一、无源电子锁 综述：一款支持蓝牙钥匙、网络钥匙通讯开锁的40电子挂锁产品。 产品采用通体SUS304材质，配备无源电子锁芯。锁芯内置加密芯片，无电源设计。当钥匙接触开锁时，电子钥匙反向供电锁，完成权限鉴别、解码开锁。开锁完成后，记录存储于锁及电子钥匙存储器中，永久保留。 通过锁芯开闭传感器，记录可做到开锁、闭锁检测。（详情点击：www.axgood.com） 二、工作流程 流程一，蓝牙钥匙模式： 产品模式分为在线模式与离线模式。 离线模式为预授权模式，用户通过手机App连接蓝牙钥匙操作。 1、授权下载，网络平台授权任务至蓝牙钥匙，其中授权内容包含：操作日期段、每日操作时间段、授权钥匙ID、授权锁群。自定义锁群支持最大3000段授权，每一段授权支持1-60000把电子锁。 2、开锁操作，钥匙插入锁芯，如内部含正确权限，则钥匙绿灯亮起鉴权成功，此时转动钥匙开锁，记录自动存储与钥匙及锁中。 在线模式为实时授权模式，用户通过手机App连接蓝牙钥匙操作。 1、手机实时连接蓝牙 2、开锁操作（如上描述） 记录储存及实时回传平台 授权流程 - 蓝牙钥匙 流程二，网络钥匙模式： 网络钥匙模式为实时授权模式，用户通过按钮网络钥匙外部按钮触发联网授权操作。 1、如钥匙有权限则开锁，并自动启动网络模块进行记录上传 2、如钥匙无权限则自动启动网络模块进行最近权限下载 3、开锁并记录实时回传平台 授权流程 - 网络钥匙 三、产品简图 蓝牙/网络钥匙 原文章作者：小老虎6869，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

随着信息技术的迅猛发展，以信息化、工业化深度融合为方向的科技革命席卷而来，智能工业正成为我国各地发展先进制造业的主攻方向。 2015年5月我国出台了《中国制造2025》，明确提出分“三步走”，对我国制造业转型升级和跨越发展作了整体部署。党的十九大报告进一步指出，加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。 在此背景下由中国工程院、中央军委科学技术委员会主办，中国工程院信息与电子工程学部、中国光学工程学会和北京经济技术开发区管理委员会承办的2018全球智能工业大会暨全球创新技术成果转移大会暨博览会即将在北京开幕。来自中国、英国、德国、澳大利亚、荷兰、意大利等多个国家的逾百位国外嘉宾，将围绕人工智能、智能制造之智能检测与装配系统解决、智能无人系统、工业机器人与智能控制、自动驾驶前沿技术及产业发展、智能硬件产业发展、智能工控与安全防护等，通过“大会交流、专场对接、技术展示”等多种形式开展高新技术成果转移和合作。 中国工程院吕跃广院士将担任本届大会开幕式主持嘉宾。届时，中国工程院院士、大会主席周济院士、潘云鹤院士、邬贺铨院士、金国藩院士、张广军院士等多位国内外专家学者将出席本次大会。 5月22日9点—12点，国际智能工业高端论坛开幕期间，中国工程院尤政院士将为您解读NS-2: demonstrating a flexible nano-spacecraft platform and self-developed MEMS devices。 本届大会亮点： 1全球成果转化 ——超过1000家企业、高校、研究所、重点实验室共同参加，集中展示最尖端的技术与产业成果，现场还将进行多场技术交流、发布会、培训、对接洽谈等。 2重量级大咖报告 ——国内外业界顶级专家现场做精彩报告，探讨智能工业全产业链发展趋势。 3创新创业大赛 ——聚焦智能硬件、虚拟现实、智能出行、大数据应用等最新创业项目，邀请国内外知名投资机构，以“项目+资本”双轮驱动模式，推动创新发展。 4行业高峰对话 ——来自航空航天、飞机制造、汽车制造、电子制造、通信业、互联网、大数据等“中国制造2025”战略行业下的龙头单位集中汇聚，给全球智能工业产业链提供深度、及时、最有效的需求信息，也给供应商们提供分享。 