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德國Schmalenberger公司創(chuàng)辦于1954年，今已有50多年的歷史, 為世界較有名的泵類設備生產(chǎn)廠家。自創(chuàng)立以來一直保持著以的技術和秀的質(zhì)量來服務于各類行業(yè)。泵是非常有效，可靠性強的產(chǎn)品，無論是單一作用的還是多樣復雜的用于安裝船物或管道工作的泵， 都會提供給你可以應用于任何渠道的合適方法。主要的應用領域：冷凝供給，環(huán)境保護技術，表層技術，水供給，過濾技術，空氣調(diào)節(jié)裝置，干式保護裝置、流體密封艙和熱量較大的媒介，下水道排污和表面清潔技術等。

Schmalenberger主要產(chǎn)品：
Schmalenberger自動起動注油離心泵—SM系列，
Schmalenberger力矩流離心泵（筒裝式）—FB系列、FZ系列，
Schmalenberger低壓離心泵 （筒裝式）— Z系列、NZ系列、NB系列、WP系列、NV系列，
Schmalenberger高壓離心泵（筒裝式）— ZHT系列、THK系列、ZHS系列
Schmalenberger吸入式離心泵：SZ系列。

Schmalenberger常用型號：
S25-12/2-0.75, material: cast iron 泵
IE2-AF132S/2F-31S+E2,NR.12736G 泵
IE2-AF132S/2F-31S+E2,NR.12736G 泵
SZ 50-16/2-5.5C IE2, 59188021802 泵
Z 5016/2-5,5 IE2 Nr. 2003003854/3 泵
ZHT XII 32-08/2-4; IE2 ET 575 多級泵
ZHT XII 32-08/2-4; IE2 ET 575 多級泵
S25-12/2-0.75, material: cast iron 泵
Z 32-16/2-1.5 ET 450,2009003000/10 泵
ZHT VII 32-13/2-11;Pumpe Nr. 2004011775/30，motor ：11kw 泵
055660002126,ZHT VI32-13/2-11ET520,(New), 2004002425/10(old) 泵
2003003854/3 , Z 50-16/2-5,5; with 5.5KW motor 泵
055660002126,ZHT VI32-13/2-11ET520,(New), 2004002425/10(old) 泵
22040+20117 密封圈
48576 W-S-HüLSE 35X45X98,Pos.524 墊圈
50522 W-S-HüLSE 25X40X50-SIC,Pos.524 漲套
ZHB V 32-08/2-2,2 2007002589/10 泵
48722 LAUFRAD OFFEN 105X06-18-1.4408 葉輪
12687 STüTZSCHEIBE 53X42X8,Pos.504/1 墊圈
50524 Drosselbuchse 40X50X40-SIC Pos. 542 漲套
S 25-12/2-0,75 2006012265/10 泵
48576 W-S-HüLSE 35X45X98,Pos.524 墊圈

 現(xiàn)階段，人工智能技術在信息處理方面已取得較大進步，為機械設計制造工程帶來了較大的競爭優(yōu)勢。通過機械電子工程與人工智能的有效融合，實現(xiàn)了企業(yè)節(jié)約成本、提速保質(zhì)的目標。因此，各大機械設計制造企業(yè)應高度重視人工智能技術的應用，提高自身在市場中的競爭力，促進機械設計制造領域蓬勃發(fā)展。

1人工智能技術的特征

人工智能技術主要指依托計算機網(wǎng)絡及電子信息系統(tǒng)，基于哲學與社會心理學等學科內(nèi)容，形成綜合性較強的現(xiàn)代化技術。人工智能系統(tǒng)的構建水平遠勝于其他技術，其智能自動模式由自動化軟件組建而成。作為一種以數(shù)字多用表、儀器控制器為基本配置的新型應用型技術，人工智能技術在電子機械設計制造中具有較大的應用空間，幫助電子機械工程完成施工計劃。人工智能技術主要經(jīng)歷了萌芽階段、初始階段、發(fā)展階段和輝煌階段。初，隨著科技的進步，計算機技術日益興盛，人工智能技術在此期間不斷顯現(xiàn)出優(yōu)點。多媒體時代，人工智能技術逐漸走入千家萬戶，被廣泛應用于各大生產(chǎn)領域，尤其是機械電子設計制造工程。信息化時代，人工智能技術不斷創(chuàng)新，逐步進入輝煌階段[1]。

