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2025/09/24
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全球教育3D打印市場"大蛋糕"將超300億,拓竹,創想三維均有進展_3d打印增材展
根據Persistence Market Research發布的最新報告,全球課堂3D打印市場正呈現出快速增長的態勢。預計從2025年的22億美元增長到2032年的44億美元(約合313億元人民幣),復合年增長率達到10.4%。這一增長趨勢背后,是先進教育基礎設施和STEM教育理念的不斷推進。北美地區以40%的市場份額領先,而亞太地區則是增長最快的區域,主要得益于教育投資的增加和技能發展計劃的推動。在技術層面,FDM(熔融沉積建模)作為首選技術占據了市場的45%,而原型設計則成為3D打印在教育領域的首要應用,極大地增強了課堂實踐學習和創造力的培養。
2025/09/24
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抗靜電材料需求迫切,3D打印抗靜電新材料來了_3D打印展
靜電是電子制造、半導體、傳感器和精密儀器等領域一大隱患,輕則吸附灰塵影響精度,重則損壞元器件甚至帶來安全風險。隨著3D打印在這些行業的應用加快,抗靜電材料的需求愈發迫切。
2025/09/24
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這家企業加速出海,20余臺3D打印設備齊發_ formnext深圳3d打印展
近日,在安徽蕪湖的生產基地,北京三帝科技股份有限公司(以下簡稱“三帝科技”)呈現出一片繁忙的景象。20余臺3DP砂型打印設備正在緊鑼密鼓地進行裝配、檢測、發貨等工作,以“三帝速度”奔赴海內外,只為更快地將產品交付到客戶手中,確保客戶項目的順利推進。
2025/09/24
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英諾賽科第三代700V GaN全面上市_氮化鎵展pcimasia
近日,英諾賽科第三代700V增強型氮化鎵功率器件系列正式推向市場。與上一代Gen2.5產品相比,Gen3系列在核心性能方面取得了顯著進步。
2025/09/24
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東芝推出采用TOLL封裝的第3代650V SiC MOSFET_pcim半導體展會
東芝近日宣布推出三款650V碳化硅(SiC)MOSFET產品,型號分別為“TW027U65C”“TW048U65C”和“TW083U65C”。這三款新品搭載了東芝最新的第3代SiC MOSFET芯片,并采用了表面貼裝的TOLL封裝形式,主要面向開關電源、光伏發電機功率調節器等工業設備領域,目前已經開始支持批量出貨。
2025/09/24
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龍芯首款GPGPU芯片將流片,國產存儲芯片重磅利好來了_PCIM半導體展
GPU的升級,帶來的是存儲產業的快速升級。龍芯中科在互動平臺表示,龍芯首款GPGPU芯片9A1000的研發基本完成,三季度內會交付流片。成功與否需待流片回來后的測試結果。此前龍芯中科在機構調研中披露,即將交付流片的9A1000是首款GPGPU芯片,低成本,圖形方面對標RX550,具有幾十T的算力;后續還有9A2000和9A3000的規劃。這對于國產存儲芯片而言,無疑是一個重磅利好。
2025/09/24
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展望2030:中國智能制造行業將迎來跨越式增長,這三大技術趨勢你要關注
隨著工業 4.0 的蓬勃興起以及生成式 AI 領域的顛覆性技術突破,全球智能制造和工業自動化行業正加速變革。據預測,到 2030 年,中國、日韓和西歐等先進制造市場有望率先實現自動化革命。
2025/09/24
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這個智能制造的發展方向,你注意到了嗎?_智造裝備展SPS
智能制造,作為制造業轉型升級的關鍵路徑,正悄然引領著一場深刻的產業變革。目前,智能制造的“智能”尚處于 Smart 的層次。智能制造系統雖已具備數據采集、處理與分析的能力,能夠精準執行指令并實現閉環反饋,但其發展遠未止步于此。未來智能制造的趨勢是真正邁向“Intelligent”,使系統能夠自主學習、自主決策,并持續優化自身性能。
2025/09/24
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工業4.0如何開啟智能制造新時代?看這九大關鍵技術_智能制造關鍵技術展sps
在當今科技飛速發展的時代,工業4.0已不再是一個遙不可及的概念,而是正在實實在在地重塑制造業的全新面貌。AGV機器人自主穿梭于工廠車間,數字孿生技術實時模擬生產流程,AI算法精準調控生產環節,這些令人驚嘆的場景背后,正是九大關鍵技術的協同發力,它們攜手推動制造業邁向智能化、數字化、網絡化的新高度,開啟智能制造的新時代。
2025/09/24
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搭建智能制造系統要點在哪?智能制造=自動化設備+智能“神經系統”_sps智能制造自動化設備展
智能制造系統是一項涵蓋設計、物流、倉儲、生產、檢測等生產全過程的龐大且復雜的系統工程。對于企業而言,搭建一個完整的智能制造系統,最具挑戰性且最為關鍵的部分當屬生產過程的數字化。在離散制造領域,生產工藝復雜,原材料及元器件種類繁多,產品通常由多個零部件經過一系列不連續的工序裝配而成,整個生產過程存在諸多變化和不確定因素,這無疑給離散型制造的生產組織帶來了巨大的難度和配套復雜性,要實現生產全程的數字化、可視化、透明化絕非易事。相比之下,流程領域的生產流程本質是連續的,工質在加工處理過程中無論是發生物理變化還是化學變化,過程都不會中斷,且多處于密閉的管道或容器中,生產工藝相對簡單,生產流程清晰連貫,生產全過程數字化的難度相對較低。對于流程領域企業來說,未來的發展重點是在全面貫通整合各階段數據的基礎上,利用人工智能的深度學習、強化學習(主要是動態規劃方法)進行實時數據分析和實時決策,并進一步將智能系統拓展至供應鏈、生產后服務等各個環節,以達成全面智能化的目標。
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