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实力比拼，技能破圈：WAIC2025勾勒机器人产业发展新图景

，各智能体机器人自主相互通报进展、沟通工作，电控柜操作区模拟精细操作，灯泡质检线完成工业检测，物品封装区执行封装作业，机器人穿梭于三个场景之间，完成搬运工作。系统通过分布式具身智能体架构，在四个机器人本体上部署了“电工大师”、“搬运工”、“质检员”、“封装助手”四个任务执行智能体，同时在云端部署了任务调度智能体，负责接受指令和整体任务调度，将子任务分发给四个机器人协同完成，现场多个智能体共同构建起一个高效的“任务执行网络”。、自适应多臂协同操作、多形态移动控制、全物流调度，推动机器人实现单体智能至群体智能的跨越。 2.具身智能技术迭代升级，多模态交互与自主决策成趋势在本届WAIC上，具身智能技术的升级成为一大亮点。

工业机器人

来源：e-works

2025-07-29

破局数据管理难题！钧崴电子×研华共谱精密智造“进化论”

首先，研华不仅拥有40余年工业控制技术积淀，其提供的iFactory智能制造解决方案可高效适配自身需求。更重要的在于研华能够以全球本地化服务团队无缝对接钧崴电子的跨国据点。直击痛点，构建数智化升级引擎在深入了解钧崴电子生产运营现状、痛点与需求之后，研华为其量身打造了涵盖IoTSuite工业物联网平台+SPC统计过程控制+TPM全面生产维护解决方案的iFactory智能制造解决方案、处理与深度分析的需求，研华依托IoTSuite工业物联网平台，为钧崴电子搭建了一体化数据管理平台。 ●模式可复制，加速全球协同：这套经实践验证的设备接入与运维方案，可快速复制到钧崴电子各营业据点及工厂，加速实现全集团范围内设备管理与数据协同的一体化升级。基于此，钧崴电子将与研华科技持续深化合作，向更高层次、更高水平的数字化和智能化迈进。

工业互联网

来源：e-works

2025-09-09

研华科技：以边缘计算与工业AI引领智能制造新变革

02工业智能体驱动智造变革新浪潮当下，AI大模型与工业智能体技术的深度应用，正推动工业AI从可视化管理迈向辅助决策，乃至向自主决策进阶。针对产业数智化转型对实时性与数据安全的高要求，研华一方面通过推动物联网硬件向EdgeAI升级，另一方面结合自研的工业智能体开发平台AgentBuilder，构建起软硬一体的EdgeAI解决方案，为智能制造提供全链路变革支撑据介绍，研华AgentBuilder工业智能体平台，采用四层架构构建从数据采集到智能体构建的全栈解决方案。、预测性维护、能效优化、供应链协同与可视化、工业安全监测、环保合规等六大场景智能体，提供开箱即用的智能体导入的最佳实践。研华智能制造AIAgent智能体实践这其中，研华的生产瓶颈优化Agent，可以实时监测各线生产状态，智能分析产线瓶颈。当产能异常时，自动生成含根因分析及优化建议的AI诊断报告，并联动通知管理人员。

人工智能

来源：e-works

2025-07-24

贝尔机械xUnified精智面板：指尖焕新“智造”一触即发

“智能手机”般的交互革新当前，贝尔机械正打造塑机的新一代可视化方案，聚焦易用性、数据互通、标准化、友好的人机交互等特点。电容式玻璃触控使得操作体验直接拉满“智能感”——双指缩放、切换界面丝滑流畅。一线操作员实测后说：“调机效率提升明显，像用上了智能手机！从交互革新到生态共赢，不止于“好用”Unified精智面板的成功应用，为贝尔机械带来的不仅是操作体验的升级：产线交付周期显著缩短，海外客户满意度节节攀升，成为企业国际化战略的“超级助攻同时，贝尔项目是西门子在中国推动智能制造发展进程中又一个重要的里程碑。我们衷心希望，包括Unified精智面板在内的解决方案，能够帮助更多本地制造企业加速成长，业务再创佳绩。

人机界面

来源：西门子数字化工业

2025-08-14

十沣AI仿真技术破解风电“尾流”难题，整场发电效率有望提升10%

AI流场快速预测与风机集群的闭环控制，让风电场能实时优化控制策略，从而显著提升风能利用率，也为大型风电集群的智能化运维提供了可复制的方案。持续布局AI+CAE，赋能多场景智能决策在成功应用于大型风电集群后，十沣将AI与CAE结合的经验拓展至更多能源与工程场景，如海上风电、分布式风电、跨区域电网调度等，并探索风光储等多能源协同优化，通过工业仿真与 AI预测闭环，实现从单机优化到系统级智能决策。 2024年10月，十沣推出“TF-AIDEA”平台，集自动化数据管理、大模型训练和工业应用部署于一体，实现从“快速预测”到“快速设计&rdquo AI快速预测-宁波三江口区域湍流地图例如在城市建筑风环境仿真中，十沣利用TF-QFLUX构建高精度风环境数据库，并通过AI-CFD一体化平台搭建城市风场大模型，实现复杂风环境实时预测，为无人机航路规划及低空经济场景提供决策支持

