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从“经验驱动”到“数据驱动”，AI框架通过实时分析海量数据，预判市场趋势、用户需求及运营风险，帮助企业从“事后补救”转向“事前洞察”。AI框架支持模块化开发与快速迭代，企业可灵活调用预训练模型、自动化工具链，将AI能力无缝嵌入生产、营销、服务等全链条。例如，智慧城市项目中，交通、能源、安防等多领域数据在AI框架下实时联动，优化城市资源调配效率。AI框架并非简单的技术堆砌，而是通过算法、算力与数据的
本文提出基于深度学习的工艺-安全协同建模范式，利用RTX4090算力实现制造过程的实时优化与安全监控融合，构建闭环智能制造系统。
通过工业物联网平台搭建，全国各地的工厂可以获得跨越系统和设备的全年数据接入能力，适配多种协议，可以接入各种工业设备（PLC、仪器仪表、CNC数控机床、工业机器人、传感器等），实现多类型、多型号设备网络通讯和运行状态数据采集，进而实现设备远程监控、智能管理、故障报警以及远程维护，是打造智能工厂和数字车间的基础。物通博联具备成熟的一体式物联网平台，通过多次实地调研与客户反馈，提供低成本、高算力、定制化
本文提出了基于S95、S88和Agent技术的三层闭环架构体系。S95规范业务闭环的合法性边界，S88定义控制闭环的可组合结构，而Agent仅允许存在于认知闭环层，受到双重约束。架构明确划分了三层职责：业务层（S95）设定目标与约束，认知层（Agent）进行推理预测，控制层（S88）确保执行安全。关键设计原则是：业务目标不可协商（S95），执行结构不可修改（S88），Agent仅作为"理
大道云行作为本次大会的支持单位，不仅深度参与了大会的各项议程，更在展会现场设立展位，向来自各地的参会者展示其在人工智能领域的最新研究成果与应用案例。为抢抓通用人工智能发展的重大战略机遇，充分发挥广东在算力基础设施、产业应用场景、数据要素等方面的优势，加速形成新质生产力，构建现代化产业体系，赋能千行百业提质增效。大道云行将以此次大会为契机，深化技术研究，优化产品服务，力求在更广泛的场景中实现技术的创
频繁的产线切换与小批量生产常导致效率下降，但这并非必然。借助机器人离线编程（OLP），从事多品种小批量生产的制造商能够在不中断生产的情况下，将机器人编程速度提升十倍。本文将展示企业如何运用OLP技术应对市场需求、减少停机时间并保持竞争力。
物理AI开启智能机器新时代：超越传统自动化
摘要：本文基于具身智能的E-A-O×ClosedLoop×Constraints×Governance框架，将工业场景AMR系统建模为可解释、可诊断、可治理的认知闭环系统。首先定义安全/效率/质量三大稳定现象作为评估锚点，继而从实体（车端/环境/人）、活动（感知/规划/控制等）和组织（分层闭环结构）三要素构建认知机制。重点分析了四类约束（可观测性/实时性/物理能量/安全规范）对系统稳定性的影响，并
电流传感器作为电池管理系统（BMS）和生产线监控的感知部件，不仅负责精确测量充放电电流，也在实时故障预警、优化工艺和安全保障中充当关键角色。至于温度漂移，除了选用宽温度型的传感器外还需要定期校准。：通过AI算法（如LSTM、小波变换）分析电流曲线特征，实时检测微短路（自放电异常）、接触不良（电流振荡）、析锂（CV阶段电流突降）等早期缺陷，触发自动剔除或报警。在电池PACK生产线中，电流传感器的实时
智能制造：一般指综合集成信息技术、先进制造技术和智能自动化技术，在制造企业的各个环节（如经营决策、采购、产品设计、生产计划、制造、装配、质量保证、市场销售和售后服务等）融合应用，实现企业研发、制造、服务、管理全过程的精确感知、自动控制、自主分析和综合决策，具有高度感知化、物联化和智能化特征的一种新型制造模式。
摘要：具身智能通过物理具身、情境感知和感知-行动闭环三大要素，实现智能体与制造环境的实时交互。边缘智能作为其核心运行机制，提供毫秒级实时响应能力，通过本地计算处理数据洪流，支持自主决策与协同。这种分布式架构使制造系统具备柔性重构和群体智能，推动智能制造从自动化向自主化演进。边缘智能赋予物理设备实时决策能力，是具身智能从概念到实践的关键支撑。
然而，在传统的产品设计与开发过程中，设计师需要进行大量的试验和验证，这不仅耗费时间和资源，还存在着一定的风险。知识模型可以包括设计规则、工程计算公式、参数化模型等，它们可以在设计过程中自动应用和验证，提高设计的效率和质量。安托在知识工程领域积累了大量的经验和实施成果。本期开始，我们将为大家陆续介绍CATIA知识工程知识以及应用案例，希望可以给大家带来一些在设计思路和方法的启发，一起探索创新的智能未
L3具身智能架构通过12个核心要素实现机制化运营，包括具身锚点、世界模型、事件回放等基础组件，以及状态估计、意图对齐等认知功能。该系统强调可验证行动必须包含验收标准，并建立护栏机制确保决策可治理。所有操作通过证据链闭环，实现状态可审计、行动可追溯。AI仅提供建议，决策需经治理流程，确保系统安全可靠。架构原则要求状态源自证据、行动必须闭环、护栏内生于系统。最终形成可演化、可归责的智能制造认知体系。
随着中国制造业的蓬勃发展，机器视觉行业也在中国市场度过了发展的最初时期，不仅国际知名品牌纷纷在中国开展业务，中国本土的企业也逐渐兴起，如今，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，由起初的电子制造业和半导体生产企业，发展到了包装，汽车，交通和印刷等多个行业。 机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让...
