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TPT与UCS深度协同，湖北兴瑞工厂打造全球首个自主运行工厂AOP应用

巨大的显示屏上依旧跳跃着数以万计的生产数据，但工程师们的工作模式已经发生根本性转变——他们不再需要时刻紧盯参数波动，能够自主感知异常、分析决策并精准执行调控的自主运行工厂AOP( 安全领域UCS采用“双保险”冗余设计，即使服务器集群中任意一台核心服务器突发故障，备用服务器会自动接管控制权限，生产线的参数调控、设备运行不会出现任何中断，且故障恢复时间从传统的数小时缩短至秒级 TPT则将AI的控制权限拆解为“分级授权”——核心生产参数（如反应釜温度、压力）的调整权限，需AI分析结论与人工复核双重确认，避免单一AI决策的风险；TPT 运营层面通过全厂部署的智能传感网络，实现生产全要素的实时感知、动态分析、精准预测与自主优化。系统能够提前数周预测潜在故障，避免非计划停车可能带来的重大损失。优化了能效管控，从“粗放用能”到“单点能耗最优”。

人工智能

来源：中控技术

2026-03-04

江铃股份冲压厂：从连接到赋能，迈向冲压数智进化2.0

冲压设备数字化改造全面完成，同步开发设备故障AI自动诊断功能，通过智能算法实时监测设备运行状态，提前识别故障前兆，推动设备维护从“被动维修”向“主动预防” 图4氮气囊压力监测改造3）设备预测性维护智能体目前全厂拥有15条冲压生产线和行车等不同的设备，且分布的区域较广，同时，人员的技能和知识水平不一，对各类故障的判断和分析以及处理紧急问题的方法和措施也存在一定的差异；最后，工作流设计：参数异常触发智能体分析→匹配知识库中故障模式→生成预警信息与维护建议→推送至设备管理员→维护完成后自动更新设备健康档案。图7冲压质量管理3.效益分析数字化深化改造为工厂带来显著效益，生产效率实现全方位提升。全流程数据贯通与智能分析，让生产调度更精准，通过产线精简、灵活排班及人员跨区域调配，资源利用率优化，有效对冲了新品投产对产能的冲击。

人工智能

来源：e-works

2026-02-02

走进合心机械德国工厂：解锁中国非标自动化企业出海的全新叙事

当设备故障或工位缺料时，系统可以秒级预警并自动触发不同的响应流程；关键工艺参数出现偏离，系统自动报警并生成改进报告；设备的历史故障数据被持续积累和分析，形成设备健康档案。

其他

来源：e-works

2026-07-30

明天氢能：打造智能云平台，实现燃料电池全生命周期管理

平台负责对采集到的车辆状态数据、运行数据进行全周期监测，建立故障知识图谱，对发生故障的燃料电池进行诊断和定位，通过数据挖掘技术，对电池运行趋势进行动态智能分析预测，并通过网络实现报警信息、诊断信息、预测信息氢燃料电池智能云平台负责对采集到的汽车状态数据、运行数据和现场视频数据进行全周期监测，建立故障知识图谱，对发生故障的燃料电池进行诊断和定位，通过数据挖掘技术，对电池运行趋势进行动态智能分析预测，并通过网络实现报警信息这些数据通过先进的通信技术被迅速传输至云端数据中心，借助大数据分析和机器学习算法，系统能够精准预测电池的健康状态和性能趋势，提前发现潜在故障点，从而避免突发故障导致的车辆停运。 3）业务优化路径①燃料电池运行监测服务优化通过实时监测燃料电池的关键参数，利用先进的数据分析技术实现故障预警与维护策略优化，以及引入智能故障诊断系统，燃料电池运行监测服务得以显著提升，确保燃料电池系统的高效稳定运行 3.效益分析（1）应用成效1）运营效率提升燃料电池智能云平台通过实时监控与预警功能，能够将潜在故障的发现时间缩短至原来的50%，同时基于大数据分析提供的运营优化建议，可使企业售后运营效率提升约80%，显著降低非计划停机时间

其他

来源：e-works

2026-02-02

PLC与机器人控制技术人体化融合的里程碑成果！

这是近15年行业运动控制标准化最重要的升级，它消除PLC运动控制、工业机器人、CNC三类设备的编程孤岛，为实现“一套功能块、一套坐标系、一套故障逻辑，以及统一的机器人控制指令与通信交互逻辑& 接口标准化大幅缩短系统集成周期，降低集成阶段故障发生率；标准功能块可完美实现机器人直线、圆弧轨迹平滑融合，减少设备振动与机械冲击，延长机器人与整线设备使用寿命。同时，标准轨迹融合算法大幅降低设备振动，机器人关节与末端工具损耗减少，设备维保间隔延长20%，设备故障率显著下降。落地后机器人高速搬运轨迹更平顺，设备振动大幅降低，现场搬运效率提升18%，系统运行故障率显著下降，长期运维成本大幅降低。基于OPCUA标准信息模型，可对SRCI输出的机器人运动数据、工艺参数、设备状态、故障信息进行结构化封装，统一数据格式与访问接口。

