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TDKSensEI：智能制造设备管理破局之道

如何以较低改造成本、较小生产扰动，实现新旧混杂、各种工艺设备健康监测统一覆盖？如何在保障数据安全的前提下，实现监测系统与现有管理体系无缝融合？在此背景下，TDKSensEI应运而生。软件端，SensEIAI算法，内置多类型工业适配算法，快速适配各种设备，同时提供低延迟轻量化算法，支持即时响应；支持快速构建不同工艺设备的监测模型，改造成本降低40%以上，兼容20余种工业参数监测，进一步扩大了系统的应用范围，精准匹配不同行业的特殊场景与核心诉求，真正实现“让智能技术穿透生产一线”。，如轴承振动频率的微小波动、泵体压力的细微差异；另一方面，调整系统中的人工智能与机器学习模型，融入电子制造行业设备故障特征与工艺参数，提升对轴承磨损、泵体泄漏等典型故障的预测准确性，同时结合企业24小时连续生产的需求在此基础上，TDKSensEI仍以中国区企业需求为突破口，深化“本地化服务+全球化技术”理念：驻场专项团队将深度扎根各行业一线，精准捕捉特殊工况下的实际痛点，通过“传感数据采集

2026-02-26

设计界的“全能法则”：DFX如何实现产品“一次做对”？

其中，面向合规性的设计（DFC）以“满足法规标准、规避合规风险”为核心目标，将各地区、各行业的强制性标准与法律法规前置为设计约束条件，确保产品从研发之初即符合市场准入要求，避免产品上市后可能面临的法律诉讼允许设计人员识别、分析和自动优化由工艺相关的效应对设计的片上参数带来的影响，并提供高收敛性和接近线性的可伸缩性功能，助力工程师实现“设计即正确”流程。 AutodeskFusionDFM：将DFM原则纳入AutodeskFusion，允许工程师在设计阶段考虑制造工艺、材料和约束，以确保能够高效、经济且高质量地生产最终产品。依托数十年积累并由专家持续优化的制造人工、材料、工艺及设备成本数据库，及覆盖主流制造工艺的成本模型，支持无偏见生成制造成本估算。提供RTL级早期验证、物理感知诊断、逻辑内建自测试、存储器自检与修复等功能，并通过与Synopsys数字设计工具家族的直接联动，实时感知物理布局、时序约束及功耗特性。

来源：e-works

2026-01-06

蓝锦煌厦门中坤化学有限公司CIO

一、企业简介厦门中坤化学有限公司是专业从事香原料、特殊化学品、天然产物、石油树脂等精细化工产品的生产、研发和销售。始终秉承绿色化学理念，坚持可持续发展，提供一站式绿色化工行业解决方案，旨在成为关键基础精细化工原料运营商和以香原料为主的特殊化学品和功能品供应商。二、CIO个人简介蓝锦煌，具备20年以上制造业深耕经验，在能源化工、新能源新材料、食品配料等领域拥有丰富的企业数字化转型实践，擅长企业商业模式研究、运营管理优化、业务流程再造，覆盖业务咨询、流程优化、数字化咨询规划 ●化工辅助研发平台（已申请专利）基于知识图谱与荷兰自由大学、武汉科技大学合作构建化工辅助研发平台，通过爬虫抓取、OCR识别等获取精细化工行业的产品信息、理化特性、研发专利、主要原料催化剂、生产工艺、生产设备 4.标准化管理：主导业务流程的梳理、设计、优化，稽核流程执行规范与效率，实现企业管理的标准化、规范化。