▲机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和环境适应强等优点，相当于人类视觉在机器上的延伸，是实现工业自动化和智能化的必要手段。 为高速发展的物流分拣系统及其他制造产业打开“新视界”，从人工走向智能化，从粗放到大数据的精细化。 一、读码的视觉核心部件1.工业相机工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件，其最本质的功能就是将光信号转变成有序的电信号。选择...
现在正在做工业4.0的项目，参考网上一些资料，也来说说工业4.0。 先看三个概念： 工业1.0 机械化，以蒸汽机为标志，用蒸汽动力动力驱动机器取代人力，从此手工业从农业分离出来，正式进化为工业。 工业2.0 电气化，以电力的广泛应用为标志，用电力驱动机器取代蒸汽动力，从此零部件生产与产品装配实现分工，工业进入大规模生产时代。 工业3.0
C++与AI融合驱动智能制造升级：40周年大会揭示未来方向 C++语言凭借高性能和硬件操作能力，正加速与AI技术融合，推动MES系统智能化发展。通过预测性维护、智能排程和机器视觉质检等应用，可显著提升生产效率和质量控制水平。在2025全球C++大会上，Bjarne Stroustrup提出语言演进方向：坚守高性能优势，同时适应AI生成代码趋势，发展"面向AI Agent的C++"
摘要：现代智能制造系统因其强时序性、物理约束和高安全性等本体特征，必须依赖显式模型与状态机作为基础结构。尽管数据驱动方法在感知类任务中表现优异，但隐式模型（如神经网络）无法满足制造系统对过程认知、安全验证及多主体协同的需求。研究表明，显式模型通过形式化表征系统状态与约束，承担着过程认知载体、安全边界保障和AI能力嵌入框架等不可替代功能。未来智能制造的发展核心在于构建可计算、可验证的显式认知体系，而
蓝卓智慧工业园区解决方案主要面向化工园区、工业产业园、聚集区、经开区等，以supOS工业操作系统为核心构建园区数字底座，基于园区“平台+APPs”的新模式，为产、园、企、人提供高效、便捷、智能、一体化的“监管服”抓手。围绕工业5T智赋的技术战略，促进产业、园区、企业的有机融合，实现园里园外专业化分工、服务化延伸、多组织协同、多元生态发展。
本文探讨了智能制造中业务个性化与系统功能的耦合问题。传统智能制造系统将个性化需求直接写入代码，导致系统难以维护、扩展和复制。文章提出应将个性化从代码中抽离，转化为可解释的模型、规则和语义数据，从而构建稳定的工业通用能力底座。这种"模型驱动"的方法能实现个性化与通用性的解耦，使系统具备灵活性、可复制性和可持续演进能力。通过建立统一语义空间，将工厂差异转化为可管理的数据而非代码，可
智能制造系统中，语义统一是核心挑战。业界存在两种路径：规范化消息服务(CMS)和统一命名空间(UNS)。CMS基于统一消息格式契约，适合业务系统集成但难以适应OT侧快速变化；UNS采用工厂语义中心化组织方式，支持实时生产和AI应用但需要良好治理。二者各具优势：CMS适用于ERP/MES等稳定业务层，UNS更适合实时生产数据和设备管理。最佳实践是采用分层架构，UNS处理工厂实时语义，CMS管理企业业
工业仪表检测面临人工巡检效率低、成本高等痛点。本文基于YOLOv8提出自动化解决方案，系统讲解从数据标注到模型部署的全流程。YOLOv8凭借多尺度检测优势和小目标识别能力，可有效应对工业场景中的仪表定位与分类。文章详细介绍数据增强策略、模型训练调优方法，并扩展仪表读数识别技术。最后探讨TensorRT加速等优化手段，为工业智能化转型提供实践指导。
【摘要】工厂亟需"设备能力管理系统"(ECMS)解决五大核心问题：设备数据碎片化、选型依赖经验、能力版本缺失、可用性脱节及AI应用边界模糊。ECMS作为智能制造的基础设施，构建统一的设备能力语义基座，实现"能做什么+做到什么程度+现在能不能做"的标准化表达。
1. iRVision 2.5D 视觉堆垛视觉堆垛程序通过相机视野内目标比例的变化来估算目标的高度并引导机器人的运动补偿目标的偏移，不但包括X轴，Y轴和X-Y平面旋转度R，也同时包括Z轴。使用iRVision 2.5D允许机器人只借助一个普通2D相机来拾取码放堆集的目标。2. iRVision 视觉堆垛程序_1 （从寄存器R提取Z轴偏移）此功能通过视觉计算寻找目标的2D位置和指...
