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210亿！施耐德拿下工业AI半决赛入场劵

其云原生平台将统一的工业数据模型与智能体AI（AgenticAI）能力结合，使客户能够直接在工厂运营、资产管理和工程工作流中落地AI。近年西门子持续加码工业大模型与MindSphere平台，罗克韦尔连续收购物联网与AI标的，霍尼韦尔加速剥离非核心业务、聚焦自动化与智能化赛道，头部厂商无一例外将工业数据治理与AI落地能力作为下一阶段的战略核心

2026-07-07

面向混合集成电路行业的产品数据管理系统构建与应用研究

四是与检验试验数据管理系统（TDM）集成：建立设计版本与检验试验数据之间的关联关系，支持基于测试结果的设计迭代优化与故障归因分析，形成设计-测试闭环管理。实施精细化权限管控，建立基于角色与项目的权限管理模型，实现按岗授权、以项目管控的数据访问机制，确保数据安全与合规使用。三是统一数据模型：明确零件、文档、BOM、项目等各类核心对象的属性字段定义，规范数据填写与维护标准，确保数据模型的一致性和可扩展性。实现与检验试验数据系统（TDM）集成，开发高效数据对接接口，实现测试结果与产品序列号、生产批次及设计版本的全面关联，支持产品质量数据的快速追溯与分析，提升质量管控能力。

来源：e-works

2025-12-23

一条产线，多种产品｜如何用5台史陶比尔SCARA机器人实现柔性制造新突破？

在系统投产后的爬坡阶段，数字模型仍持续为优化工作发挥重要作用。5台史陶比尔机器人撑起整条产线生产开始后，一台TS2-60SCARA机器人负责从冲压线上抓取金属接触件，并精准输送至缓存工位。 Promotech将自主开发的AutoGoVision视觉平台引入终检环节，利用最新AI模型识别复杂缺陷特征。过去难以实现的光学检测项目，如今能够通过AI快速完成。

工业机器人

来源：史陶比尔机器人

2026-07-14

GenesisAI发布新模型：机器人开始挑战西红柿炒鸡蛋

01采用人类操作数据训练模型按照GenesisAI的说法，这个模型面向的是机器人操作任务，输入包括语言、视觉、本体感知、触觉等多模态信息，输出的是机器人动作轨迹。换句话说，真实数据负责让模型学习物理世界，仿真负责让模型更快被测量和迭代。这套路线最后落到了几组demo上。做饭demo是一个4分钟长时序任务，官方称其中包含20多个子任务。 02手不是模型的外设，GenesisAI要做一个系统这次GenesisAI最引人注意的，不只是模型，还有手部的灵巧操作。视频里那只手看起来非常像人，有接近人手的比例、手指形态和多接触能力。也就是说，真实数据负责学习物理世界，仿真负责测量模型、筛选模型、加快模型迭代。极客公园还了解到，围绕「自动化、规模化生成任务」这件事，GenesisAI已经有了更进一步的思考，后续可能会公布。这也是GenesisAI的底牌：它不只是有一个机器人模型，也不只是有一只灵巧手。它背后还有一套试图生成物理世界、生成任务、评估模型的GenesisAI平台。

工业机器人

来源：极客公园

2026-05-09

DCS进化论：从过程控制到企业运营平台

实施团队遵循普渡模型，将控制系统隔离在各自独立的层级中。这些控制层级为实现特定目的而构建、更新和维护，几乎不和其它运营层级交互。工程师可能需要重新配置OPCUA、调整报警管理、重新连接历史数据库、更新资产模型以适配新参数，并完成其它耗时任务。

来源：控制工程中文版

2026-07-14

别再谈替代！分析式AI与生成式AI不是二选一

◆技术特点：以生成类算法为主，涵盖GAN、GPT、扩散模型等，架构侧重内容生成与长上下文理解，输入输出长度灵活，模型参数规模大，对算力要求更高。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）因此，不能将模型规模与任务类型简单等同。表2分析式AI、生成式AI、大模型与小模型之间的关系2分析式AI依然是制造业AI应用的主流据e-works《人工智能（AI）在制造业的应用现状调研报告》的数据显示，在制造业，监督学习算法（决策树、随机森林

