间的交互和买卖行为将发生大量数据，挖掘和剖析这些客户动态数据，可以帮助客户参加到产品的需求剖析和产品设计等立异活动中，为产品立异作出贡献。

2.产品毛病确诊与猜测

这可以被用于产品售后服务与产品改善。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品毛病实时确诊变为实际，大数据使用、建模与仿真技术则使得猜测动态性成为可能。

3.生产线的大数据使用

现代化工业制作生产线装置有数以千计的小型传感器，来勘探温度、压力、热能、振荡和噪声。由于每隔几秒就收集一次数据，使用这些数据可以完成许多方式的剖析，包括设备确诊、用电量剖析、能耗剖析、质量事故剖析(包括违反生产规则、零部件毛病)等。

4.工业供应链剖析和优化

当时，大数据剖析已经是许多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手法。例如，电子商务企业京东商城，经过大数据提早剖析和猜测各地产品需求量，然后提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体会。

5.产品出售猜测与需求管理

经过大数据来剖析当时需求改变和组合方式。大数据是一个很好的出售剖析东西，经过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和改变、产品品类的商场受欢迎程度以及最常见的组合方式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。

6.生产计划与排程

制作业面临多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时便利的收集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，关于需求快速呼应的APS来说，是一个巨大的挑战。

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⑸ 硝酸在工业上有哪些应用

工业合成硝酸
1、氨氧化法
硝酸工业与合成氨工业密接相关，氨氧化法是工业生产中制取硝
浓硝酸
酸的主要途径，其主要流程是将氨和空气的混合气（氧：氮≈2：1）通入灼热（760～840℃）的铂铑合金网，在合金网的催化下，氨被氧化成一氧化氮（no）。生成的一氧化氮利用反应后残余的氧气继续氧化为二氧化氮，随后将二氧化氮通入水中制取硝酸。稀硝酸、浓硝酸、发烟硝酸的制取在工艺上各不相同。
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
工业上也曾使用浓硫酸和硝石制硝酸，但该法耗酸量大，设备腐蚀严重，现基本停止使用
nano₃（s）+
h2so₄（l）
——→
nahso₄（s）+
hno₃（g）

⑹ 工业大数据应用在哪些方面

工业大数据应用在哪些方面？
1.加速产品创新
 
客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。
 
2.产品故障诊断与预测
 
这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。
 
3.生产线的大数据应用
 
现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。
 
4.工业供应链分析和优化
 
当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
 
5.产品销售预测与需求管理
 
通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。
 
6.生产计划与排程
 
制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。
 
大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。
 
帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么?而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。
 
7.产品质量管理与分析
 
传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。