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PLC与机器人控制技术人体化融合的里程碑成果！

PLCopen的长期技术联动，以及标准自身的技术成熟度，行业虽然暂未开展大规模市场化推广，但作为打破PLC与机器人壁垒的核心新标准，德、日、美、中四国头部机构与厂商已快速跟进，围绕标准开展技术研判、产品适配、场景验证等系列布局该技术栈并非理论推演，目前已形成完整的产业生态落地雏形，商业化可行性得到充分验证。等头部企业已完成SRCI原生适配与OPCUA模型对接；在技术载体层面，ISG内核（2026版）作为全球首批全适配V2.0标准的核心载体，已在汽车精密加工、3C柔性产线完成试点落地，实现了整套技术栈的工程化验证（4）试点场景已充分验证标准价值，可实现工程开发效率提升40%、产线产能提升18%-30%、运维成本降低20%以上，在精度、稳定性、柔性、成本四大维度全面优于传统专有控制方案。（5）综合标准溯源、架构逻辑、性能匹配、生态落地、风险短板五大维度验证，以PLCopenPart4V2.0为开端、SRCI为机器人控制接口事实上的标准、OPCUA为上层信息模型的机器人控制技术栈演进路线

其他

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2026-08-06

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

双瑞环境厦门智能工厂是将新一代信息技术与制造业深层次融合，构建了以EMC≥3、延迟小于10us的通信设备为核心的工业以太网工厂，以结构化工艺知识库、仿真工具、NX三维建模软件等协同的研发设计平台，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搭建设备状态智能分析与诊断模型，MES对采集到的设备数据进行设备状态智能分析与诊断模型实时分析和处理，运用数据分析算法和模型，判断设备的运行状态是否正常，指导运维人员提前进行备件，防备异常情况发生。 2）搭建全球智能设备云平台系统，搭建远洋设备状态智能诊断预警模型，利用物联网采集远洋轮船设备状态数据，搭建设备工艺模型，基于预测模型实现故障提前预警与报警，实现设备预测性维护，一键输出设备健康报告，为客户提供精准维保方案

ERP

来源：e-works

2026-02-02

基于LS-DYNA的圆筒类零件多工步拉深分析指南

圆筒类零件一般采用冲压连续模具进行生产，此类模具对工艺的要求较高，如果工艺设计不合理，模具会频繁修模甚至会报废，所以需要对工艺设计进行仿真验证，以减少后期设变风险，多工步拉深工艺的验证可以使用LS-DYNA 仿真分析验证1.板材网格优化在硬件允许的情况下，不开启网格细化，需要提前优化板材网格。优化板材网格2.合理选择材料类型LS-DYNA中，可以应用于壳单元的材料主要是36号材料和37号材料，这两种最大的区别就是屈服准则的差异；36号材料基于Barlat1989(3参数模型)，37号材料基于 Hill1948(标准Hill各向异性模型)屈服准则。计算速度快，适合大规模模型。对薄板和中厚板问题表现良好。可能存在剪切自锁（ShearLocking）问题，尤其在弯曲变形中。对翘曲（Warping）或复杂应力状态的处理能力有限。

CAE

来源：e-works

2025-09-30

智造链主聚势赋能，特锐德铸就电力装备全球竞争力

项目基于单项冠军产品-智能预制舱式模块化变电站，参数化设计引擎与数字孪生技术深度融合，形成从虚拟验证到实体制造的全链条闭环生产系统。产品开发周期缩短，生产效率提升，产品不良率下降。基于单项冠军产品-智能预制舱式模块化变电站，开发预制舱式变电站模块化设计系统，应用SAP2000多工况仿真验证，SOLIDWORKS驱动50+参数模型，加工代码直连数控设备，电磁计算与三维模型自动生成设计方案形成并应用人工智能大模型22个，应用人工智能技术场景比例61.54%。（2）计划闭环：以项目里程碑为输入、模型计算为逻辑、产销协同为干预项，建立智能制造一体化计划体系，实现季度/月/周滚动预测与执行。通过项目推进，特锐德自主开发参数化设计引擎与数字孪生技术深度融合，形成从虚拟验证到实体制造的全链条闭环生产系统，产品开发周期缩短60%，生产效率提升307.68%，产品不良率降至0.8%。

其他

来源：e-works

2026-02-02

物理AI加速渗透，机器人迈入“能思考、会干活”新时代

1.波士顿动力：Atlas量产落地，AI赋予全场景自适应能力作为全球人形机器人领域的代表性企业，波士顿动力在CES2026上正式发布Atlas电动人形机器人量产版本，标志着产品从技术验证迈入商业化阶段。这一开放式人形机器人推理与技能基础模型，依托NVIDIAIsaacLab与IsaacSim两套开源机器人学习及仿真框架完成模拟，不仅大幅提升了机器人的环境适应性与指令执行精度，也显著优化了机器人在物料搬运 D1以及智元OmniHand灵巧手系列等，并正式发布了首个大语言模型驱动的开源仿真平台GenieSim3.0，充分彰显了其在具身智能领域从技术研发、规模量产到生态构建的综合实力。而正式发布的GenieSim3.0，深度集成英伟达IsaacSim，具备从数字资产生成、场景泛化、数据采集到自动评测的全流程功能，构成完整闭环的解决方案，能够显著加速模型训练验证，降低对物理硬件的依赖，在控制层面，AI通过实时物理计算与响应、柔顺力控与平衡控制、虚拟仿真优化控制算法等关键技术，有效提升机器人在非结构化环境中的控制精度与稳定性。