本届全球智能工业大会暨全球创新技术成果转移大会将开设线上直播频道，由中国工程院中国工程科技知识中心打造的国内首个高端学术会议直播平台——知领直播，将为大家带来会议现场的实时在线直播。 直播平台入口1：http://live.ckcest.cn/spec/GIIC2018.htm 直播平台入口2：关注“知领”微信公众平台（ckcest），点击菜单【直播】 直播平台入口3：长按识别下方二维码，进入直播平台页面。 原文章作者：中国工程科技知识中心，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

赛迪（上海）先进制造业研究院近期对我国智能制造业发展现状开展的调研显示，我国智能制造产业进入洗牌期并呈现十大新趋势。专家认为，国家产业扶持及企业发展需准确把握新的发展趋势，推动智能制造发展，进而带动产业结构整体转型升级。 新业态新技术快速涌现 智能制造发展前景广阔 赛迪（上海）先进制造业研究院执行院长董凯说，智能制造发展进入洗牌期，主要表现是工业机器人产业和数控机床行业告别高增长阶段。尽管产业增速有所回落，但在国家政策的支持下，智能制造领域的发展前景依然被业界看好，呈现十大新趋势。 趋势一：需求导向、痛点聚焦将指引工业人工智能从理想走入现实。专家们分析认为，要实现这一目标，一方面，人工智能技术在制造业的应用重点在于工业智能产品或具体工业痛点的解决方案。另一方面，相较于“锦上添花”的工业智能产品，“雪中送炭”的技术更容易被制造业企业接受。比如，基于机器视觉的表面质量检测技术帮助提升产品质量；或用基于知识图谱的智能CAD来提高生产效率；又或者用基于人工智能的能源分配来降低生产成本。 在福建泉州、浙江宁波、湖北武汉等城市，无论是传统的石化行业还是纺织服装行业，都发生了可喜的变化。泉州华宝鞋业公司智能改造后，减少用工70%以上，提高产能1.25倍；江苏胜利精密公司三年来完成20多条生产线的智能化改造，一线工人减少70%，效率和产出提升超过30%，智能化和数字化为传统产业快速赋能。 趋势二：工业大数据将成为智能制造和工业互联网发展的核心。专家认为，在工业大数据发展过程中，安全性将成为企业智能化升级决策的重要依据。例如，工业核心数据、关键技术专利等数字化资产对企业的价值正在加速提升；降低数据安全隐患、提升系统安全和数据安全成为企业数字化改造升级中愈加重要的参考指标；增加厂区生产安全、过程安全迫在眉睫。 趋势三：基于大数据的工业智能将带来更多服务型应用场景。董凯举例说，正在快速形成的基于工业数据的故障诊断及预测性维护就是典型的服务型应用场景。这种服务场景通过对生产线的监测和历史数据进行处理并存储后，进行基于人工智能的预测性分析，对企业给出维护建议并对生产进行实时预警。 新业态、新模式在试点城市快速涌现。以海尔COSMO、树根互联、航天云网为代表的工业互联网平台迅速发展，工业机器人、无人机、信息智能硬件、智能网联汽车等新动能快速发展。在新松“机器人智能工厂”，企业生产效率提高200%，新的工厂模式仅需三个月即可完成快速复制，能有效提升国产高端机器人产能。 趋势四：设备状态智能管理系统将成为远程运维的新模式，将形成以数据为核心，从智能采集、智能分析、智能诊断、智能排产、自动委托、推送方案、远程支持到智能检验，再进入新一轮智能采集的闭环运行模式。 趋势五：工业区块链将服务于数据安全及分布式智能生产网络。董凯认为，去年10月，中央政治局第十八次集体学习强调要把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口。这为工业区块链的发展营造了有利的政策环境。运用工业区块链技术，有望突破工业互联网“工业数据安全”与“企业盈利模式”两大瓶颈。一方面，工业区块链技术可以为工厂提供不同安全等级的区块链加密服务，对工厂间的重要数据进行无中介传递，保障各重要生产数据的加密安全；另一方面，随着工业区块链技术应用，将形成分布式智能生产网络，以终端客户需求为主导，促进工业的服务化转型。