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e-works为您找到 647 条结果

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中通客车：推进智能制造，构建精益生产新模式

，提高底盘线操作便捷性及产品安全性；采用气密性检测、油品智能加注、铝型材数控化下料、乘客门流水线、玻璃辅助装配、座椅上车输送、EOL车辆下线智能装配与检测技术，实现总装关键物料的下料数控化、装配轻量化及检测智能化、装配等自动化工业装备或机器人作业群，同时应用自动检测与控制、智能物流与仓储等核心关键技术，实现工艺、制造、管理、监测、物流等各环节的有效集成与优化。通过建设设计/工艺/制造一体化系统、整厂MES系统、智能仓储物流系统、APS系统、智能工业云分析平台、智能设备组网与采集控制系统、柔性智能制造装备群、柔性智能生产线（焊装、涂装、底盘、总装）、远程控制信息化客车平台等项目（9）新能源车辆EOL智能测试系统系统具备发动机综合诊断、高压部件综合诊断、CAN仿真测试及故障诊断、整车电器性能和安全性能综合测试、VOC取样与检测分析等全方位的智能检测控制系统，改变了长时间靠主观臆断或经验断定识别车辆问题的片面做法本项目共计输出25项创新成果、11项发明专利、7项软件著作权、14项技术标准，形成产品设计、物料采购、制造执行、市场销售与服务等各环节集信息化、自动化一体的精益生产新模式，实现计算机辅助设计、仿真模拟、数据采集、智能检测

来源：e-works

2026-02-02

大模型与小模型在工业质检的探索与实践之机械行业智能检测装备篇

盘点机械行业的智能检测难点·机械零部件几种常见的“缺陷”尺寸偏差类缺陷1.零件尺寸偏大或偏小2.圆度、平行度、垂直度等尺寸误差超标3.热变形导致的尺寸偏差表面缺陷类缺陷因此，产品的缺陷检测十分必要。近年来，大模型小模型正在向千行百业蔓延，它的广泛应用为机械行业的产品质检带来了新范式，极大程度上提高了检测效率和质量。大模型小模型结合，赋能智能检测在智能检测场景中，大模型和小模型各有优势，但它们并不是相互替代的关系，而是协同融合，优势互补。在智能检测过程中，帮助小模型在保持高检测精度的同时，加快推理速度、降低资源消耗，适合在边缘设备或移动端进行部署。在智能检测中，迁移学习使得模型能够更快适应不同的检测场景和对象。注：除上述3种结合策略外，还有3种结合方式，将于下期文章中标注，敬请期待！

智能检测装备

来源：重庆遨博智能科技研究院

2025-05-27

彭坤江西苏强格液压有限公司总经理

1.智能装备设施公司积极探索智能化技术的应用，通过引入自动化生产线、智能检测系统等设备，实现了生产过程的智能化控制。2020年以来，公司投资近1.2亿元用于智能化设备的开发、引进。如引入数控车床桁架智能机械手、智能装配自动化设备、全智能数控车床、自动扣压机、自动检测机、自动化物流系统、智能立体仓库、自动内螺牙通止规检测机等一系列自动生产、检测设备，建设了自动化的生产线和检测线，采用全智能自动化数控车床通过部署智能装备，产品的机械加工、装配检测、仓储等关键工序全部实现自动化，极大地提高了生产效率。（1）智能化数控车床原数控车床普通人工作业每人操作3台机器，用人量大，作业过程中也存在一些安全风险。该平台一共分为四层：第一层为感知层/物理层，部署各个生产单元，包括数控车床、装配生产线、检测设备、仓储等智能化设备，设备通过PLC、HMI、智能控制器及联网模块完成现场数据的收集、传输。其核心观点和理念通常包括以下几点：1.以客户为中心的柔性制造，通过数字化、网络化和智能化手段，实现快速响应市场需求、个性化定制和高效交付；2.数据驱动决策：将生产全过程数据化，依托工业互联网、AI与大数据分析优化运营

