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汪秋果厦门ABB低压电器设备有限公司CIO

全过程供应链协同和绿色制造运用大数据、算法模型、云计算技术，部署供应商管理系统，实现全链条数字化管控，成本控制和全球供应链的共享，提高了供应链的透明度和响应速度。面对绿色工厂的全要素能耗管理，实现全环节、全要素能耗数据采集、计量和可视化监测，支持可持续发展目标。通过仿真分析与优化，确保了产品研发效率和成本控制，实现产品全生命周期高效管理。 5.产品智能运维（基于大数据及预测模型的远程运维平台）：针对低压开关柜健康状态监测和运维服务，使用以边缘处理器Edge为核心，通过智能传感器实时监测采集运行数据和以太网通讯技术，集成工业大数据及模糊数据理论模型，构建远程运维服务平台，实现设备集中式及可视化管理、远程客户端即时访问、设备状态监测，提供评估诊断和运维建议及智能化运维解决方案，达成从被动预防到主动预测的效果。

优秀CIO参评内容

2026-02-02

厦门ABB：基于大数据的全过程全要素的卓越智能工厂建设

条元器件及成套开关设备自动化生产线，已实现关键设备数控化率100%，关键设备联网率100%，包括Emax2自动化测试生产线、XT5自动化测试生产线、机器人一次电缆加工线、MNS自动化抽屉生产线、单件流MNS开关柜生产线、控制电缆自动化生产线通过仿真分析与优化，确保了产品研发效率和成本控制，实现产品全生命周期高效管理。图6在线智能检测建设方案及成效5.产品智能运维（基于大数据及预测模型的远程运维平台）：针对低压开关柜健康状态监测和运维服务，使用以边缘处理器Edge为核心，通过智能传感器实时监测采集运行数据和以太网通讯技术生产过程实时监控与预警：结合视觉检测技术、工艺制程控制技术和自动测试技术，实现全流程的生产过程监测和预警，及时发现并解决问题，确保产品质量的可靠性和一致性。实时数据监控与质量控制：通过在线监测系统和智能检测技术，实现生产数据的实时收集，快速识别和解决质量问题，确保产品质量。

大数据

2026-02-02

压铸模温热成像在线监测系统

在这一趋势下，模具温度控制的稳定性已成为影响产品良率与生产效率的首要因素。 Raythink燧石压铸模温热成像在线监测系统，打造了一个集“感知—决策—执行”于一体的工艺闭环平台。该方案通过对压铸过程中模具温度的实时监测与全程工艺追溯，使模具温度可视、缺陷可控、工艺数据可追踪，有力助推压铸企业实现智能化转型升级。 ●能耗浪费严重，成本高喷涂剂、冷却水等关键工艺介质用量缺乏精准控制，冷却效率不稳定，造成资源浪费，影响工件质量。方案亮点方案价值●提升良率，保障稳定生产实时监测温度变化，精准预测缺陷风险；全域测温消除盲区，减少对人工经验的依赖，显著提升产品良率与生产稳定性。

人工智能

来源：Raythink燧石

2026-01-14

宜化集团：打造合成氨智能制造工厂，建设智慧宜化

（5）生产作业-先进过程控制-合成氨全流程先进控制1）具体场景描述根据合成氨装置工艺流程长、生产装置复杂的特点，设计保证生产安全、稳定产品质量、优化反应深度、降低装置能耗为主要控制目标的先进控制系统。（11）质量管控-质量精准追溯-LIMS系统在质量管理中的应用1）具体场景描述进厂对原料取样、制样送分析室自动分析其理化指标；对气化、合成、热交、甲醇洗等质量关键控制点的气体成分全部采用拉曼光谱、气相色谱在线监测 ②设备故障诊断和预测系统，运用智能预测技术、旋转机械动态瞬变异常信号快速捕捉技术、多源数据融合智能监测诊断技术、关键机泵群滚动轴承故障预测性维护技术，实现了对机组整体运行状态的远程实时监测诊断，典型故障自动预测与诊断核心工序、关键设备如堆取料机、空气压缩机、合成气压缩机、氨压机的远程操控、自动运行，运用数字孪生技术实现三维动态监测，同时对设备进行健康监测，预测性维护及故障诊断，保证核心设备的长周期稳定运行，降低异常停车造成的安全环保风险（2）生产本质安全采用全流程先进控制技术，提高装置的自动化、智能化程度，保证安全生产稳定、产品质量及能耗优异、效益充分体现；并运用视觉分析技术，迅速识别人员及设备安全隐患，提高产品监测实时性，大大减少现场人员暴露的概率

其他

来源：e-works

2026-02-02

面向石化化工行业数字化转型的新型工业操作系统浅析

二、工业操作系统的基本概念与功能（一）传统工业操作系统的发展现状工业操作系统是指能够实时采集、传输和处理工业数据，监测生产过程，管理控制单元，并保障生产安全的系统，主要包括嵌入式软件、工业协议以及工业控制单元新型工业操作系统的主要组成部分可以被划分为基础测控设备层、实时协同调控层、生产制造决策层和企业运营管理层4个层次，如图5所示。图5新型工业操作系统的主要组成部分1.基础测控设备层基础测控设备层主要负责收集生产装置的实时运行数据。数据的采集通常通过各类测量仪表或传感器进行，并通过不同的通信协议（如OPCDA、Ethernet-APL等）将数据传输到测控设备数据底座。此外，物理层还承载着毫秒级、秒级的工业控制和监测软件，如DCS（分布式控制系统）、SCADA（监控控制和数据采集系统）、SIS（安全仪表系统）和GDS（气体检测系统）等，这些都是以数据为主导的应用程序。