2信息化時代機械設計制造中人工智能技術的實際應用

2.1模糊推理系統(tǒng)

模糊推理系統(tǒng)是人工智能中較為重要的系統(tǒng)之一。電子機械設計制造中，在數(shù)據(jù)處理方面，比其他系統(tǒng)性能更強，為電子機械工程自動化生產(chǎn)提供了重要保障，提升了企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量。實際上，模糊推理系統(tǒng)主要采用人類大腦處理信息、信息判斷的方式，通過模仿，借助語言等學科知識進行設計與轉(zhuǎn)換，從而正確傳達數(shù)據(jù)[2]。機械設計制造領域，模糊推理系統(tǒng)通過表達連續(xù)函數(shù)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)信息，具有較大的實用價值與優(yōu)勢，但存在一些不足，如系統(tǒng)之間連接不穩(wěn)定等，意味著相關人員應繼續(xù)深入研究人工智能模糊推理系統(tǒng)，讓其在電子機械工程中發(fā)揮更大作用。

2.2神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)

神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)是人工智能技術中一個較為重要的系統(tǒng)。電子機械設計制造中，利用神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的神經(jīng)元，將資源共享信息或數(shù)據(jù)直接上傳到各大網(wǎng)絡渠道，在有效時間內(nèi)保存或分享信息，促進整個電子機械工程行業(yè)的長遠發(fā)展。另外，神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)可以完成動態(tài)數(shù)據(jù)處理，分析電子機械設計制造中涉及的可變數(shù)據(jù)，給出操作指令，實施工程制造作業(yè)。事實上，神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)模擬人類大腦中神經(jīng)系統(tǒng)處理信息的方式，將其應用在各大生產(chǎn)領域。通過神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)中的神經(jīng)元反射特性，可以獲取電子機械工程中的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，為數(shù)據(jù)存儲提供重要保護。人工智能技術主要應用于電子機械工程的機床運動誤差補償、熱變形控制、設備管理等方面。電子機械工程的加工工藝方面，其可評定工藝參數(shù)，預測加工過程中產(chǎn)生的誤差；電子機械工程零件設計方面，其能指導齒輪強度、齒輪形態(tài)、齒輪CAD等設計。人工智能技術在電子機械設計制造中的應用，有效改善了以往機械工程設計不合理而造成生產(chǎn)效率低下、經(jīng)濟受損等狀況，為企業(yè)的自動化生產(chǎn)提供了較大助力。

2.3故障診斷系統(tǒng)

機械設計制造中，機電設備常常會在運行過程中發(fā)生故障，造成生產(chǎn)不連續(xù)等問題。為了快速處理故障，可在故障診斷系統(tǒng)中引進人工智能技術，有效解決故障預測、排除等問題，一定程度上為企業(yè)節(jié)省維修成本和準定位故障提供幫助。故障診斷系統(tǒng)主要包括規(guī)則推理、案例推理、故障樹模型診斷三種方法。故障診斷系統(tǒng)之所以能夠完成故障預測、檢修、排除等工作，是因為它具有機械故障案例庫、故障推理機、故障診斷過程解釋機等結(jié)構。故障診斷系統(tǒng)能夠有效收集機械設計制造領域中機電設備發(fā)生故障的所有案例及相關處理知識，通過后期分類總結(jié)，形成滿足實際需求、便于檢索的診斷系統(tǒng)。機械設計制造中，故障診斷系統(tǒng)的具體操作流程如下：（1）用戶利用人機交互界面或機電設備實時監(jiān)測系統(tǒng)輸入的相關信息；（2）系統(tǒng)根據(jù)用戶輸入的信息進行科學分析及判斷，充分結(jié)合診斷庫中的相關資料，給出診斷結(jié)果；（3）系統(tǒng)結(jié)合診斷結(jié)果與故障案例庫中相似的案例，為用戶提供終故障分析結(jié)果與機電設備維修建議，用戶可根據(jù)提示進行操作，從而節(jié)省維修時間與成本，為企業(yè)生產(chǎn)提供高效服務。

