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AI+史陶比尔SCARA机器人，火腿贴标如何实现自动化？

通过将AI视觉系统、机器人和贴标装置整合在一起，使得系统在每一次贴标前先完成判断，然后确定合适的贴标位置，最终由机器人执行贴标操作。

来源：史陶比尔机器人

2026-08-03

艾灵闪耀2026汉诺威工博会：领创工业物理AI时代算网基础设施

艾灵面向多样化工业需求的全栈端到端无线产品组合核心网：GC30005G网络控制器采用极简工业架构，可实现8ms@99.999%的确定性低时延，覆盖从高精度控制到低功耗传感的全场景需求。离散制造：为蔚来汽车50万平方米厂区全域部署工业5G专网，有效优化AGV调度、无线拧紧、升降台控制及PLC无线控制等环节；与施耐德电气打造全球首个工业蜂窝网工厂，实现5G与开放自动化的深度融合，重新定义工业生产唯有联合产业链头部力量，才能把连接、算力、控制、AI真正融为一体，让工业数智化从概念走向规模化落地。 ;的繁琐模式，节省空间、简化布线、降低运维复杂度，真正实现工业控制与无线通信的深度融合。俞一帆博士介绍，这款产品在2U紧凑机箱内，一站式集成5G通信、网络管理与工业AI算力，把原本分散部署的基站、核心网、边缘算力服务器等进行整合，并大幅简化软硬件调试等流程，实现出厂预装、联线即通、即插即用

人工智能

来源：e-works

2026-04-29

高安全云环境下PLM多租户数据的隔离与协同策略

集团总部机关需要通过实施集中化管理，实现对产品数据资源、管理数据资源的整合调度、安全监管，从而提高整体的运作效能。从集团总部，到研究院，再到部厂所内部各子公司或部门也需要作为独立的租户，获得专属的服务定制和资源配置，以满足各自的按需业务需求和管理要求。在云环境中，越权访问常通过滥用权限或利用系统漏洞实现，如未正确设置的访问控制列表（ACLs）或错误配置的网络访问规则，在大型集团企业内部的滥用权限与系统漏洞甚至会上升到国家安全的层面。 2PLM历来的数据安全控制现状随着信息技术的发展，从初始的CAD到如今的云端PLM，数据规模在持续增长，数据管理的手段也伴随技术的迭代升级不断创新演变，从数据库到网络，再到云计算，乃至人工智能时代，数据安全控制从理念数据安全则是通过数据库的虚拟化逻辑隔离，应用系统的访问控制模型，包括自主访问控制（DAC）、强制访问控制（MAC）和基于角色的访问控制（RBAC），比如上下文、组织、团队、角色、密级、专业等。

PDM/PLM

来源：e-works

2026-02-02

工业AI落地频踩坑？陶建辉×黄培深度拆解务实落地之道

智能体则能自动联动多系统数据，根据企业预设的报表规范，一键生成整合生产、质量、能耗等指标的完整工作日志。坚持“数据标准化”：工厂内往往并存不同品牌设备、控制系统，其数据命名和格式规则各不相同。在项目实施时，必须建立统一的数据标准，确保来自不同品牌设备与系统的数据能够实现标准化。安全红线：AI辅助研判，核心控制“物理隔离”鉴于大模型存在“幻觉”与输出波动，而工业生产容错率极低，必须划定清晰的安全边界：AI仅用于停机根因分析、工艺优化建议等辅助研判；设备安全联锁、实时生产调控等核心控制环节，仍由成熟自动化系统独立执行。

人工智能

来源：e-works

2026-08-21

伺服电机与驱动器技术的前沿进展与未来展望

在核心动力性能与控制精度层面，新一代伺服系统实现了质的飞跃。新一代伺服驱动器全面兼容EtherCAT、Profinet、MECHATROLINK等高速工业以太网总线协议，打破了传统脉冲控制的传输距离与速度限制，实现了控制器与伺服系统之间的微秒级数据交互，能够支持上百轴的同步协同控制，同步误差控制在纳秒级。新一代伺服系统深度融合自适应控制、自整定、自诊断等智能算法，无需人工繁琐调试，即可自动识别负载惯量、优化控制参数，适配不同负载工况的变化，同时具备实时故障诊断、过载保护、磨损预判等智能功能，大幅降低了设备调试难度与运维成本当前主流伺服产品纷纷推出驱动与电机一体化设计、多轴共享驱动器集成架构，同时将位置控制、速度控制、转矩控制、电子凸轮、龙门同步等功能深度集成于驱动器内部，形成了集动力输出、控制运算、安全保护于一体的紧凑型解决方案

