场景应用机会清单（第三十四批）（高端装备制造）

发布日期：2026-07-02 09:57 来源：芜湖市产业创新中心 浏览次数：
场景应用机会清单（第三十四批）
（高端装备制造）
市产业创新中心发布第三十四批场景机会清单，高端装备制造领域共推出10个场景机会，需求来源涵盖安徽翊宸联合动力科技股份有限公司、安徽春晖生态环境科技有限公司等。现诚挚邀请各类优质企业与创新团队积极对接，共谋合作，推动场景项目落地。
序号 所属产业链 场景需求名称 场景描述 场景建设基础 具体合作需求介绍 信息有效期 需求单位 所在载体及合伙人
1 高端装备制造 新能源国六重卡发动机研发 面向国六排放标准重型卡车发动机生产制造，解决传统发动机排放不达标、燃油经济性不足、动力输出稳定性差、后处理系统复杂成本高的痛点，研发适配国六b及以上排放标准的高效低耗重卡发动机，满足商用车绿色化、智能化升级需求。 公司目前已建立了安徽省重型发动机工程技术研究中心等多个研发平台，成立有稳定的研发人才团队，专业研发人员85人，拥有研发设备50多台套，设备原值5000多万元；具备发动机整机装配、台架测试、零部件加工能力，但在国六排放核心燃烧技术、EGR系统优化、后处理降本技术等方面存在技术短板，高端排放研发能力不足。 采用多点喷射+稀燃路线，简化后处理通过国六排放，具体涵盖针对多点喷射燃烧室结构及燃烧模型仿真开发，分层燃烧技术应用，高低温EGR技术可行性，缸盖和进气道设计、强度分析和均匀性优化，简化或弱化后处理降本开发等。 1年 安徽翊宸联合动力科技股份有限公司 安徽启迪国际技术转移公司
2 高端装备制造 农用地消毒用高效火焰喷射装备 面向农用地土壤无害化消杀作业，解决化学药剂土壤残留、病虫消杀不彻底、人工作业效率低下等问题；研发液化气高温火焰喷射装备，依靠高温灼烧杀灭土壤有害病虫，实现绿色无残留土壤消毒，适配规模化绿色种植基地作业。 具备环保装备整机加工、装配与田间实地试验条件，拥有农业装备销售渠道；但在高效燃烧器结构设计、耐高温耐磨材料选型、智能点火熄火控制系统、燃烧工况精准调控等核心技术存在短板，缺少热效率、排放指标成套测试条件，装备稳定性不足。 燃烧器结构设计：设计一种新型的液化气燃烧器结构，使其具有高效、节能、环保的特点。优化燃烧器的喷头、混合室、燃烧室等部件的设计，提高燃烧效率和稳定性。研究燃烧器的自动点火、熄火保护等功能，提高设备的安全性和可靠性。
燃烧器材料选择：选择耐高温、耐腐蚀、耐磨损的材料，如不锈钢、陶瓷等，以提高燃烧器的使用寿命。研究材料的热传导性能，选择热传导性能好的材料，以提高燃烧器的热效率。
燃烧器控制系统设计：设计一种智能控制系统，实现对燃烧器的自动控制和调节。研究燃烧器的燃烧过程，建立燃烧模型，实现对燃烧过程的精确控制。设计远程监控系统，实现对燃烧器的远程监控和管理。
燃烧器性能测试：建立燃烧器性能测试平台，对燃烧器的热效率、环保性能、安全性能等进行测试和评估。研究燃烧器的燃烧特性，优化燃烧器的设计和控制参数，提高燃烧器的性能。
燃烧器应用研究：研究燃烧器在农用地土壤消毒中的应用效果，评估其对土壤消毒的效果和效率。研究燃烧器的使用方法和操作规程，制定相关的标准和规范。开展燃烧器的推广应用工作，提高其在农用地土壤消毒中的普及率和应用水平。		 1年 安徽春晖生态环境科技有限公司
3 高端装备制造 高温下高强度钢板机器人抓取视觉对中问题 公司已完成近十条热成型冲压线，高温成像对中一直借用国外品牌的技术，没有形成自主知识产权。公司希望对该技术研究和相关热成像产品的开发，实现自有知识储备和推广应用。 机械设计和电气设计两类，电气设计设有电气设计部和软件开发部主要针对自动化集成应用开发，主要负责PLC编程和电气调试。目前公司已完成十多条热成型冲压生产线，其中热对中相关技术和产品都是国外品牌，安装调试中对热成像的应用和需求基本了解。 新能源汽车制造领域，高强度钢板热冲压成型线，钢板被加热到960度左右，当机器人抓取钢板向压力机输送时，存在对中问题，目前是通过视觉成像等算法完成机器人对中抓取，但是在高温下热成像比较模糊，会影响对中算法，进而影响机器人对中抓取钢板。
目前选用的热成像仪，多是国外品牌，他们只提供热成像仪的基础API，对于编写与冲压自动化线完全集成的算法和控制代码也是需求之一。		 1年 芜湖戎征达伺服驱动技术有限公司
4 高端装备制造 工业车辆安全承载控制与钠离子电池产业化应用场景需求 面向内燃叉车、蓄电池叉车、仓储车等工业车辆生产制造，解决叉车升降承载控制精度不足、钠离子电池能量密度偏低、成本偏高、电控匹配困难等问题，升级整车安全控制系统，完成钠离子电池在叉车上的国产化配套应用。 具备全系列工业车辆整车设计、生产制造能力，拥有成熟市场渠道；在多传感器数据融合、安全承载控制算法研发上存在不足；同时缺少成熟钠电池正极材料方案，电池PACK集成、整车电控适配技术储备薄弱。 （1）叉车安全承载技术难点：应用中的压力、位移、角度等传感器的数据采集精度、数据处理速度、安全承载算法等因素均影响升降的控制效果；