工业机器人

来源：e-works

2026-01-16

别再谈替代！分析式AI与生成式AI不是二选一

需要特别指出的是，分析式AI通常采用小模型，生成式AI通常采用大模型，但这种对应并非绝对。模型规模（大/小）与任务类型（分析/生成）是两个独立的维度：小模型可以是生成式AI（例如通过蒸馏技术从大生成式模型中压缩而来），大模型也可以是分析式AI（例如仅具备判别能力的大模型BERT用于文本分类）根据对德国、奥地利和瑞士247家工业制造企业调查数据显示，仅7%的调研企业已系统化地推广生成式AI，大多仍停留在实验或概念验证阶段。对于复杂业务场景，建议采用“分析式AI+生成式AI”的组合模式，构建“洞察—生成—验证”的闭环：首先由分析AI挖掘数据核心洞察、定位问题关键；再由生成式AI基于该洞察，生成针对性的优化方案；最终通过分析AI验证方案的可行性与落地效果。

人工智能

来源：e-works

2026-05-06

优利特：构建统一数字化管理平台，打造多系统协同的智能工厂

图3优利特5G千兆全光企业组网方案图4深信服安全云产品数字化设计产品数字化研发采用的技术方案涉及多个方面，包括设计、仿真、数据驱动优化等。在产品设计过程中，利用了知识模型库和复杂建模技术，结合物性表征与分析、三维仿真、数字孪生等技术，搭建数字化协同设计环境。在工艺设计方面，企业通过工艺建模与虚拟制造验证，实现基于数字模型的工艺快速创新与验证。这有助于缩短工艺开发周期并降低生产成本。同时，通过建立加工、装配、检测、物流等工艺模型，企业可以进行全过程仿真，预测并优化改进工艺设计缺陷。本地化部署微调：对于决策模型和大模型应用（如经营决策、质量控制），公司计划基于开源框架（如DeepSeek）在本地部署和微调模型，以更好地贴合自身业务场景，降低外部依赖风险。

MES/MOM

2026-02-02

望友科技发布数字化DFM软件，中国工业软件再次走在世界前列

关键设计软件、工艺仿真工具、工业核心系统被随意限制使用，无数制造企业面临项目停滞、研发中断、产线停摆的严峻危机，让全行业深刻认识到：核心工业软件无法依赖进口，外来技术永远无法保障产业安全。依托对电子制造全流程的深度理解与长期技术积累，望友在2017年重磅发布全球首款3DPCBADFM整体解决方案，率先完成从传统2D审查向全三维仿真分析的跨越式升级。而望友的原生3DDFM方案，具备原生3D元器件模型库，支持STEP数据智能建模、通孔器件引脚整形，可虚拟真实PCBA模型。同时，DFMV8进一步升级了原生3D能力，强化了风险可视化分析与协同审查功能，即使是跨地域、跨部门的团队，也能基于同一套3D模型高效沟通，彻底消除信息差。立足自主研发根基，望友将持续聚焦电子设计制造垂直领域，持续迭代3D仿真、智能审查、云端协同、AI工艺优化等前沿能力，不断完善全系列工业软件产品矩阵。

其他

来源：望友科技

2026-05-09

新产业生物：打造一体化数字样机，驱动IVD研发变革

在三维环境中完成线束与管路的精确布局、走线与干涉检查；图4Creo应用线束与管路设计图5Creo应用线束与管路设计WindchillPLM：WindchillPLM系统作为新产业企业级统一产品开发协同和数据管理平台，实现原理图、三维模型 2.2项目关键创新点实现“原理图—3D布线—制造数据”全链路关联；支持DMU（数字样机）虚拟装配与可维护性验证；自动生成精确线缆长度、接线表、工程图及EBOM 6PLM系统通过产品数据之间的关联实现对产品数据的结构化管理3.效益分析本项目不仅是工具升级，更是研发模式的数字化转型——从“试错式开发”迈向“仿真驱动

其他

2026-01-31

TPT“超”能力之「控制」｜一句提问，让装置自寻“最优节奏”

单回路智能整定无需人工反复测试，自动计算并匹配最优参数，实现PID参数自整定、快响应；多变量协同控制面对强耦合、大时滞的复杂工业过程，TPT可实现控制方案的生成，优化与自动建模仿真，通过多变量协调，精准平稳控制关键变量基于此，您可以选择以下两种模式进行提问：通用模式第一步：自然语言提问，一句话启动工作流直接提交问题，TPT自动解析工业术语、拆解工艺逻辑，智能匹配合适的专家模型。专家模式若您明确所需模型类型（如本次问题适配“预测控制专家”模型），手动勾选后，响应速度会更快。 02控制器结构可视化编辑厘清控制关系后，若需调整控制器的变量范围和模型关系，可通过交互入口进行可视化编辑，让控制逻辑精准匹配现场装置。 ;仿真预测”的全流程自动化建模过程，无需人工干预即可完成从数据预处理、建模到评价、仿真的全流程，快速获得精准适配现场工况的高质量模型。

人工智能

来源：时间序列大模型TPT

2026-03-10

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