通过集成化与智能化生产，提高企业效率。通过标准化与网络化生产，降低企业生产成本。 趋势六：协作机器人将成为工业机器人的主流发展方向。专家认为，人机协作将成为工业生产的重要模式。2019年的上海工博会上，丹麦的UR公司、日本发那科、川崎、德国库卡等国际领先机器人企业在现场首发最新协作机器人产品；国产企业如新松、埃夫特、节卡、珞石、邀博等也发布了自己的协作机器人。2019年，在世界机器人大会、上海工博会及世界智能制造大会上，协作机器人受到国内外厂商大力追捧，未来前景可期。 趋势七：基于算法的工业智能平台将成为应用场景的重要基石。专家分析认为，不同工业行业有各自独特的行业门槛，每个工业场景在不同行业、不同企业中的需求差异较大。人工智能与制造业深度融合的路径就是将信息技术与工业场景应用端结合。将核心工艺模型化、算法化、代码化的工业智能算法平台面向工业场景，可以为底层应用提供便捷的开发服务。 趋势八：云边协同将成为工业智能应用产品重要技术路线。专家表示，一方面，未来将丰富的云端业务能力延伸到边缘节点，实现传感器、设备、应用集成、图像处理的协同；另一方面，行业将在云端与边缘共同发力，云边结合打造行业的工业大脑。算法升级将由云端完成。 趋势九：TSN和5G技术将引领工业网络发展。TSN即时间敏感网络，它与5G技术主要用于解决工业物联网难题。在技术应用方面，目前由中国新科集团、烽火科技、大唐移动与中国移动合作，建成了全国首个全流程5G智能制造生产线。该生产线基于5G的工业控制互操作，工厂自动化线体效率提升了70%，总体制造运营效率较改造前提升30%以上。此外，中国商飞联合中国联通和华为，建成全球首个5G工业园区，并同步建设5G云端，具备了海量数据的人工智能飞机处理能力。 趋势十：工艺装备的智能化将成为制造业转型发展的突破口。董凯表示，未来核心工艺装备与人工智能融合，实现工艺装备的智能化，将成为制造业转型发展的突破口。 聚焦强基础补短板 解决制造业“卡脖子”问题 基于这十大新趋势，董凯等专家建议，无论是产业政策引导，还是企业智能化建设，都应鼓励深入挖掘工业服务的价值；面向工业客户，积极寻找创新可盈利的新商业模式；努力实现工业服务与新一代信息技术融合发展；打造面向全产业链的工业服务产品体系；进一步加强政府的政策性引导；协同创新，打造智能远程运维创新中心，以服务为核心整合多方资源。 合肥市委政研室副主任范观兵说，工业基础不牢、关键零部件等“卡脖子”问题突出是我国制造业发展面临的两大主要难题，政策导向必须坚持聚焦强基础和补短板两大关键点。实践证明，抓住这两大关键点就会出效益。 以合肥家电制造业为例，过去虽然企业数量多、产量大，但基础薄弱、质量效益差。近年来，合肥从做强产业基础、做长家电产业链入手，形成了“龙头企业—大项目—产业链—制造基地—产业集群”的模式。家电制造不仅成为合肥首个千亿级产业，还带动液晶面板这一新的千亿级高新技术产业崛起，实现了传统产业和新技术产业的双提升。 业内人士认为，各地在坚持强基础、补短板的同时，要有专注目标持续投入的韧性，要有勇于挑战世界难题的雄心，还要有全球资源配置的眼光。宁波市发改委副主任鲍正操说，服装纺织行业一直是宁波支柱产业之一。金融危机后服装外贸出口困难，当地坚持鼓励企业把老本行做精做专，通过技术革新、数字化应用等再造产业链，形成了宁波德鹰等一批行业“专精特”冠军企业，整体推动了服装纺织行业提档升级。 （来源：经济参考报） 原文章作者：天津数港，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

