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眾所周知，過完年后中國的經(jīng)濟趨于急速下滑，我想各個行業(yè)的人也有所感覺，就拿我們所做的非標自動化設備行業(yè)來說。年前幫客戶做過的基因測序芯片自動化組裝設備、凈水膜涂層自動化設備、保持器自動化包裝設備、硅膠加熱器片自動修邊設備、濾紙烘干爐、異型元件插件機、選擇性波峰焊、異型元件插件焊接一體機等設備方案，根據(jù)往年的經(jīng)驗，一般年前做的方案，意味著，經(jīng)濟下行，不僅僅是對主流行業(yè)有影響，像我們公司定位做一些稀奇古怪、疑難雜癥的非標自動化設備同樣難逃其影響。

2019年剛剛結(jié)束，從兩會釋放出的2019年中國經(jīng)濟是有非常大的下行壓力，那么就意味著企業(yè)的生產(chǎn)訂單面臨著憎多粥少，競爭異常激烈，具有高品質(zhì)低價格優(yōu)勢的生產(chǎn)企業(yè)，在這種市場收縮的環(huán)境下，才有可能成為強者。因此在下一步有些企業(yè)為了提高企業(yè)的核心競爭力，就會想盡各種辦法，既能提供一次性產(chǎn)品合格率，又能花少的錢投資降低投資風險，還能降低生產(chǎn)制造成本，這樣比較好的辦法就是把現(xiàn)有的設備自動化改造與升級。

例如，深度學習是人工智能的一個子集，它涉及隨著數(shù)據(jù)集的增長而變得更加準確的算法。許多存儲系統(tǒng)都是為了容納大量數(shù)據(jù)而構(gòu)建的，但不能將其傳送到目的地。但是，人工智能需要能夠?qū)?shù)據(jù)發(fā)送到算法位置的存儲技術，從而使智能技術發(fā)揮作用。

此外，深度學習導致2015－2017年的數(shù)據(jù)計算需求增加15％。隨著人們越來越多地使用人工智能，并越來越意識到它的潛力，他們將需要能夠處理人工智能產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)的存儲和處理解決方案。需立即訪問內(nèi)容以幫助人工智能技術正常工作。

據(jù)測定，潤滑中機械雜質(zhì)增加到0.15%時，發(fā)動機道活塞環(huán)的磨損速度將比正常值大2.5倍;滾動軸隨進入雜質(zhì)微粒時，其壽命將降低80%-90%。因此，對于工作在環(huán)境惡劣、條件復雜場所的工程機械來說，一要使用、配套的零部件及潤滑油、潤滑脂，堵住有害雜質(zhì)的源頭;二要做好工作現(xiàn)場的機械防護工作，保證相應機構(gòu)能正常工作，防止各種雜質(zhì)進入機械內(nèi)部。對出現(xiàn)故障的機械，盡量到正規(guī)的修理場所進行修理。現(xiàn)場修理時，也要做好防護措施，防止現(xiàn)場修理時更換的零部件在進入機械前受到灰塵等雜質(zhì)的污染。