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碳足迹，共建绿色行动指南

逐年攀升的数据正时刻威胁着人类的生存环境。图1900-2023年全球能源相关二氧化碳排放量（图源：IEA）在此背景下，一场全球性的绿色行动正在如火如荼地展开。 LCA数据库获取特定产品或服务所需的温室气体排放数据。 目前主要的LCA数据库包括Ecoinvent（https://ecoinvent.org/）、SimaPro（https://simapro.com/）等。 生命周期影响评价（LifeCycleImpactAssessment）阶段需要对上个阶段收集到的数据进行深入分析，将这些数据与环境影响因子建立联系，从而评估每个生产过程对环境的具体影响。 许多制造企业已经通过引入人工智能、大数据分析等先进技术，实现了生产过程的优化；用再生能源替代传统能源，推动清洁生产，减少碳排放；从产品设计、材料选择等方面进行优化，减少废弃物产生，实现资源合理、循环利用等
HSE
2024-04-09

【技术博客】电子产品的各种线束类型

为了在当今跨学科环境中实现协作，创新公司正在使用Altium365™平台轻松共享设计数据并将项目投入生产。
ECAD
来源：Altium
2024-07-01

以简致胜！PLM成功的关键

平台方法——使用开放标准、API和微服务来简化管理产品数据的系统之间的集成——是正确的出路。通常，复杂性是不做决定的副作用。 想象一下他们需要多少不同的集成来整合他们的产品数据！合并公司之间的系统集成速度缓慢或处理不当可能会使您的PLM系统环境变得非常复杂。为了保持PLM架构简单，您需要勇敢地做出艰难的决定。 专业化通过提供行业特定的工作流程、术语和数据模型来避免复杂性。一些公司开始在开箱即用的系统之上通过自己的开发来修补用户体验漏洞，但往往最终会因为试图让它变得更好而变得更糟。 如果您的公司仍然停留在旧版PDM系统中，并且您希望改进用户体验，您可以考虑使用现代Web门户来整合产品数据、提供产品生命周期的可见性并促进信息搜索。 即使概念很清晰并且管理数据的应用程序设计得很好，人们也会迷失方向。无法让用户联系并获得帮助会导致沮丧和无助。拥有一个支持团队共同努力帮助用户实际上可以发挥重要作用并创造令人惊叹的用户体验。
PDM/PLM
来源：Teamcenter笔记
2024-04-10

航天复杂机电产品基于模型的系统工程实践

1前言随着信息技术的飞速发展，利用各类数据资产实现管理模式、创新模式、研制模式、运营模式、服务模式、保障模式的创新已成为企业在激烈复杂市场环境下的不二选择，全球国防军工领域标杆企业无一例外地致力于以此打造自身全方位的竞争优势 这一方面使得作为单一真相源的系统、分系统模型无法在实际型号研制的全过程发挥更大的作用，同时也无法形成通过各层级系统模型串接和驱动的型号研制完整过程和数据交互链路，难以更好地满足型号产品数字化交付的迫切要求 、信息自动提取和报告自动生成；平台可以实现对设计仿真数据和模型的管理：涉及对开发过程中迭代的模型进行版本控制；平台可以实现对模型资源库的管理：涉及专业开发用到的元器件、原材料模型，以及系统建模用到的元模型 通过MBSE协同平台建设，形成了衔接系统总体及其相关专业的协同工作环境，实现了系统模型和相关专业领域模型间的数据信息的协同交互。图9给出了MBSE设计仿真平台在型号研制过程中承担的作用。 为此在前期MBSE实践中，通过对产品生命周期中各种过程数据、信息和知识的整理，结合信息化系统，初步建立便于系统集成和应用的产品模型和过程模型，用于开展多学科，跨部门、跨企业的产品协同设计、制造和管理。
PDM/PLM
来源：e-works
2024-04-18