2.4電子信息系統(tǒng)

機械設計制造過程中，一般需要利用電子信息系統(tǒng)的輸入輸出模式，監(jiān)控、傳遞機械設計制造過程中的信息。但是，工程運行期間易發(fā)生信息泄露或者輸出錯誤等現(xiàn)象，尤其是在數(shù)據(jù)量較大的工程，失誤率更高，提高機械工程的不安全性，影響工程正常運行。電子信息系統(tǒng)中應用人工智能技術，可以妥善解決這一問題。人工智能技術可以嚴格控制電子信息系統(tǒng)實際運行過程中數(shù)據(jù)處理結(jié)果的準確度，一旦電子信息系統(tǒng)中出現(xiàn)運行不穩(wěn)定、數(shù)據(jù)出錯等狀況，其會發(fā)出預警，為操作人員提供及時修正的機會，確保高效準輸出電子信息，為機械設計制造工程提供重要的信息保障。

2.5自動識別系統(tǒng)

傳統(tǒng)自動化生產(chǎn)過程中，控制器執(zhí)行工程任務時需要建立控制模型，利用動態(tài)控制方程完成控制工作。但是，動態(tài)控制方程較為復雜，適應性較差，無法準確判斷機械工程的預算，尤其是工況條件較差的工程，動態(tài)控制方程基本不能發(fā)揮作用，無法及時完成控制工作。信息化時代，引入人工智能技術，可有效保證機械設計制造工程的正常運行，防止發(fā)生安全事故。比如，應用人工智能技術，傳感器可實時監(jiān)控機電設備的運行參數(shù)，如果出現(xiàn)參數(shù)異?，F(xiàn)象，傳感器會立即發(fā)出報警提示，提醒工作人員及時關閉機電設備電源，從而保證操作人員的人身安全。另外，機械工程識別過程中，主要利用超聲波傳感、激光掃描、自動識別等技術，促使機械設計制造準確完成作業(yè)對象識別工作。

3結(jié)語

人工智能技術具有自動化控制優(yōu)勢，為人們的生活與工作帶來了積極影響。電子機械設計制造企業(yè)應合理應用人工智能技術，結(jié)合自身實際情況進行改革，提高人工智能技術的應用水平與使用效率，提高企業(yè)在電子機械設計制造領域的地位，同時，為企業(yè)節(jié)省一定資金支出，增加經(jīng)濟效益，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
49980 Laufrad 170X11-WD25-1.4408 pos.233 葉輪
48722 LAUFRAD OFFEN 105X06-18-1.4408 葉輪
23127 Prelonring 40X53X11 墊圈
50524 Drosselbuchse 40X50X40-SIC Pos. 542 漲套
S 25-12/2-0,75 2006012265/10 泵
48598 AXIALLAUFRAD M24X1,5 links Pos.238 葉輪
49980 Laufrad 170X11-WD25-1.4408 pos.233 葉輪
22040+20117 密封圈
23127 Prelonring 40X53X11 墊圈
50522 W-S-HüLSE 25X40X50-SIC,Pos.524 漲套
ZHB V 32-08/2-2,2 2007002589/10 泵
48598 AXIALLAUFRAD M24X1,5 links Pos.238 葉輪
12687 STüTZSCHEIBE 53X42X8,Pos.504/1 墊圈
Z 32-16/2 50HZ 2009003000/10 泵
Z 40-16/2-4 ET: 450 泵