SCADA

来源：数字化转型期刊

2025-04-27

“人工智能+”赋能智能制造

对刀具进行监测，实施刀具寿命管理，智能换刀，刀具优选。利用机器学习和智能传感器等技术，监测加工过程中的刀具、主轴和进给电机的功率、电流、电压等信息，辨识出刀具受力、磨损状态等，帮助对刀具寿命进行预测，优化刀具参数。同时应用刀具智能调度等技术，实现刀具最优管理控制。图2刀具监测部署智能换刀机器人，智能识别、规避行径中的障碍物，自动取刀、换刀、存刀，实现刀具的无人化应用。通过加工设备和检测设备的互联互通，质量预测实时纠正设备运行利用质量统计工具和历史经验的积累，建立设备运行状态预测控制机制，结合设备运行补偿控制功能，防止质量问题的发生。图3能源管理业务场景利用质量数据平台对质量数据集中管理，对各类质量问题进行统计分析，逐步将质量管理能力提升到事前控制、预防为主的水平。

人工智能

来源：e-works

2025-05-27

虚拟仪器技术在温室控制系统中的应用研究MATLAB仿真分析

基于虚拟仪器技术的温室控制系统，将传感器技术，计算机技术，虚拟仪器技术等有机结合，应用LabVIEW软件开发平台进行控制软件的设计与实现，从而完成对温室内各环境参数的数据采集与分析，系统监测与控制及历史数据处理等功能 2.温室控制系统总体方案设计2.1测控系统总体方案温室控制系统整体由信号检测部分、数据采集部分、计算机控制部分和执行机构部分组成。 3虚拟仪器技术应用于温室控制系统的意义与前景3.1温室控制系统中采用虚拟仪器技术的意义温室控制系统中采用虚拟仪器技术，进行计算机测控系统的设计，与传统测试中采用的多参数分别用单个仪器检测、数据单独汇总处理的方式而随着各种新技术的发展，虚拟仪器技术在温室控制系统中的应用前景也越来越广阔，主要表现在：1、虚拟仪器技术的应用大大提高了检测控制的精度，提高了数据处理的速度，并增强了系统的通用性、可靠性、可维护性和可扩展性 4.结语温室控制系统是现代化农业的发展方向，具有广阔的应用前景和发展空间。而虚拟仪器技术的出现开辟了新一代温室测控系统的方向。

CAE

来源：互联网

2020-09-23

工业企业试点具身智能与人形机器人应用，规模化落地仍存瓶颈

该机器人可自主规划焊接路径与时序，提升大型构件的焊接效率，并能依托内置的传感器实时监测环境相关参数，联动焊接电源调整输出特性，抑制气孔、未熔合等缺陷，为桥梁钢箱梁、水利压力钢管等关键构件的焊接质量提供支持在家电行业，人形机器人已在重庆海尔冰箱互联工厂、美的洗衣机荆州工厂等家电制造工厂“上岗”，执行冰箱部件涂油、车间智能巡检、物料搬运、首检送检、设备监测等作业任务。在生物医药领域，拜耳医药、华熙生物等企业正积极探索将人形机器人及具身智能技术落地生产环节，承担药品制造包装、质量控制、物料转运、智能拆包消毒、多物料协同供料等多项作业任务。在具身智能层面，核心挑战表现在感知与决策能力有限，运动控制精度与鲁棒性不高，跨场景泛化能力有待提升，复杂工况下的实时决策能力不足等多个方面。在人形机器人层面，同样面临多重挑战。三是，自主决策与控制能力不足，多数作业任务仍高度依赖人工遥操作，独立应对复杂工况的能力亟待提升。

e-works视点

来源：e-works

2026-02-04

竞争逻辑变了！2026激光切割赛道：将告别“功率内卷”

传统切割需人工调整数十项参数，而新一代设备通过视觉识别板材状态，自动匹配最优工艺库；加工中实时监测熔池状态，动态调节功率、气压与离焦量，有效应对不同厂家碳钢成分差异导致的切割质量波动；同时，AI算法可提前极耳成型采用纳秒紫外激光，切割速度达240m/min，毛刺控制在2μm以内，适配0.006mm超薄复合集流体；电芯顶盖密封焊接通过功率波形精准调控与焦距动态补偿，气孔率稳定控制在0.5%以下，国轩高科将一次良率从

激光加工

2026-04-14

不追概念，但求实效：研华如何让工业AI真正扎进产业深处？

针对性解决各类细分痛点：研华边缘计算/边缘智能场景化合作产品针对工厂设备联网难、数据管控难的基础痛点，IoTEdge设备联网一体机整合了数据采集、边缘存储、数据清洗、智能分析、传输互通、可视化展示、智能控制等能力围绕电机、泵机、风机等关键设备的运维难题，PHMAIBox设备智能诊断盒基于边缘计算、AI机理模型与故障库，可实现设备健康监测与预测性维护，有效改善传统运维模式下的依赖专家经验、预警不准、故障难判等痛点依托独有的“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

人工智能

来源：e-works

2026-06-22

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