PTC官方 产业智能官 如今，人工智能（AI）一词无处不在，无论是流行文化，媒体还是工业企业中都有它的身影。PTC 概括地将人工智能定义为一门学科。该学科使用计算机科学和统计数据来创建与有机智能类似的能够进行感知，理解和操作的系统。 AI领域涵盖了各种技术，这些技术可以利用能够进行“学习”的数据科学实现有机智能。 目前有三个新兴技术领域与AI相互交织在一起，从而推动工业领域的数字化转型：计算机视觉，机器学习和创成式设计。 下面逐一向您解释： 计算机视觉： 计算机视觉（CV）技术影响深远，它是指计算机和机器看待我们周围世界的方式。对于人工智能而言，计算机视觉技术至关重要，其中涉及到的对象检测和图像识别算法可解决曾经认为不可能的科学和工业问题。“深度学习”和“人工神经网络”由于具有解释或感知计算机视觉(CV)所生成的数据的能力，通常与计算机视觉关联在一起。 早在20世纪50年代，Frank Rosenblatt 就通过神经网络系统“感知器”对此进行过初步讨论，但当时的计算能力不足以证明该技术的潜力。 而现在，根据摩尔定律，计算能力已经大大加强，处理器（包括GPU）能够快速渲染和分析图像和视频中的非结构化数据，从而实现感知环境的目的。 在现实世界中，有些利用增强现实（AR) 的头戴显示器可用于分析工厂车间的数据或者自动驾驶的汽车感知周围环境并进行相应导航。 人工智能通过硬件本身的原生传感器（相机，GPS等）和能够解释环境的软件来实现AR中的计算机视觉，这些软件都常具有很多先进的功能，例如自动对象识别。识别手势，眼睛跟踪以及与自然语言处理（智能助手）的接口已成为AI推动AR的关键功能。 机器学习： 机器学习是AI的另一个广泛应用，主要应用于系统，模型和算法，无需显式编程即可学习，不用识别模式即可预测结果。不同的情况会用到各种不同的学习模型，但通常分为有监督或无监督两种。 在有监督模式（分类，回归等）中，存在一个“真值”，它规定了被定义的数据的输出值。 在制造过程中，回归算法使用来自传感器的输入数据（温度，振动等）来估计资产的剩余使用寿命，这对于预测性维护用例而言至关重要。在无监督的机器学习（即聚类）的情况下，该模型几乎以相反的方式工作，即从预期的结果（但未知）开始，然后训练算法。 人工神经网络及其在对于深度学习模型中的作用至关重要，在这种情况下，输入的数据是通过隐藏层进行读取的。每一层都需要进行训练以识别特定特征并最终生成输出。一辆自动驾驶汽车依靠这些内置的网络来识别树木，而不会将其认成停车标志或行人。 还有，没有一种机器学习算法是“万能的”，即算法完全取决于具体的商业需求；对于面部识别来说，特定的深度学习模型可能更好，而通过回归实现的机器学习算法则更适合用于预测系统故障。 创成式设计： 借助新兴的衍生式设计概念，工程师将能够在整个制造过程中提高生产率，创新能力和效率。 在这些迭代设计过程中，人工输入被用作约束和特征，然后软件直观地通过实时仿真实现符合参数的设计。 通过提出可供考虑的设计替代方案并将各种因素联系起来，例如首选材料，购买决策，制造能力，产品差异和供应链状态等，人工智能已经融入到整个开发过程中。 这些软件程序中包含了一系列工程工具和支持用例，包括拓扑优化，体积建模和晶格结构设计，使功能强大的产品能够通过增材制造得以实现。分析师预测，到2030年，新兴的创成式设计市场规模将接近450亿美元。 AI 的应用领域非常广泛，其有众多细分领域，例如机器学习和深度学习，这些都已经植入到很多应用中，包括计算机视觉和创成式设计等。 要想让AI助力您成功，就需要定位对企业成功至关重要的特定商业问题，然后与和您有共同愿景的合适技术提供商共同合作。采用了AI后，工业企业就向实现整个企业的数字化转型的目标又迈进了一步。 先进制造业+工业互联网 产业智能官 AI-CPS 加入知识星球“产业智能研究院”：先进制造业OT（自动化+机器人+工艺+精益）和工业互联网IT（云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）产业智能化技术深度融合，在场景中构建“状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升”的产业智能化平台；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。 