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来源：e-works

2026-02-02

通快：百年匠心铸就全球激光与机床技术领导者

2024-2025年，通快落地多项技术创新成果：在激光切割方面，推出可实现坡口同步切割的全新激光切割机，进一步拓宽加工工艺边界；自动化层面，工件自动分拣技术取得重大突破；依托人工智能赋能制造，AI优化了激光切割断面质量通快最新研发的AI优化算法，可实现激光切割断面质量的显著提升，解决了传统切割工艺中边缘精度不足的行业痛点。而集冲裁、激光切割、成型、攻丝四大工艺于一体的TruMatic3000复合加工中心，凭借可沉降式模具与刷式工作台设计，在实现多工艺集成加工的同时，有效避免工件表面划伤，完美适配多品种、小批量的柔性生产需求考察团围观TruLaserTube7000切管机运行在激光焊接区，搭载通快自研高性能固体激光器与AI优化的焊接工艺模块的TruLaserWeld5000激光焊接系统，同样让考察团眼前一亮。通快不仅为客户提供单台设备，更将服务延伸至产品设计、工艺优化、后市场服务的全价值链。通过可制造性设计优化、专业技术培训等增值服务，助力客户实现降本增效。

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2026-07-31

2025院士增选名单出炉！智能制造领域有哪些专家？

他带领团队先后攻克了高速机构动态优化设计、高速精密运动平台驱动与控制、微细阵列高质高效制造等技术难题。廉玉波着眼于新能源汽车动力系统与车身结构的深度集成创新，刀片电池通过长薄型电芯设计与无模组化架构，突破了传统动力电池“安全-能量密度-成本”的三角约束，叠片工艺更使电芯一致性与结构强度提升吴凯聚焦于动力电池材料体系优化与智能制造装备突破。部分标记数据学习则突破了传统工业智能对全标注数据的依赖，针对零部件缺陷检测、工艺参数优化等场景中大量未标注数据的高效利用提供理论路径，大幅降低工业AI模型的训练成本与落地门槛。邓中亮深耕网络层定位技术领域，攻克高精度、广覆盖、室内外无缝隙、低成本的国际性定位难题，开拓广域无线网络高精度定位新方向，其技术突破推动位置服务从单点应用走向规模化落地，在特殊场景安全保障等核心领域形成独特技术优势

2025-12-15

陈文泽慕思健康睡眠股份有限公司CIO

主导公司研发体系、流程管理体系、数据管理体系、BTMS变革管理体系、网络安全和信息安全管理体系建设和优化。（3）解决痛点消除工艺数据孤岛，减少设计变更传递延迟。降低对人工经验的依赖，提升工艺复用率与作业指导效率。（4）应用效果与效益工艺设计周期缩短30%，跨系统数据一致性达95%，研发-生产协同周期缩短60%，投入产出比179%。（2）项目实施采集多类排产约束条件，部署APS系统，通过混合优化引擎生成最优方案，支持双向排产模式。（3）解决痛点解决人工排产效率低、插单响应弱、资源利用率低及排产方案不精准问题。。 8.智能仓储（WMS+AGV）（1）项目背景为优化库存周转与物流协同，部署智能立体仓库与自动化搬运设备。

优秀CIO参评内容

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2026-02-02

汽车零件设计可制造性智能检查研究及实践

图1人工智能的第三次发展浪潮可制造性检查作为衔接设计与制造的核心纽带，需在概念设计阶段即融入制造工艺、成本控制、装配可行性等约束条件，实现“一次设计即满足全流程需求”。它要求在设计概念阶段即充分考虑工艺可行性、成本控制和装配便捷性等约束条件，从而提前规避制造风险。、可量产；设计结构检查模块作为“结构优化支撑”，从根源上优化零部件设计结构，减少因结构不合理导致的工艺缺陷；成本与效率模块则以“经济性管控”为导向，通过材料利用率优化等手段实现研发成本与生产效率的平衡严重挤占研发周期；同时，车身零件孔特征超千个，部分孔位因结构遮挡难以识别，人工检查易因经验差异导致参数误判，进而引发工序漏报或非标准备件采购，增加设备投资与库存成本，因此亟须一套具备特征自动识别、参数智能检查、工艺方案优化及报告自动生成能力的数字化工具此外，将材料碳足迹、工艺能耗等绿色指标纳入评估维度，形成“可制造性”与“低碳性”并重的双目标优化体系，助力汽车产业绿色低碳转型。

