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探秘西门子埃尔兰根，感悟灯塔工厂的数智内核

专家以几个场景向考察团做了形象说明：在产品设计阶段，生成式AI可以辅助工程师快速完成工艺规划和产线方案，将过去耗时数周的工程任务大幅压缩；在生产运营环节，AI系统对产线数据进行实时分析，动态调整排产节奏和维护策略 NVIDIA的GPU算力和Omniverse三维协作平台引入工厂仿真领域，打造了一个名为DigitalTwinComposer的工具，使工程师能在高保真的数字孪生环境中训练AI模型、验证产线方案，再将优化后的策略部署到真实车间

其他

2026-07-23

不追概念，但求实效：研华如何让工业AI真正扎进产业深处？

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/无人化运营设备智能运维AgentiEnergy.AIAgent则是由策略大师、数据分析师、首席知识官、运维专家四大AI角色无缝协同的智能体，是企业的能碳管理智能大脑。

人工智能

来源：e-works

2026-06-22

AI时代下工业软件的发展：不是取代，而是进化

我们当下的任务，不是仓促地替换，而是有策略地赋能与融合。工业软件难以被轻易取代，这对企业而言并非保守的借口，而是一份宝贵的战略资产确认。 4.采取“平台化+模块化”的投资策略：面对AI技术的快速演进，企业的技术架构应保持灵活。建议采用“坚固平台+敏捷AI模块”的策略。

人工智能

来源：e-works

2026-04-29

当工业AI进入深水区，为什么说“生态共创”才是更优解？

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

人工智能

来源：e-works

2026-08-12

2026高端直驱技术深度解析：突破0.1ms电流响应极限与力矩跟随性的技术演进

算法层突破：从“误差反馈”到“模型预测”要实现0.1ms级别的响应，单纯调整PI参数已触及天花板，必须引入更先进的控制策略。智融自动化等头部企业采取“电磁+机械+驱动”一体化定制策略，在电机设计阶段就考虑到驱动器的控制特性。

运动伺服

2026-04-29

制造业CIO现场直言：工业AI理性比狂热更重要

所以第一个议题，在当前AI的汹涌大潮下，制造企业如何考虑自身的数字化转型策略，是否需要AllinAI？桐昆集团股份有限公司信息管理部经理许燕辉：看清自身数字化、智能化基础；分阶段制定适配策略；抓准AI核心要素与落地切入点。基于这种情况，我们制定了稳健的应用策略：高度关注、勇于探索，循序渐进、务实落地。尤其对制造型企业来说，这并非可持续、可落地的发展策略。这是我的第一个基本判断。国家战略始终明确，中国企业的数字化转型总体方向，核心是智能制造。二、AI智能体：重构而非颠覆企业软件黄培博士：AI智能体的推进策略如何，在制造企业有哪些实用的应用场景？AI智能体真的能够颠覆企业软件吗？

其他

2026-04-10

2026第十一届日本精益制造考察之旅

该工厂并未一味追求全面自动化，而是根据多品种小批量或单一品种大批量的不同特点，采取了灵活的生产策略。本次研修由JMAC亚洲事业总监西冈英树先生亲自授课，丰田精益研究所讲师杨光心博士全程翻译讲解。东京大学是日本顶尖学府、亚洲顶尖研究型大学，其工学部机械工学专攻长高木周（ShuTAKAGI）教授等学者对考察团进行了热情接待并发表欢迎致辞。机械工学专攻是东京大学工学部的核心与优势学科之一，研究领域涵盖机械系统、热流体工程、材料力学、制造加工、机器人学、生物工程等方向。其所展现的产学研协同模式和基础研究实力，为全球制造业的智能化转型提供了重要的源头创新支撑。

其他

来源：精益制造

2026-07-09

2026制造业新拐点：五轴数控编程与数字孪生如何重构加工边界

其核心变化体现在三个层面：首先，是刀轴策略的自主进化。新一代编程算法不再依赖工程师手动调整每一个刀轴角度。这意味着，编程人员从繁琐的“防碰撞”劳动中解放出来，转而专注于工艺策略的创新。其次，是加工特征的深度认知。系统会自动匹配特定的摆角策略，甚至能根据材料特性和机床刚性，预判颤振风险，并提前调整切削参数。他们不仅要懂刀路，更要理解数字孪生模型的数据含义，能够分析仿真报告中的热变形趋势，并据此调整加工策略。企业需要建立内部的培训体系，帮助资深工程师跨越这一鸿沟。数据治理的挑战同样不容忽视。

数控机床

2026-04-15

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

参评智能制造项目详细情况介绍针对商用车柔性制造执行过程中生产监控、生产计划、库存管理及产线工艺装备调试等过程的行业重难点问题，北汽福田长沙超级卡车工厂基于工厂、车间、线体、设备及产品的数字孪生三维仿真模型，重点开展以下研究内容：研究制造过程实时建模技术，建立工业模型建设作业标准，构建企业级模型管理库，协助积累有效数据资产；研究多业务系统平台协同处理优化与统一技术，实现跨平台异构数据交互；搭建汽车制造领域数据集成管理环境，建立数字标签管理机制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、粗排物料齐套规则、精排定序规则、生产计划等数据和信息，形成初始数据条件；引擎：构建高级排产孪生引擎，实现以PBS定序为核心的排产策略验证解决的技术难点重点掌握多源分布式数据采集技术（供应商数据、物料数据、合同数据、设备数据、PLC数据等），对过程数据进行采集和预处理，实现数据源整合并建立数据标签，通过设定目标函数不断对调度模型进行优化，实现调度策略的不断升级（三）场景三：基于虚实互操作的车架存储策略虚拟验证及反向敏捷调度1、场景建设内容建模：创建和导入车架存储区域EMS设备模型、车架产品模型、器夹具模型等；数采：采集车架图纸、存量数据、存储位置、车架号、出库计划

其他

来源：e-works

2026-02-02

未来趋势：为何DCS、PLC及SCADA的数据要整合到一个统一平台上？

数据为生产运营提供了宝贵的反馈信息，帮助决策者精准判断需要调整的工艺参数或管理策略，从而确保生产线始终处于最佳运行状态，同时实现预期的商业目标。先进的过程控制：DCS系统支持模型预测控制、自适应控制及多变量控制等先进算法与策略，这些功能对优化复杂工艺过程、提升生产效率至关重要。系统支持创建个性化仪表盘，实现对关键绩效指标（KPI）与过程变量的实时监控，为工艺性能分析提供更深入的数据洞察，并支持主动式数据管理策略。以维护管理为例，实时监测与历史数据分析相结合的预测性维护策略，可有效减少设备停机时间并延长使用寿命。该机制还能帮助识别潜在安全隐患，为安全生产环境提供保障（图1）。

PLC/DCS

来源：控制工程中文版

2026-04-08

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