来源：e-works

2026-05-06

李维成东方电气集团东方锅炉股份有限公司CIO

公司建成了机械工业“清洁高效燃烧技术工程试验中心”、四川省“清洁燃烧与烟气净化”重点实验室、四川省“长寿命燃料电池”重点实验室等一系列重点实验平台依托研发设计、运营管理、生产制造等信息系统数据，建立多维智能分析模型，现已打造大数据分析应用场景4+1个。引进数据管理平台，实现主数据扩展属性集成、管理、维护、分发、建模等功能。推广BI自助工具，实现业务部门按照需求自助生成数据模型和定制分析报表，充分使用、发挥数据价值。图3多维智能分析模型（2）数字化研发设计能力建设完成设计工艺一体化平台建设，涵盖设计、工艺、档案及数据清理与集成四大核心领域，打通设计工艺数据流、实现参数化/结构化工艺、产品设计及工艺数据无缝传递到SAP

优秀CIO参评内容

来源：e-works

2026-02-02

中船镇柴：推进智能制造，数据驱动高效脉动式生产

公司专注于船舶动力产品、核心系统和关键零部件开发与技术创新，拥有国家认定企业技术中心、国家级博士后科研工作站、江苏省船用中速柴油机工程技术研究中心、江苏省船舶动力重点试验室、江苏省重点企业研发机构、江苏省研究生工作站基于公司产品或特征构建工艺模型，提升关键工艺设计信息的重用效率；实现将设计文档以结构化的形式存储，便于检索和调用；支持跨部门的数据共享，确保团队成员实时访问最新的设计数据。生产计划数字平台方面通过主生产计划底表的数字化生成和ERP系统各相关模块的数据集成，建立公司主生产计划平台，实现主生产计划的业务数字化、数据结构化、管控体系化、变更便捷化，实现公司主生产计划的线上编、审、发、享与多表融合，实现从BOM清单编制-成品试验交付的全过程节点各级共享掌控 ldquo;制造辅助排程”可视化2）“台位辅助排程”可视化，总体运算不是非常复杂，但首先需要进行相关经验知识的结构化，涉及具体每个台位能试何种机型，每个机型是否含SCR试验生产计划数字平台方面，实现主生产计划的业务数字化、数据结构化、管控体系化、变更便捷化，实现公司主生产计划的线上编、审、发、享与多表融合，实现从BOM清单编制-成品试验交付的全过程节点各级共享掌控。

来源：e-works

2026-02-02

浪潮下，这家国产工业软件的AI“突围战”

因此，AI时代必然是“机理模型+工业AI”双轮驱动。值得一提的是，针对大模型的幻觉与安全问题，开目的解决方案是在幻觉与硬约束之间寻找动态平衡区。其中，企业知识图谱依托企业原始业务数据搭建而成：由开目软件提供标准理论模型，明确数据规范与数据范围，再结合企业自身业务主线与实际数据，落地形成适配企业的专属知识模型；领域知识图谱，则沉淀行业通用工艺规范其核心优势体现在：●非通用低代码工具，与工业场景耦合开目AI低代码平台内置标准数据模型和标准API，让开发者在标准工业模型上做扩展，上手快、见效快。以KMMOM低代码开发平台为例，其内置150+KMMOM数据模型，极大降低了建模门槛。

精英面对面

来源：e-works

2026-05-11

TwinCAT三十而立|TwinCAT赋能新能源与传统制造升级

行业案例制造业精密机床｜沈阳中科数控点击查看具体案例行业痛点：传统CNC价格高、轴数受限，机床虚拟调试、数字化升级困难沈阳中科数控以TwinCAT3为数字化转型核心，依托FMI模型仿真实现机床虚拟调试，

来源：倍福

2026-09-02

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