其他

来源：e-works

2026-08-06

矢量变频器有哪些功能特点

五、智能化与保护功能自诊断与故障预警实时监测电流、电压、温度等参数，提前预警过载、过压、缺相等故障。保护机制：自动停机并显示故障代码，便于快速排查问题。

变频器与传动

2026-04-06

中瑞铝业：将AI与工业过程控制深度融合，开发电解铝生产集控系统

它集成了SCADA平台、工业互联网平台、智慧能源管理、数据驾驶舱等多种功能，目标是实现运行监视全景化、统计分析全面化、故障诊断智能化、生产管理科学化。，并以此为基础生成必要的生产日报，调度日报以及各种分析曲线等，供各层管理人员查询与分析。故障切换在对物理服务器和虚拟机的运行状态进行监控的过程中，一旦虚拟机本身或者虚拟机所在物理服务器发生故障时，能够在集群内以以下几种方式进行故障切换：如果仅仅是虚拟机出现故障而物理服务器仍然正常运行，可以在本地重新启动故障虚拟机应设置故障自诊断。公司的智能一体化管控系统，满足了“运行监视全景化、统计分析全面化、故障诊断智能化、生产管理科学化”的需求，成为管理决策的基石。

其他

2026-02-02

智能工厂建设如何从“卓越”走向“领航”？

例如，在质量检测环节，基于深度学习的机器视觉技术，让生产线拥有了慧眼，实现了在线智能检测，大幅提升了检测精度与效率；在设备运维方面，利用AI算法对海量运行数据进行深度挖掘，构建出高精度的故障预测模型，让设备具备自我感知能力，精准预判故障趋势。通过物联网、机理模型与仿真分析，企业可在虚拟环境中完成产线布局优化、工艺参数调整、生产节拍平衡等工作，大幅缩短调试周期、降低试错成本。

其他

来源：e-works

2026-03-20

DeltaVAI：赋能自主运营新范式

DeltaV自动化平台通过集成AI技术，助力企业聚焦高价值分析与系统优化，加速实现自主运营目标。提高灵活性AI系统实时获取关键信息，帮助员工高效处理复杂流程与故障。自动化工作流AI使机器能自主执行复杂任务，提升效率、降低成本。由多个小型AI构成的系统可覆盖生成式工程设计、组态、分析与决策等环节，释放人力以专注于更高价值工作。3DeltaVAI的历史DeltaVAI的发展源于数十年的技术演进。近年来，生成式AI与机器学习进一步推动AspenDMC3、Mtell等产品实现参数优化、故障预测与自适应维护，发展为从弱AI到多层次的智能解决方案，推动自动化的持续进步。 4DeltaVAI赋能自主运营赋能资产管理通过预测性维护预警故障，利用机器学习进行智能诊断，实现自主优化持续提升效率、降低成本。

人工智能

来源：艾默生自动化解决方案

2026-01-27

中信重工：多源数据汇集融合应用，打造高端矿山装备智能工厂

通过运用大数据分析等技术，对监测数据进行深度挖掘和分析，及时发现潜在的安全威胁，及时采取有效措施进行处置。不但在质量业务流自动统计的基础上实现了隐形质量问题显性化，从而建立隐形问题的学习与预测，而且通过数据要素建模将质量问题重点工序或工艺进行数据要素分析，实现关键工艺智能分析预测。基于元学习的设备故障知识图谱构建方法：针对智能化运维服务中设备故障知识零散且缺乏关联，难以有效利用故障信息的问题，提出一种基于元学习的设备故障知识图谱构建及推理方法，该方法针对设备时序信号和文本描述等故障数据，进行特征和规则的提取，构建了统一描述的知识图谱；基于元学习的故障推理算法，在小样本情况下进行故障类型的推理预测，并通过知识图谱实现故障关联信息的可视化。基于知识图谱网络分析的相似故障挖掘分析方法：为实现智能化运维中设备相似故障挖掘问题的定量计算，项目研究了一种基于知识图谱的网络分析方法。依据设备故障特征知识图谱，可以直接获得图谱节点的特征嵌入向量。

MES/MOM

2026-02-02

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