优秀CIO参评内容

来源：e-works

2026-01-23

冰山松洋：AI大模型驱动非标设计流程重构

一、企业简介冰山松洋冷链（大连）股份有限公司（简称“冰山松洋”）聚焦商超、智能零售等领域，提供全链条冷链设备及服务，拥有研发中心、营销中心、能效检测实验室及博士后基地，现有员工1000 公司旨在通过搭建研发仿真、智能排产等AI模型实现资源动态优化，快速满足用户定制化、低能耗及智能化需求，实现零碳制冷技术突破，提升产业链供应链稳定性。中国《新一代人工智能发展规划》也将“智能设计”列为制造业升级的核心抓手，AI驱动的设计范式创新已成为行业转型升级的必由之路。在此背景下，通过AI技术重构非标设计流程，实现知识资产数字化、设计决策智能化、验证模拟虚拟化，已成为企业突破效率瓶颈、抢占智能升级先机的战略选择。在AI助理APP端应用方面，基于钉钉AI生产力平台的低代码体系，构建了可视化的非标业务智能工具。

来源：e-works

2026-02-02

天马（芜湖）：基于“显示+AI”战略的数智化工厂全链路变革

同时，其车载仪表、LTPS智能手机面板、专业显示等细分应用领域的出货量也均保持全球领先。天马（芜湖）微电子专注于中尺寸新型显示模组的研发与制造，产品覆盖6.5至40英寸。图1天马（芜湖）微电子有限公司二、企业在智能制造方面的现状作为智能制造国家级标杆，天马（芜湖）针对Micro-LED及车载显示制造中的微观精度极限与车规级质量高壁垒，确立了“显示+AI&rdquo 为此，天马（芜湖）确立了“显示+AI”战略，试图通过全链路数智化变革，重塑制造竞争力。 2.6AI调度算法：复杂柔性生产的“最强大脑”针对车载订单“多品种、小批量”特征，申报人引入了基于强化学习的AI调度引擎。全局最优：AI每5分钟进行一次全场域重调度，寻找全局最优路径，而非局部最高效。应变自愈：当急单插入或故障发生时，秒级给出方案，使产品切换时间缩短了25%。

2026-02-02

邹向丹中电建武汉铁塔有限公司CIO

聚焦企业核心业务系统搭建，完成ERP、MES等基础系统的落地应用；致力于打破系统壁垒，推动数据互联互通，构建一体化数字平台；聚焦智能制造，主导引入工业互联网、大数据、AI等前沿技术，落地多个智能应用场景搭建覆盖车间全工序的生产数据采集网络，部署智能终端百余台，实现生产进度、工艺参数、质量检测、设备管理等数据的实时采集与可视化监控，提高了生产透明度和管控能力。引入智能排产算法，基于订单优先级、物料齐套性、设备产能等多维度数据，实现生产计划的智能优化与动态调整。落地AI+质量管控场景，强化品质保障。针对电力铁塔制孔、焊接等关键工序质量检测难度大、人工误差高的问题，主导引入AI视觉检测系统，搭建覆盖关键工序的智能检测网络。针对铁塔构件制孔、焊接控制等质量难点，引入AI机器视觉检测系统，通过深度学习算法自动识别焊缝缺陷、尺寸偏差等问题，提升检测效率。

优秀CIO参评内容

来源：e-works整理

2026-02-02

贝加莱：打造“感知-传输-计算-执行”全链路AI基础设施

针对各种环境下的异常检测，无需手动标定，也不需要不良品图片，仅需少量良品即可进行训练。在通常基于规则的算法上加入深度学习（如Halcon深度网络），以获得更好的产品质量。 05执行-机器人与智能输送系统在生产线的执行端，除了ACOPOS系列伺服驱动器，贝加莱的Codian系列机器人、ACOPOStrak/6D智能输送系统，也将更为智能的提供产线的生产调度。 ACOPOStrak和ACOPOS6D的内嵌智能路径调度，因此，他们本身是一个智能的执行体。 07感知-传输-计算-执行的完整应用架构这是一个完整的架构，在原有的系统升级中，将AI分别嵌入在机器视觉、PC，通过OPCUAFX实现设备间互联、云端/边缘侧的连接，并在执行侧更为智能的机器人与输送技术 ▲本文来自于控制工程中文版杂志（CONTROLENGINEERINGChina）2025年09月刊《技术文章》栏目：为装备智能化升级打造AI基础设施