CAE

来源：十沣科技

2025-08-15

人工智能与数字双胞胎：如何通过虚拟模型实现智能工厂管理？

这些都是智能制造亟需解决的问题。在这一背景下，人工智能（AI）与数字双胞胎（DigitalTwin）正成为推动智能工厂发展的核心技术。当两者结合，工厂不仅可以实时感知生产状态，还能通过AI分析进行预测性维护、智能调度和能耗优化，从而打造高度自动化、柔性化的智能制造体系。那么，人工智能与数字双胞胎如何具体应用于智能工厂？ 2、人工智能在智能工厂中的作用人工智能（AI）在智能制造中扮演着“大脑”的角色，主要体现在以下几个方面：智能优化生产流程：AI算法分析历史生产数据，自动优化生产计划和资源配置，提高产能三、技术架构与实现方式人工智能（AI）与数字双胞胎（DigitalTwin）的结合，为智能工厂提供了全方位的智能化管理方案。 ●生产运营：生产过程中，工厂可以通过智能排产、实时监控和预测性维护，实现更高效的管理。●设备运维：工厂的所有设备将拥有数字孪生体，能够进行远程诊断和智能维修。

人工智能

来源：HUIBUR科技

2025-07-31

智能工厂的感知、通信与控制

因此，感知通信控制一体化设计对于提高智能工厂性能至关重要。虽然实现智能工厂面临着巨大挑战，但是智能工厂的发展却是势在必行、亟需推进的。与此同时，各国针对如何实现智能工厂也采取众多举措。 2面向智能工厂的感知传输控制一体化设计目前工厂的管理与运行大多以工程师为主体，当市场需求和生产工况发生频繁变化时，以人工操作为主体的生产计划、调度和工艺技术等部门不能及时、准确地调整相应的指标，导致产品质量下降因此，面向未来智能工厂，研究基于感知传输控制一体化的工业网络系统，以实现智能工厂从控制域到管理域的垂直集成，实现工厂的智能生产与智能管理，对提高工业产值、个性化生产至关重要。智能工厂中控制器执行的控制算法性能由工业网络系统的通信性能和控制策略共同决定，且二者相互依赖、相互影响的关系，单纯优化任意一个并不能满足工业网络系统的整体性设计要求，因此控制与通信一体化设计对于工业网络系统性能优化至关重要面向未来智能工厂，研究基于感知通信控制一体化的工业网络系统有利于推动全局统筹调度、过程运行优化和系统反馈控制等；有利于促进实现智能工厂从控制域到管理域的垂直集成；有利于提高产品质量，降低生产能耗，实现个性化小批量生产

其他

来源：互联网

2018-08-13

一体化大压铸技术如何斩获百万美金技术大奖？

今天，我们有幸邀请到了荣获桂冠之一的“一体化大压铸技术”团队，和大家一起聊聊这个被称为“工业巨兽”的“一体化大压铸技术”到底有哪些过人之处大压铸团队：你好，很开心能在这里和大家去分享“一体化大压铸技术”。深思熟虑后觉得，小米手机就是从传统机到智能机的方向发展着的，手机的零部件也经历了“化繁为简”的过程。但是将主流目标检测技术，应用在一体化压铸的缺陷检测当中存在着重重困难。未来，我们也会持续打造汽车工业新时代的梦想之车，做好看、好开、舒适、安全的移动智能空间。主持人：好的，谢谢大压铸团队的精彩分享。本期访谈就到这里，我们下次再见。

其他

来源：小米公司

2024-02-28

手持激光焊年销量突破10万台！支撑它的技术“内核”是什么？

在这期间，凯普林走在行业前列，其创新性的将偏振合束和密集排布理论应用于泵浦源中，显著提升了光纤激光器的功率密度和集成度，更好地支撑整个激光器朝着高集成度、小型化、智能化的方向发展。此时，基于CTC芯片一体化技术的闪电系列已初见雏形，光纤激光器小型化的帷幕即将拉开。一体化技术助推光纤激光器小型化何为一体化技术？其理念与机翼油箱一体化、电芯底盘一体化一脉相承，是通过把芯片、热沉结构、泵浦模块与激光器进行一体化设计，省去从芯片到泵浦模块以及后续装配环节，有效减轻泵源的体积和重量，实现高度的集成化。图2一体化技术通过一体化技术，泵浦功率更高，整机光路器件、熔点数量以及损耗大幅度减少，可靠性及电光效率更高。光纤激光器小型化中拓荒者的贡献得益于一体化技术的实践，国内各大厂商开始构思全新的设计理念，进一步减小激光器体积、提高功率，推动国产光纤激光器小型化进程。

激光加工

来源：维科网激光

2023-12-22

MotionView在自动换挡器设计中的应用

图1常见的自动换挡器定位机构本文以自动换挡器子弹头止动式（DetentionBullet）机构为例，建立多体动力学模型，模拟PRND换挡过程中换挡力的变化曲线。 3多体动力学模型虚拟样机技术VPT（VitualPrototypingTechnology）是基于虚拟样机的数字化设计方法，在产品设计开发工程中，把零部件设计和分析技术融合一起，在电脑中建立产品的虚拟模型 MotionView&MotionSolve软件是美国Altair公司开发的新一代多体动力学软件，完全集成在HyperWorks平台中，可为用户提供强大的多体动力学前后处理、求解与优化功能。多体动力学分析过程有以下步骤构成：（1）导入CAD模型（2）简化、整理模型（3）添加约束副、运动驱动、接触约束（4）定义输出（5）求解模型（6）查看结果汽车换挡定位机构由换挡杆、换挡旋转轴、套管、柱塞和止位块构成图2换挡机构的多体动力学模型约束副设置如下：换挡杆旋转轴和换挡止位块固定在换挡器壳体中，本模型中假定这两个部件固定在地面上，换挡杆与换挡旋转轴以转动副连接，柱塞套筒与换挡杆以固定副连接，柱塞与套筒之间以移动副相连

CAE

来源：Altair

2023-08-24

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