（2）钠离子电池应用技术难点：①正极材料尚未确定，钠电池产业链不成熟，短时间成本过高；②能力密度低，相同体积、重量下，钠电池的总电量小于锂电，使用时间短；③由于单体电压达到4V，影响电控、充电机、DC转换器等现有配套电气件资源的变动，材料及人力成本增加。		 1年 中联重科安徽工业车辆有限公司
5 高端装备制造 精密机械零部件加工工艺优化与专用耗材国产化开发场景需求 面向智能家电核心精密零部件、球墨铸铁结构件的机加工与焊接生产，解决异形零部件磨削后去毛刺精度不足、现有毛刷工艺无法满足表面光洁度与倒角要求、铸铁焊接成本高、球墨铸铁镗孔加工刀具寿命短等痛点，通过新型去毛刺工艺研发、低成本焊接耗材开发、专用加工刀具升级，提升零部件加工精度与生产效率，降低制造成本，适配智能家电核心部件规模化精密生产需求。 具备智能家电核心零部件机加工、焊接、精密镗孔规模化生产能力，拥有成熟的家电主机厂配套体系；在精密去毛刺工艺研发、铸铁焊接专用低成本焊材配方、球墨铸铁加工专用刀具材料与结构设计方面存在技术短板，缺乏精密加工工艺与专用耗材的研发能力。 1.机加工零部件（异形）在磨削加工后去毛刺工艺；表面光洁度要求0.8Rz，棱边倒角大小0.1±0.04mm；当前为毛刷工艺，需要研究新去毛刺的工艺。
2.焊接工艺，开发低成本焊材，焊接条件为二保焊；
3.QT600球墨铸铁车屑加工（镗孔），开发新型刀粒，保证寿命400件更换刃口。		 1年 安徽美芝精密制造有限公司
6 高端装备制造 粉末车间产线智能化升级改造 企业主营环氧树脂、聚酯粉末树脂，现有原料投放、配料、喂料、塑化、粉碎筛分、包装入库全流程以人工操作为主，人工配料计量误差大，成品良品率偏低。计划引入自动化、数字化技术实现配料精准管控，配套生产数据采集系统 公司拥有完整粉末树脂生产全流程产线。 1. 定制开发自动化精准配料输送系统，消除人工称量误差；
2. 部署全线设备数据采集终端，搭建车间生产数字化管理平台；
3. 打通配料、塑化、粉碎、包装全工序联动控制；
4. 由自动化集成商完成整线方案设计、设备安装调试、操作人员培训，落地智能化改造。		 1年 安徽美佳新材料股份有限公司 安徽檬豆网络科技有限公司
7 高端装备制造 机器人动力线束重载连接器螺母锁紧自动化设备设计需求 机器人动力线束重载连接器螺母锁紧依靠人工操作，扭矩精度不一致、易漏锁、滑牙，无法满足柔性批量生产标准。需开发自动化设备，实现工件自动上料定位、定扭矩锁紧、锁紧质量检测、不良品自动分选，可独立工位或对接产线使用，满足连接器防护、耐候、机械强度标准。 / 1. 设计多规格重载连接器兼容自动上料、定位工装；
2. 开发闭环定扭矩伺服锁紧执行机构，配套扭矩实时检测模块；
3. 搭建不良品自动分选、剔除机构，对接线束生产线；
4. 设备厂商或高校院所完成整机设计、样机试制、产线实地调试落地。		 1年 安徽华锐达智能装备有限公司
8 高端装备制造 机器人控制系统和线束可靠性检测高精度动态负载模拟平台开发需求 缺少专用动态负载模拟设备，无法真实复现机器人线束复杂工况耐久性能；控制系统缺少标准化加速老化测试规范，出厂稳定性验证不足。计划引入仿真技术优化连接器结构，提升自动化装配精度。 / 1. 研发高精度动态负载模拟测试平台，复现机器人线束交变受力工况，开展耐久寿命评估；
2. 建立基于故障模式的控制器加速老化标准化测试流程；
3. 采用有限元仿真优化连接器结构，降低装配应力；
4. 联合科研院所完成平台搭建、测试标准编制，用于零部件出厂可靠性检测。		 1年
9 高端装备制造 智能机器人高精度、高稳定性研发与制造需求 工业机器人现有运动控制、手眼标定、轨迹跟踪精度不足，整机运行稳定性差。需迭代优化运动控制算法、视觉手眼标定、轨迹跟踪核心技术，配套自动化控制系统集成、精密传感测量技术，满足高端智能装备高精度作业需求。 / 1. 优化机器人多轴联动运动控制算法，提升重复定位精度；
2. 开发高精度手眼自动标定、实时轨迹修正算法；
3. 集成高精度视觉、力传感设备，搭建整机稳定性测试平台；
4. 联合高校完成机器人样机迭代优化与产业化落地。		 1年 安徽几何智能装备有限责任公司
10 高端装备制造 真空绝热保温板折边工序自动化改造需求 真空绝热保温板产线折边防护、成品性能检测全部依靠人工操作，作业效率低、一致性差。需引入自动化设备实现无人化折边、在线性能自动检测。 / 1. 开发全自动折边工装与伺服驱动控制系统，替代人工折边；
2. 配套在线无损性能检测设备，实时筛选不良品；
3. 自动化厂商完成产线改造对接、设备调试与人员培训。		 1年 芜湖蓝格丽通新材料应用股份有限公司
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