Z 40-16/2-4 ET: 450
Z 32-16/2 50HZ 2009003000/10
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50524 Drosselbuchse 40X50X40-SIC Pos. 542
48722 LAUFRAD OFFEN 105X06-18-1.4408
22040+20117
S 25-12/2-0,75 2006012265/10
ZHB V 32-08/2-2,2 2007002589/10
055660002126,ZHT VI32-13/2-11ET520,(New), 2004002425/10(old)
Pumpe 2003003854/3 , Z 50-16/2-5,5; with 5.5KW motor
055660002126,ZHT VI32-13/2-11ET520,(New), 2004002425/10(old)
ZHT VII 32-13/2-11;Pumpe Nr. 2004011775/30，motor ：11kw
S25-12/2-0.75, material: cast iron
ZHT XII 32-08/2-4; IE2 ET 575
NBO 65-16/4 2013010191/10
SM 50-13/2 50 HZ 2007004275
schmalenb SM50-13/2(2003008602)Q:24,P:2.2KW
Schmalenb SM 32-10/2-1,50
Schmalenb SM 32-10/2-1,50
ZHT VII 32-13/2-11;Pumpe Nr. 2004011775/30??motor ??11kw
Z32-16/2 50Hz 1.5kW,3bar,6M3/h NO:2009007996/10
FZL50-16/4 50HZ
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49870 IMPELLER OPEN 200*15-20-0.5020 POS.233
49870 Impeller open 195X15-20-0.6020
Z32-16/2
ZHT X32-13/2-15 NR:ZH251310600
T32-10/2-0.55??280L/MIN 2M 0.55KW??
schmalenberge 2011009574/10,FBB 40-13/2 50HZ
ZHT632-08/2 50HZ22KW
SM50-20/2 50HZ
Z 32-16/2 2012012318/10
NB65-16/2-50HZ 2008012849
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1.Z40-16/2 50HZ NO:2006010023
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S20-08/2,No.2007006514/10
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SM 32-10/2-7.5,NR.2011006410/20
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Z40-16/2 50HZ NO:2010006655/10
2010001402/10
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GmbH pump,ZHT6,32-08/2-2,2
GmbH ZHT6.32-13/2 ,No??2011011297/10
SM50-20/2 5.5kw
SM50-20/2 50HZ,NR.2011007736/10
nr:2009008033/10 SMS 50-13/2
Type Z50-16/2 50HZ P??KW??5.5 No. 2003003854/3
433 VSC7 SEALING/for TH XVII32-08/2-5.5
SZ 50-16/2-5.5C IE2, 159188021802
TH1732-08/2 50HZ 5.5Kw 2010006988/10??with motor)
SM80-13/2(no:2003008822r)
SM50-20/2-7.5
ZHT XII 32-08/2-4;IE2 ET 575,PUMPE 2004001775/1
Z32-16/2 No.2005000371/10 6 m3/h 1000kg/m3 1.5kW 2.7bar
Z32-16/2 No.2011006486/10 6m3/h 1000kg/m3 2.2kW 3bar
Z32-16/2 No.2011006325/10 6m3/h 1000kg/m3 1.5kW 3bar
SM50-13/2 50HZ
Z32-16/2-1.5 380V/50HZ 3.5A/1.5KW 2840 1/MIN 1650851
SM50-20/2 50HZ
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1240807-92100 Z32-16/2-2,2
GmbH+Co.KG K32R200L3DSD FDS-SR/10040,Nr.0867532040002
Z32-16/2-2 (2KW 2910r/min i=4.8KW)
GmbH & Co. KG Z32-16/2-2(2KW 2910r/min i=4.8KW)
195X15-20-0.6020,POS.233,NR.49870 葉輪
ZHT632-0/8/2 22KW 電機
FBB 4013/(2-4 IE2)L 電機+泵
Z 5016/2-5,5 IE2 Nr. 2003003854/3 泵
24114 O-Ring 126,00X 4,00 pos.412 密封
12690 UNTERLEGSCHEIBE 14X30X4,0,FüR GRD 18,Pos.554 密封
23053 Flachdichtung 144X130X0,5 pos.400 密封
20137 Gleitringdichtung D=18, Pos. 433 密封
20157 Gleitringdichtung D=25, Pos. 433 密封
195X15-20-0.6020,POS.233,NR.49870 葉輪