产业智能化平台作为第四次工业革命的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎；重构设计、生产、物流、服务等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态和新模式；引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。 产业智能化技术分支用来的今天，制造业者必须了解如何将“智能技术”全面渗入整个公司、产品、业务等商业场景中，利用工业互联网形成数字化、网络化和智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和焕然新生。 原文章作者：工信智媒，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

点击添加图片描述（最多60个字） 在当前智能制造的热潮之下，很多企业都在规划建设智能工厂。那么，智能工厂的规划要考虑哪些核心要素？关注哪些维度？ 智能工厂的智能化基因 在智能工厂里，人、机器和资源如同在一个社交网络里自然地相互沟通协作，生产出来的智能产品能够理解自己被制造的细节以及将如何使用，能够回答"哪组参数被用来处理我"、"我应该被传送到哪里"等问题。 同时，智能辅助系统将从执行例行任务中解放出来，使他们能够专注于创新；灵活的工作组织能够帮助工人把生活和工作实现更好地结合，个体顾客的需求将得到满足。 No.1 智能工厂核心架构 1. 三个集成 智能工厂中的三项集成包括：横向集成、纵向集成与端对端的集成。 点击添加图片描述（最多60个字） 将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施通过CPS形成一个智能网络，使人与人、人与机器、机器与机器以及服务与服务之间能够互联，从而实现横向、纵向和端对端的高度集成，集成是实现工厂智能化的重点也是难点。 2. 数据处理：大数据分析 点击添加图片描述（最多60个字） 数据是智能工厂建设的血液，在各应用系统之间流动。在智能工厂运转的过程中，会产生设计、工艺、制造、仓储、物流、质量、人员等业务数据，这些数据可能分别来自ERP、MES、APS、WMS等应用系统。 因此，在智能工厂的建设过程中，需要一套统一的标准体系来规范数据管理的全过程，建立数据命名、数据编码和数据安全等一系列数据管理规范，保证数据的一致性和准确性。 点击添加图片描述（最多60个字） No.2 智能工厂主要建设模式 由于各个行业生产流程不同，加上各个行业智能化情况不同，智能工厂有以下几个不同的建设模式。 ▍第一种模式是从生产过程数字化到智能工厂。在石化、钢铁、冶金、建材、纺织、造纸、医药、食品等流程制造领域，企业发展智能制造的内在动力在于产品品质可控，侧重从生产数字化建设起步，基于品控需求从产品末端控制向全流程控制转变。 ▍第二种模式是从智能制造生产单元(装备和产品)到智能工厂。在机械、汽车、航空、船舶、轻工、家用电器和电子信息等离散制造领域，企业发展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间，侧重从单台设备自动化和产品智能化入手，基于生产效率和产品效能的提升实现价值增长。 ▍第三种模式是从个性化定制到互联工厂。在家电、服装、家居等距离用户最近的消费品制造领域，企业发展智能制造的重点在于充分满足消费者多元化需求的同时实现规模经济生产，侧重通过互联网平台开展大规模个性定制模式创新。 智能工厂规划的核心要素 智能产线规划 智能产线是智能工厂规划的核心环节，企业需要根据生产线要生产的产品族、产能和生产节拍，采用价值流图等方法来合理规划智能产线。 