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龚靖仁北汽福田长沙超级卡车工厂CIO

数据层：整合车辆运行、工业设备、业务系统、客户四类数据，通过算法建模实现数据驱动决策。 3.长期发展效益为工厂后续建成“全球灯塔工厂”提供核心技术支撑，通过数据持续沉淀与算法优化，将不断深化智能调度、预测性维护等能力，推动产业链上下游协同升级，持续扩大数字化转型价值覆盖场景：聚焦5大核心场景，包括孪生车间柔性制造运营与监控、PBS柔性调度算法应用、车架存储策略虚拟验证、焊接工艺孪生优化、整车合拼装配工艺孪生。图7孪生车间运营监控PBS柔性调度算法：建模PBS区域设备与车身数模，采集排产规则、生产计划等数据，设计调度算法模型，提升定序效率与线平衡性。图8PBS柔性调度算法车架存储调度策略：创建EMS设备、车架产品等模型，采集库存、出库计划等数据，通过虚实互操作实现调度策略虚拟验证与敏捷执行。

优秀CIO参评内容

来源：e-works

2026-02-02

不追概念，但求实效：研华如何让工业AI真正扎进产业深处？

它并不关注技术有多炫酷、算法有多前沿，而是更在意一件更朴素的事——AI能否稳定、可靠、不出错地运行在车间里、生产线上，并实现真正的价值创造。针对水务、化工等行业泵房能耗高、人工值守成本高、调度不精准的问题，水泵节能一体机应运而生。依托独有的“数据克隆”智能算法，它可精确确定在不同调度目标下“能耗最低、效率最高”的配泵策略，并自动将最优控制策略发送到执行单元，实现泵房的少人/无人化运营它将复杂的技术集成、算法调试、场景适配工作实现内部消化，而把轻量化、低门槛、高可用的智能工具交付给客户与生态伙伴。因为研华深知：工厂真正需要的，从来不是华而不实的前沿算法，而是能解决真实痛点的实用智能；伙伴真正渴望的，也从来不是花哨的概念，而是强赋能、能托底的可靠底座支撑。

来源：e-works

2026-06-22

超150亿港元！“机器人大脑第一股”诞生

而且，不同于机器人控制器赛道其它玩家，仙工智能的全套控制系统，围绕自主移动机器人（AMR）底层逻辑打造，融合了视觉语义地图、视觉-语言-动作模型（VLA）、强化学习、端到端导航等智能算法，具备3DSLAM 导航、多车协同调度、端侧AI推理、底盘运动控制等核心能力，覆盖智能叉车、料箱机器人、清洁机器人、复合移动机器人、轮式人形机器人、多足机器狗、全地形机器人等全品类移动载体。依托标准化控制内核，仙工智能搭建起四大业务板块：机器人控制器、AMR整机、软件（智能物流管理系统、智能机器人调度系统及可视化系列产品等）以及配套硬件（传感器、电源模块、末端执行器等）。三度递表港交所，终成“机器人大脑第一股”作为机器人产业的核心底层硬件，机器人控制器的研发向来具备重投入、长周期的特征，底层算法迭代、算力升级、场景适配都需要持续且大额的资金支撑。 4.具身智能浪潮下，面临激烈市场竞争与博弈随着物理AI和具身智能机器人的爆发，行业对机器人控制器的算力、算法及多模态感知能力提出了更高要求。

工业机器人

来源：e-works

2026-06-25

移动机器人工业应用仿真技术设计与实践

通过建图技术与三维建模技术将物理空间与仿真数字空间进行映射，通过逻辑设计模拟还原实际业务流程，通过工业机器人的分配、规划算法库实现机器人大规模集群调度，实现还原真实工厂形态的机器人集群调度数字化仿真。专业级路网生成算法是连接孪生环境建模和调度规划算法的桥梁。 4.3专业级AMR调度规划算法专业级AMR调度规划算法是整个AMR系统的“大脑”，直接决定了系统效率的上限。海康机器人将过去近万个项目中遇到的各类场景、问题和优化方案，沉淀为高效的调度算子与算法，融合在移动机器人仿真设计软件中。图6移动机器人仿真设计AMR调度算法轻量调度算子，目标服务于在仿真设计前期，快速验证业务流程、AMR基础动作、站点对接逻辑等是否正确。该阶段，对绝对的计算精度要求稍低，但对迭代速度要求极高。

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2025-12-30

伺服电机与驱动器技术的前沿进展与未来展望

主流伺服产品通过优化磁路设计、采用高分辨率值编码器，搭配高性能矢量控制算法，将定位精度提升至角秒级，速度响应频率提升至数千赫兹，同时实现了极低的转速波动与零速锁止能力，能够完美应对高速启停、精准定位、多轴同步的复杂运动场景 Profinet总线实现了数十台焊接机器人的多轴同步控制，精准完成车身定位、焊点追踪、焊接执行的全流程协同，同时将各伺服轴的运行电流、温度、负载数据实时上传至产线管控平台，实现了设备故障的提前预警与运维调度新一代伺服系统深度融合自适应控制、自整定、自诊断等智能算法，无需人工繁琐调试，即可自动识别负载惯量、优化控制参数，适配不同负载工况的变化，同时具备实时故障诊断、过载保护、磨损预判等智能功能，大幅降低了设备调试难度与运维成本例如，在食品包装的高速理料生产线中，永宏、松下系列伺服系统可通过自适应算法，自动识别不同规格包装物料的负载变化，实时调整速度环与位置环参数，无需停机调试即可完成产品规格的快速切换，将产线换型时间缩短80% 在双碳目标背景下，伺服系统将通过优化电机铁芯设计、采用高效永磁材料、升级节能控制算法，进一步提升电机效率，降低空载与待机能耗，助力工业企业实现绿色生产；随着高端装备对精度要求的持续提升，直驱伺服技术将加速普及