Schmalenberger泵S25-12/2-0.75放下偏見

Schmalenberger泵S25-12/2-0.75放下偏見

 現(xiàn)階段，人工智能技術在信息處理方面已取得較大進步，為機械設計制造工程帶來了較大的競爭優(yōu)勢。通過機械電子工程與人工智能的有效融合，實現(xiàn)了企業(yè)節(jié)約成本、提速保質(zhì)的目標。因此，各大機械設計制造企業(yè)應高度重視人工智能技術的應用，提高自身在市場中的競爭力，促進機械設計制造領域蓬勃發(fā)展。

1人工智能技術的特征

人工智能技術主要指依托計算機網(wǎng)絡及電子信息系統(tǒng)，基于哲學與社會心理學等學科內(nèi)容，形成綜合性較強的現(xiàn)代化技術。人工智能系統(tǒng)的構建水平遠勝于其他技術，其智能自動模式由自動化軟件組建而成。作為一種以數(shù)字多用表、儀器控制器為基本配置的新型應用型技術，人工智能技術在電子機械設計制造中具有較大的應用空間，幫助電子機械工程完成施工計劃。人工智能技術主要經(jīng)歷了萌芽階段、初始階段、發(fā)展階段和輝煌階段。初，隨著科技的進步，計算機技術日益興盛，人工智能技術在此期間不斷顯現(xiàn)出優(yōu)點。多媒體時代，人工智能技術逐漸走入千家萬戶，被廣泛應用于各大生產(chǎn)領域，尤其是機械電子設計制造工程。信息化時代，人工智能技術不斷創(chuàng)新，逐步進入輝煌階段[1]。

2信息化時代機械設計制造中人工智能技術的實際應用

2.1模糊推理系統(tǒng)

模糊推理系統(tǒng)是人工智能中較為重要的系統(tǒng)之一。電子機械設計制造中，在數(shù)據(jù)處理方面，比其他系統(tǒng)性能更強，為電子機械工程自動化生產(chǎn)提供了重要保障，提升了企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量。實際上，模糊推理系統(tǒng)主要采用人類大腦處理信息、信息判斷的方式，通過模仿，借助語言等學科知識進行設計與轉(zhuǎn)換，從而正確傳達數(shù)據(jù)[2]。機械設計制造領域，模糊推理系統(tǒng)通過表達連續(xù)函數(shù)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)信息，具有較大的實用價值與優(yōu)勢，但存在一些不足，如系統(tǒng)之間連接不穩(wěn)定等，意味著相關人員應繼續(xù)深入研究人工智能模糊推理系統(tǒng)，讓其在電子機械工程中發(fā)揮更大作用。

2.2神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)

神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)是人工智能技術中一個較為重要的系統(tǒng)。電子機械設計制造中，利用神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的神經(jīng)元，將資源共享信息或數(shù)據(jù)直接上傳到各大網(wǎng)絡渠道，在有效時間內(nèi)保存或分享信息，促進整個電子機械工程行業(yè)的長遠發(fā)展。另外，神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)可以完成動態(tài)數(shù)據(jù)處理，分析電子機械設計制造中涉及的可變數(shù)據(jù)，給出操作指令，實施工程制造作業(yè)。事實上，神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)模擬人類大腦中神經(jīng)系統(tǒng)處理信息的方式，將其應用在各大生產(chǎn)領域。通過神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)中的神經(jīng)元反射特性，可以獲取電子機械工程中的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，為數(shù)據(jù)存儲提供重要保護。人工智能技術主要應用于電子機械工程的機床運動誤差補償、熱變形控制、設備管理等方面。電子機械工程的加工工藝方面，其可評定工藝參數(shù)，預測加工過程中產(chǎn)生的誤差；電子機械工程零件設計方面，其能指導齒輪強度、齒輪形態(tài)、齒輪CAD等設計。人工智能技術在電子機械設計制造中的應用，有效改善了以往機械工程設計不合理而造成生產(chǎn)效率低下、經(jīng)濟受損等狀況，為企業(yè)的自動化生產(chǎn)提供了較大助力。