来源：贝加莱工业自动化

2025-12-22

麒盛科技：打造“5G+工业互联网”智能床总装数字化车间

在智能制造场景方面，公司已实现生产全过程的数字化建模与监控。目前，总装车间已规模化应用5G专网、工业机器人及AGV智能物流，实现了从订单下达到成品出库的全链路数据闭环，大幅提升了柔性化生产能力。三、参评智能制造项目详细情况介绍1.项目背景介绍在数字化转型前，智能床总装工艺存在以下挑战：传统人工装配效率低、质量稳定性受人为因素影响大；物料流转依赖叉车和人工手推，导致厂内物流混乱且易磕碰损耗；生产数据采集滞后实施过程中，以“5G+工业互联网”为信息底座，将柔性装配、智慧物流、在线检测与数字化管控深度融合。（4）智能检测与数字孪生监控在线检测：引入智能传感器及工业视觉系统，对成品进行模拟性能测试和包装完整性检测，替代传统人工目检。隐性效益：质量保障：通过传感器自动检测与视觉识别，大幅降低了产品不良率和漏检率。品牌竞争力：“5G+智慧工厂”的实施有效提升了公司在高端市场的技术形象和客户满意度。

工业互联网

2026-02-02

技术重构制造生态，慕思打造家居智能制造新标杆

采用机器视觉先进技术结合AI视觉识别，对面料和床垫的各指标在线自动测量，实现自动化、高精度的质量控制。四、智能制造装备、工业软件和智能系统部署匹配情况对于“智能制造装备、工业软件和智能系统”，公司在智能制造装备方面，引入高精度自动化生产设备、智能物流机器人、智能检测设备等，替代人工操作 7）生产作业-在线智能检测7.1）场景描述在线质量检测场景应用的人工智能技术包括：机器视觉与图像识别：通过高分辨率相机采集床垫面料瑕疵、缝合线迹等图像，经深度学习模型训练，精准识别褶皱、跳线、污渍等缺陷采用了机器视觉先进技术，构建在线智能检测系统，对面料和床垫颜色、长、宽、厚、位置等参数在线测量，利用数据分析和异常检测算法，对采集的数据进行实时监测和分析。此外，人工检测的一致性较差，不同检测人员之间的标准和判断可能存在差异，容易导致检测结果的偏差，影响产品质量的稳定性。通过采用机器视觉先进技术构建在线智能检测系统，这些问题得到了有效解决。

来源：e-works

2026-02-02

2025纽伦堡SPS现场直击：当AI赋能，数据流动

2.倍福：AI工具链贯穿全周期，软硬一体夯实智能基础倍福基于AI的智能解决方案包括TwinCAT3CoAgent和TwinCAT3MachineLearningCreator（MLC）。、工艺优化及异常检测模型。方案基于NVIDIAJetsonAGXOrin平台，具备360°感知、多感测融合与高效边缘推理能力，助力客户从PoC快速落地大规模部署；零缺陷视觉检测解决方案则融合高速相机、边缘AI与工控I/O 倍福的TwinCAT3CoAgent则将AI对话能力延伸至运维环节，实现智能故障诊断与报告生成。威图&易盼的EplanCopilot同样旨在利用AI提升工程设计效率。 AI不仅提升效率，更在重塑工作模式，正如西门子所描绘的，未来工厂将是由人类与多种AI智能体协同工作的自主系统。

来源：e-works

2025-12-05

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