高性能计算（HPC）领域的创新，往往在幕后悄然发生。算法、工作流与自动化技术的渐进式优化，日积月累终成显著突破。这些改进或许并非一目了然，却能精简运营流程、减少瓶颈阻碍，让研究人员与管理人员得以专注探索创新，而非耗费精力于系统维护。随着人工智能驱动方案的介入，下一次飞跃已然来临——具备自主适应、优化与决策能力的系统，正不断放大这份“隐形的创新力量”。
本文整理了关于数字化工厂和MES系统的系列文章，涵盖多个核心主题：包括MES与PLC控制权划分、物料主数据设计、业务顾问方案、系统集成技巧、AI在质量分析中的应用等。文章提供了数字化工厂建设的实战指南，涉及项目启动、需求调研、标准体系构建、系统对接策略等内容。特别强调通过电子记录追溯提升质量管理，以及IoT技术在产线实践中的具体应用。这些内容为制造企业数字化转型提供了从战略规划到落地实施的全方位参
工业互联网是以数字化为基础，网络化为支撑，智能化为目标。通过物联网技术对工业制造过程中的人、物、环境和过程实施对象数字化，将数据通过网络实现数据的价值流动，以数据为生产要素，以数据的智能分析为基础，实现智能决策和智能控制，实现智能优化和智慧化运营，创造经济价值和社会价值。数据是工业互联网的一种最重要的生产要素。一个工厂每天的数据以TB计算，但本质上，这些数据具有“多”、“杂”等特点，良莠不齐。..
通过 UE5 开发的汽车零配件加工厂数字孪生系统，能够实现对生产过程的全面监控、优化和预测，提高工厂的智能化水平和竞争力，为汽车零配件加工行业的数字化转型提供有力支持。
从我专业的角度来看：一、自己人开发相对可定制性要求高、可随时根据需求进行调整；二、自己人沟通起来更方便，熟悉业务，即使不熟悉业务，自己人沟通起来也相对没有隔阂；三、不用一起始投入大量资金，可以一边做一边看，如果太久没有成果，可以及时叫停，不用一次性将成本全部付出去；四、如果成功，对企业的提质牵增效会起到决定性的作用，对建设现代化智能制造、流程标准化个来具有革命性的作用；五、如果内部使用成功，可以向
2025年智能制造、机器人与自动化国际学术会议(IMRA2025)于2025年11月14日至16日在中国湛江举办，会议聚焦智能制造、机器人及自动化技术如何通过人工智能、物联网和大数据集成重构产业格局，涵盖多元领域的技术创新。本次大会由广东海洋大学主办，由广东海洋大学机械工程学院和省市共建南海海洋牧场智能装备广东省重点实验室承办，哈尔滨理工大学、世纪中文出版社、长春工业大学、东华大学、澳门科技文化交
流程再造不是简单的效率优化，而是通过解构传统作业模式，重建以客户价值为中心、以数据为纽带的新型运营体系。追溯发现，线下门店的盘点流程存在14种非标操作，导致数据源头失真。根据麦肯锡数据，83% 的企业数字化转型失败案例中，流程冗余或低效是核心障碍。例如，某汽车零部件厂直接引入工业机器人，但因生产线节拍未优化，导致设备闲置率高达 40%。例如，某制造业企业在引入ERP系统时发现，原有采购流程涉及23
该模式以supOS工厂操作系统为统一底座，建设行业工业互联网平台形成“1+N”平台体系，挖掘行业数字化改造“共性+个性”需求，打造“平台+APPs”轻量化、标准化、模块化产品组合，实施“N”共性需求加“X”个性需求相结合的改造模式，从而批量化、大规模推动中小企业数字化转型升级。在仓储管理模块，减少了大量的数据追溯统计，盲目找料成本，提升了库存准确率；同时，蓝卓也在积极探索行业互联网平台的更多能力，
数字孪生技术作为智能制造的重要支撑技术，正在全球范围内快速发展并得到广泛应用。随着技术的不断成熟和创新，数字孪生将在推动制造业数字化转型、提升生产效率、降低运营成本等方面发挥越来越重要的作用。未来，数字孪生技术有望成为制造业不可或缺的一部分，引领制造业进入一个全新的智能化时代。
该方案中，可以在现场非标自动化设备配置PLC云网关，PLC设备通过网口或串口和网关连接，网关通过5G/4G/WIFI/以太网等方式接入网络，在云平台实现PLC运行状态实时监控，也能进行远程编程调试和组态控制等操作。通过该方案，可以为非标自动化设备提供多参数数据采集、实时传输、云组态监控、远程诊断、PLC程序远程上下载、远程管理、故障报警等服务，并且还可以用电脑WEB端、手机APP、中控大屏的方式实
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