2.3故障診斷系統(tǒng)

機械設計制造中，機電設備常常會在運行過程中發(fā)生故障，造成生產(chǎn)不連續(xù)等問題。為了快速處理故障，可在故障診斷系統(tǒng)中引進人工智能技術，有效解決故障預測、排除等問題，一定程度上為企業(yè)節(jié)省維修成本和準定位故障提供幫助。故障診斷系統(tǒng)主要包括規(guī)則推理、案例推理、故障樹模型診斷三種方法。故障診斷系統(tǒng)之所以能夠完成故障預測、檢修、排除等工作，是因為它具有機械故障案例庫、故障推理機、故障診斷過程解釋機等結(jié)構。故障診斷系統(tǒng)能夠有效收集機械設計制造領域中機電設備發(fā)生故障的所有案例及相關處理知識，通過后期分類總結(jié)，形成滿足實際需求、便于檢索的診斷系統(tǒng)。機械設計制造中，故障診斷系統(tǒng)的具體操作流程如下：（1）用戶利用人機交互界面或機電設備實時監(jiān)測系統(tǒng)輸入的相關信息；（2）系統(tǒng)根據(jù)用戶輸入的信息進行科學分析及判斷，充分結(jié)合診斷庫中的相關資料，給出診斷結(jié)果；（3）系統(tǒng)結(jié)合診斷結(jié)果與故障案例庫中相似的案例，為用戶提供終故障分析結(jié)果與機電設備維修建議，用戶可根據(jù)提示進行操作，從而節(jié)省維修時間與成本，為企業(yè)生產(chǎn)提供高效服務。

2.4電子信息系統(tǒng)

機械設計制造過程中，一般需要利用電子信息系統(tǒng)的輸入輸出模式，監(jiān)控、傳遞機械設計制造過程中的信息。但是，工程運行期間易發(fā)生信息泄露或者輸出錯誤等現(xiàn)象，尤其是在數(shù)據(jù)量較大的工程，失誤率更高，提高機械工程的不安全性，影響工程正常運行。電子信息系統(tǒng)中應用人工智能技術，可以妥善解決這一問題。人工智能技術可以嚴格控制電子信息系統(tǒng)實際運行過程中數(shù)據(jù)處理結(jié)果的準確度，一旦電子信息系統(tǒng)中出現(xiàn)運行不穩(wěn)定、數(shù)據(jù)出錯等狀況，其會發(fā)出預警，為操作人員提供及時修正的機會，確保高效準輸出電子信息，為機械設計制造工程提供重要的信息保障。

2.5自動識別系統(tǒng)

傳統(tǒng)自動化生產(chǎn)過程中，控制器執(zhí)行工程任務時需要建立控制模型，利用動態(tài)控制方程完成控制工作。但是，動態(tài)控制方程較為復雜，適應性較差，無法準確判斷機械工程的預算，尤其是工況條件較差的工程，動態(tài)控制方程基本不能發(fā)揮作用，無法及時完成控制工作。信息化時代，引入人工智能技術，可有效保證機械設計制造工程的正常運行，防止發(fā)生安全事故。比如，應用人工智能技術，傳感器可實時監(jiān)控機電設備的運行參數(shù)，如果出現(xiàn)參數(shù)異?，F(xiàn)象，傳感器會立即發(fā)出報警提示，提醒工作人員及時關閉機電設備電源，從而保證操作人員的人身安全。另外，機械工程識別過程中，主要利用超聲波傳感、激光掃描、自動識別等技術，促使機械設計制造準確完成作業(yè)對象識別工作。

3結(jié)語

人工智能技術具有自動化控制優(yōu)勢，為人們的生活與工作帶來了積極影響。電子機械設計制造企業(yè)應合理應用人工智能技術，結(jié)合自身實際情況進行改革，提高人工智能技術的應用水平與使用效率，提高企業(yè)在電子機械設計制造領域的地位，同時，為企業(yè)節(jié)省一定資金支出，增加經(jīng)濟效益，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。