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2025-12-16

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

在服务运维方面，自主开发建设了行业领先的矿山装备工业互联网平台（工信部工业互联网试点示范项目），将公司矿物实验、产品研发、装备制造、运维服务、工艺优化等工业大数据沉淀，构建产品智能运维服务数据模型，搭建了矿石试验智能工厂整体架构柔性化可重构生产制造模式：围绕离散型制造模式，在PlantSimulate技术应用基础上，结合现有的工序生产设备分布式管理模式，采用数字化柔性可重构虚拟仿真平台，在协同制造的基础上，结合智能工厂软件架构及平台搭建，优化车间生产布局及工艺流程仿真图12数据分析看板智能化运维服务体系建设：自主开发建设了行业领先的矿山装备工业互联网平台（工信部工业互联网试点示范项目），将公司矿物实验、产品研发、装备制造、运维服务、工艺优化等工业大数据沉淀，构建产品智能运维服务数据模型行业先进的跨流程主体间数据协同技术：该项目针对离散型装备制造行业多车间、多工厂、多约束条件下，基于人工智能技术，研究设计多维复杂约束条件下的多工厂协同制造模型智能排程算法，并可孵化开发对应的智能排程系统基于已采集的热加工材料-工艺-组织-性能源数据，围绕实际生产工艺制定和优化需求，开发热加工工艺数据机器学习算法，通过模型调试和应用验证，实现数据信息深度挖掘，为产品开发和工艺制定提供决策建议。

2026-02-02

探访西门子电机工厂，体验数字化焕新样板

展厅内系统化地展示了覆盖绩效管理、工艺过程监控、数据驱动的工艺优化及质量管理等多个领域的用例库。通过工厂仿真软件，可以在虚拟多维空间中完成从设备布局、工作流程到物流体系的全面模拟与优化。电机制造的核心工艺在于定子与转子两大总成的精密制造与高效装配。在定子加工车间，硅钢片经过高速冲压后自动叠片，形成定子铁心。围绕核心工艺，转子及原材料加工设备大多配备了自动上下料装置，保障了工序间的流畅衔接。在关键质量节点，设备旁部署的3D摄像头可对工件进行非接触式精密测量，实现过程质量的实时监控。工厂还设有快速交付支持中心，专门响应客户的紧急交付需求；小批量电机生产区域采用“左装配右测试”的布局，针对特殊需求的小批量产品进行手工装配，大批量产品则由机器完成装配，区域内还配备了垂直旋转式货柜

来源：e-works

2026-02-28

双瑞环境：全业务流程数智化重构，解锁船舶绿色智造新标杆

双瑞环境连续6年被评为国家高新技术企业，拥有国际海事组织(IMO)专家、享受国务院特殊津贴专家、卓越贡献专家等在内的一流人才队伍，共700余人。研发设计层面，基于标准化、模块化，系列化和工程化设计，利用CAD、CAE、PLM和数字李生技术实现产品数字化设计、虚拟验证和工艺数字化设计，应用多学科联合仿真，搭建虚实融合的实验验证场景，实现工艺设计快速送代优化其中，在生产环节搭建智能派工模型，通过结构化工艺设计，设计人员在PLM系统预先定义工艺、工序、工步属性（如焊接工艺参数、智能派工模型设备类型），数据贯通接口，MES系统接收后自动解析工艺数据，动态分配任务指导车间进行生产作业流程上，系统实现了从订单到交付的智能调度与自动流转，将人员从繁琐协调中解放出来，转向异常处理与价值优化。通过持续优化和迭代，这套系统有望成为船舶装备制造领域智能工厂建设的标准范式。

来源：e-works

2026-02-02

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