ProLeiT“一键”优化，过程控制“纵享丝滑”！

但这些“解压”画面的背后，却也有“压力满满”的一面：从物料接收、储存，加工、包装的全过程，到订单和批次管理、配方管理、物料管理等的信息处理，都需要精准的信息数据处理以及精密的控制与响应 ProLeiT过程控制解决方案主要聚焦在生产过程中的「运营+控制」阶段，能够提供集自动化和信息化于一体的“交钥匙服务”：从生产数据收集到过程控制系统，再到MES解决方案；方案内各个环节系统相互依存 、统一通过用户界面提供一体化数据交换，助力工厂走向自动化、信息化，打造工业4.0时代下的智能工厂。 ，并具备达到集团数十家的工厂数据也同步到平台侧的能力。 通过解决养殖终端分散、配方复杂、数据积累难、信息系统与业务的融合难问题，工厂有效实现了饲料加工成本的下降以及生产效率的优化，行业竞争力得以提升，同时实现了规模化收益。
PLC/DCS
来源：施耐德电气
2024-04-15

大模型的火烧到了AI服务器上

主要功能包括：大数据处理：AI服务器能够处理和分析大量数据，这是训练AI和ML模型的关键。 并行计算：由于AI和ML算法需要对大量数据进行复杂的计算，AI服务器通常使用可以并行处理大量数据的硬件，如GPU。存储和内存：AI服务器通有大量的存储空间和内存，以便存储和处理大量的数据。 首先，大数据的崛起。现代社会的每个角落，无论是社交媒体、电子商务还是互联网搜索，都在产生大量的数据。 云计算使得企业和组织能够无需购买和维护昂贵的硬件就能获得强大的计算能力，而边缘计算则需要在接近数据产生地点的服务器上进行数据处理和分析。 就具体产业链来说，AI服务器产业链上游为CPU、GPU、内存和硬盘等核心零部件，以及数据库、操作系统和基础管理软件等软件供应；下游为应用市场，包括互联网、云计算和数据中心服务商等。
其他
来源：科技云报到
2024-03-06

产品创新——用科学创造商业价值的艺术

为了保持项目和资源投入的正确组合，摩托罗拉公司的政府和企业移动解决方案事业部将产品组合投资按照70:20:10的比例来分配，其中70%的投资被分配给与核心业务相关的项目，20%分配给现有产品需要开拓新市场的项目 数据表明，产品进入市场的时间、产品的开发成本以及研发支出损失各项指标都有了非常显著的改进，产品成本达到了行业内最低水平。这些方案的实施帮助IBM在1995年至2000年之间节省成本达16亿美元。
其他
来源：IBM
2011-12-07

开放式控制平台vs.专用控制器和PLC

此外，开放式平台可实现：■互操作性：开放式平台允许不同的系统和设备进行通信、协同工作，并无缝集成各种技术和数据源，从而提高效率。 ■数据共享：开放式平台实现了不同系统和应用之间的数据共享，这对过程优化和提高效率至关重要。 ▲开放式PLC可以轻松获取实时数据，同时还可以连接到常见的云平台，如亚马逊的AWS和微软的Azure。 ■提高效率：通过识别需要改进的领域，数据分析可以帮助优化泵系统。例如，数据可用于确定单泵最节能的运行工况，从而降低能耗和运行成本。 如今，泵制造商提供的产品已经越来越多地使用数据来提高效率，减少停机时间。一些平台允许客户远程监控和管理泵，使用数据分析和机器学习算法来优化泵的性能。
PLC/DCS
来源：控制工程中文版
2024-03-11

专家洞察：如何将增材制造融合到传统制造中

3.不可能确保3D打印零件的一致质量，并在数字化、分布式制造工作流程中保持数据安全。是时候一劳永逸地解决这些问题了。 但是，要使这种生产环境成功运行，有个至关重要的东西——数据。只有当公司确信其设计数据保持安全时，多地智能制造才能真正开始应用。 使用安全的数字制造平台确保合适的人员能够访问合适的数据。这需要感谢Identify3D，CO-增材制造对平台内的所有数据进行了加密，使用户可以在内部设施和分布式制造网络中安全打印。
增材制造
来源：玛瑞斯
2024-04-28

畅饮科技，西克“传”道（上）

W4微型光电传感器W4微型光电传感器是工业流程智能自动化的理想解决方案，W4不仅能可靠的检测高亮、扁平、不平整、穿孔及透明物体，同时记录漫反射比值和距离值等各种参数，为上级分析系统提供丰富的数据支撑。
智能传感器
来源：德国西克SICK
2024-07-04
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