运动伺服

2026-04-30

康派斯房车：数智赋能引领生产模式全面变革

传统规模化制造模式难以高效组织生产，出错率高，一个零部件错误就会影响整个生产链条；⑵生产效率与交付周期压力：原有的生产流程周期较长，订单交付周期需35天，难以快速响应市场需求，影响客户满意度及企业市场竞争力；⑶供应链协同与成本控制挑战供应链的稳定性和响应速度不足，尤其在面临如疫情等突发情况时，关键物料供应容易中断；⑷内部信息孤岛现象：企业内部虽已应用财务管理、人力资源、研发设计、仓储物流等多套系统软件，但这些系统间数据独立，形成信息孤岛用户中心与体验迭代：始终坚持以用户体验为中心，将用户需求作为驱动系统平台创新和价值创造的核心动力，秉承体验迭代、增值分享的理念，确保平台功能与业务场景紧密贴合用户实际需求；⑵平台化与生态化构建：不局限于企业内部流程优化环节布局：⑴生产计划与排程：通过MOM系统将传统“无节拍”的生产改造为均衡生产MOM系统自动整合订单，生成并下发生产任务；⑵物料与物流管理：通过PDA扫码和MOM系统，实现物料从入库、库位管理到准时配送至工位的全流程透明管控，物料配送效率提升45%，呆滞库存下降20%；⑶质量检测与控制：质检员使用内置标准流程的工业平板，在MOM系统中勾选记录，实现质检电子化、标准化，整体效率提升35%

其他

来源：e-works

2026-02-02

江启源（Kai）晶苑国际集团CIO

（Kai）三、个人信息化从业经历及主要业绩江启源（Kai）曾就职于澳大利亚Itron公司，任计算机工程师，并曾在西门子从事智能计量网络和机场自动化系统方面的工作，涉及物联网以及实时任务关键型系统的高级控制与自动化技术 2.项目背景与挑战供应链现状挑战：集团业务遍布全球，各区域与工厂信息系统不互通，形成了坚固的“信息孤岛”，数据整合难度极大。运营效率影响：内部信息流通不畅，直接导致了从订单接收到生产排期、物流交付等各环节的协同困难。客户响应缓慢，不仅降低了运营效率，也影响了客户满意度，成为集团进一步发展的制约因素。通过系统性的整合与创新，我们不仅解决了长期存在的管理痛点，更构建了数据驱动、透明可视、高效协同的现代化供应链能力。推动系统整合统一，意味着要让不同区域、不同工厂的同事改变熟悉的工作模式；建立三级协同机制，更是对传统管理架构的一次重塑。在这个过程中，我学会了最重要的不是强推，而是倾听、沟通与共情。

优秀CIO参评内容

来源：e-works

2026-02-02

210亿！施耐德拿下工业AI半决赛入场劵

具体来看，Cognite的两项关键技术——DataFusion数据融合引擎和工业知识图谱，能够在规模化的前提下，实现工程数据、运营数据和企业数据的整合、建模与语境化。

e-works视点

2026-07-07

矢量控制、FOC、DTC、有/无编码器，一次性讲透

1、矢量控制分类变频器矢量控制按有没有测速传感器分为有速度传感器矢量控制（闭环矢量VC）和无速度传感器矢量控制（开环矢量SVC）。有人将矢量控制按控制算法/解耦方式分为：转子磁场定向矢量控制（FOC）和直接转矩控制（DTC）。其中转子磁场定向矢量控制（FOC）分为有速度传感器和无速度传感器矢量控制。实际DTC不属于矢量控制，是另一种完全独立的控制方式。转子磁场定向矢量控制（有速度传感器矢量控制、无速度传感器矢量控制）都通过算法拆定子电流→励磁电流Id、转矩电流Iq。直接转矩控制不通过算法拆解定子电流。1.1转子磁场定向矢量控制（有速度传感器和无速度矢量控制）电机加装编码器测速，反馈变频器PG卡。知道有6个有效矢量+2个零矢量、DTC纯查表直出、FOC才插值合成，就够用了；再深挖内部矢量几何、积分建模、扇区微积分，属于芯片算法研发层，现场应用完全没必要懂，到此为止刚刚好。

变频器与传动

2026-04-21

合见工软完成IPO辅导，国产EDA全流程平台之路怎么走？

但这种模式存在明显痛点，客户设计芯片时需整合多家厂商的工具，因数据格式不兼容、流程割裂，导致设计效率低下。

EDA

来源：e-works

2026-07-09

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