2026-04-30

别再谈替代！分析式AI与生成式AI不是二选一

◆技术特点：以判别类算法为主，包含机器学习、计算机视觉等，架构侧重特征提取与结果判别，无生成模块，输入输出格式固定，模型参数规模也更小。 ◆技术特点：以生成类算法为主，涵盖GAN、GPT、扩散模型等，架构侧重内容生成与长上下文理解，输入输出长度灵活，模型参数规模大，对算力要求更高。、支持向量机等）应用率较高，达到38%，强化学习算法（Q学习、策略梯度等）和无监督学习算法（K-means聚类、关联规则学习等）约20%，深度学习算法（卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、生成对抗网络 ◆在生产排程与调度环节，先整合订单需求、设备运行状态、物料库存、生产节拍等多类数据，通过相关算法对数据进行分析，预测每条产线的生产能力和任务完成时间，再结合设备负荷、物料供应等生产约束条件，优化生产任务的分配与顺序附录：文中主要AI算法核心解释

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2026-05-06

数字孪生驱动商用车敏捷生产，北汽福田长沙工厂打造智能制造新范式

4、质量管控场景应用：QMS系统、MES系统与关键特性管理系统联动，实现来料、过程、成品的全流程质量数据采集与分析，结合AI算法实现质量异常的提前预警。成效：客户满意度提升，不良品率显著下降。（二）场景二：基于工业大数据的总装车间PBS柔性调度算法设计应用1、场景建设内容建模：对PBS区域移行机、旋转滚床、顶升滚床、滑橇数模等开展正逆向建模作业，嵌入车身数模，建立基础模型环境；数采：采集区域布局图，实现调度策略的不断升级。 4、主要创新点构建基于PBS区的柔性调度算法模型；形成多源异构工业数据实时采集与融合调用技术方法；建立基于数据标签的工厂级数据治理标准体系。调度系统）的连接，保障EMS系统等数据实时上传，孪生模型与现场保持一致，实现以虚映实；在孪生计算验证、确定车架调度计划后，发送调度指令给EMS系统进行调度执行，并实时获取现场PLC反馈信号，实现以虚控实

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2026-02-02

当工业AI进入深水区，为什么说“生态共创”才是更优解？

有了这一坚实底座，伙伴们无需从零搭建底层架构，即可将自身最宝贵的行业经验、算法与服务沉淀为可复用的资产，让AI方案在工业领域的落地生根，变得更加简单、高效。广东迪奥结合PCB行业深耕经验，融合研华数字孪生、边缘计算与AI算法等核心能力，针对工厂能耗、设备运维、环境管控等痛点打造出智慧化综合管控解决方案。借助研华在边缘计算、AI算法、大数据分析与网络安全等方面的核心技术能力，系统能够精准感知能源数据，通过大数据分析实现负荷预测，并最终达成智能决策支持。它搭载独创数据克隆算法，通过AI自学习实现泵房预知、预演、预策、预警，适配取水、供水、排水、污水全场景，可精确确定在不同调度目标下“能耗最低、效率最高”的配泵策略，并自动将最优控制策略发送到执行单元其中，节能算法、设备预维护两大能力，更是精准匹配我们的业务升级方向。而且，在合作过程中，研华的商机共享、全程项目技术支持以及品牌实力，使得我们的方案在对接客户时更具底气，市场拓展也更加顺利。

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2026-08-12

天马（芜湖）：基于“显示+AI”战略的数智化工厂全链路变革

2.1以MES为核心的柔性管控在TM20产线中，MES不再是简单的指令分发器，而是一个具备规则引擎的动态调度大脑。动态路径规划：基于实时在制品（WIP）状态，利用启发式算法自动计算最优路径，将CycleTime（生产周期）波动控制在5%以内。业务成效：通过残差网络算法，实现99.2%的判定准确率，过检率降低了65%，彻底消除了人工复判的产能瓶颈。 2.6AI调度算法：复杂柔性生产的“最强大脑”针对车载订单“多品种、小批量”特征，申报人引入了基于强化学习的AI调度引擎。全局最优：AI每5分钟进行一次全场域重调度，寻找全局最优路径，而非局部最高效。应变自愈：当急单插入或故障发生时，秒级给出方案，使产品切换时间缩短了25%。

2026-02-02

陈敏香港南旋集团CIO

APS融合：引入Asprova算法引擎，结合服装业特性和内部企业需求，自主开发人机交互界面。设备互联：通过loT网关实现生产设备联网，自动采集产量、服装生产状态、品质等数据。 2.项目实施自研MES开发：依据精益运营与流程管理理论，设计覆盖生产计划调度、工单下发、物料管理、次衫与返工管理、看板数据监控与预警、生产电子E-SOP等功能。 APS合作研发：与合作伙伴共同搭建APS系统，嵌入Asprova算法核心，定制化开发排程界面与规则引擎。设备数据接入：对主要生产设备进行联网改造，实现数据自动采集与异常预警。 3.应用效果排产效率提升：实现多生产基地统筹调度，急单、插单与询单等实现分钟级排产，生产现场安排由人工现场调试，提升为派工指令，确保生产次序较优。生产过程透明化：实时监控生产进度与毛衫不良指标，支持动态调度与快速决策。管理效能增强：减少人工报表与调度干预，生产管理效率提升40%，为持续精益改善提供数据基础。

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2026-02-02

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