智能产线的特点是： 1）在生产和装配的过程中，能够通过传感器、数控系统或RFID自动进行生产、质量、能耗、设备绩效（OEE）等数据采集，并通过电子看板显示实时的生产状态，能够防呆防错； 2）通过安灯系统实现工序之间的协作； 3）生产线能够实现快速换模，实现柔性自动化； 4）能够支持多种相似产品的混线生产和装配，灵活调整工艺，适应小批量、多品种的生产模式； 5）具有一定冗余，如果生产线上有设备出现故障，能够调整到其他设备生产； 6）针对人工操作的工位，能够给予智能的提示，并充分利用人机协作。 设计智能产线需要考虑如何节约空间，如何减少人员的移动，如何进行自动检测，从而提高生产效率和生产质量。 企业建立新工厂非常强调少人化，因此要分析哪些工位应用自动化设备及机器人，哪些工位采用人工。对于重复性强、变化少的工位尽可能采用自动化设备，反之则采用人工工位。 精益生产 精益生产的核心思想是消除一切浪费，确保工人以最高效的方式进行协作。很多制造企业采取按订单生产或按订单设计，满足小批量、多品种的生产模式。 智能工厂需要实现零部件和原材料的准时配送，成品和半成品按照订单的交货期进行及时生产，建立生产现场的电子看板，通过拉动方式组织生产，采用安灯系统及时发现和解决生产过程中出现的异常问题。同时，推进目视化、快速换模。很多企业采用了U型的生产线和组装线，建立了智能制造单元。推进精益生产是一个持续改善的长期过程，要与信息化和自动化的推进紧密结合。 制造执行系统 MES（制造执行系统）是智能工厂规划落地的着力点，MES是面向车间执行层的生产信息化管理系统，上接ERP系统，下接现场的PLC程控器、数据采集器、条形码、检测仪器等设备。MES旨在加强MRP计划的执行功能，贯彻落实生产策划，执行生产调度，实时反馈生产进展。 1）面向生产一线工人：指令做什么、怎么做、满足什么标准，什么时候开工，什么时候完工，使用什么工具等等；记录“人、机、料、法、环、测”等生产数据，建立可用于产品追溯的数据链；反馈进展、反馈问题、申请支援、拉动配合等； 2）面向班组：发挥基层班组长的管理效能，班组任务管理和派工； 3）面向一线生产保障人员：确保生产现场的各项需求，如料、工装刀量具的配送，工件的周转等等。 为提高产品准时交付率、提升设备效能、减少等待时间，MES系统需导入生产作业排程功能，为生产计划安排和生产调度提供辅助工具，提升计划的准确性。 工厂智能物流 推进智能工厂建设，生产现场的智能物流十分重要，尤其是对于离散制造企业。智能工厂规划时，要尽量减少无效的物料搬运。根据每个客户订单集中配货，并通过RGV配送到装配线，消除了线边仓。 离散制造企业在两道工序之间可以采用AGV、RGV（有轨穿梭车）或者悬挂式输送链等方式传递物料。在车间现场还需要根据前后道工序之间产能的差异，设立生产缓冲区。立体仓库和辊道系统的应用，也是企业在规划智能工厂时，需要进行系统分析的问题。 设备管理 设备是生产要素，发挥设备的效能（OEE—设备综合效率）是智能工厂生产管理的基本要求，OEE的提升标志产能的提高和成本的降低。生产管理信息系统需设置设备管理模块，使设备释放出最高的产能，通过生产的合理安排，使设备尤其是关键、瓶颈设备减少等待时间。 在设备管理模块中，要建立各类设备数据库，设置编码，及时对设备进行维保；通过实时采集设备状态数据，为生产排产提供设备的能力数据；企业应建立设备的健康管理档案，根据积累的设备运行数据建立故障预测模型，进行预测性维护，最大限度地减少设备的非计划性停机；要进行设备的备品备件管理。 建设智能工厂无疑是制造企业转型升级的重要方式，同时应围绕企业的中长期发展战略，根据自身产品、工艺、设备和订单的特点，合理规划智能工厂的建设蓝图。在推进规范化、标准化的基础上，从最紧迫需要解决的问题入手，务实推进智能工厂的建设。 END 声明：本公众号所发稿件、图片、视频均用于学习交流，文章来源网络，版权归原作者所有，如涉及作品内容、版权和其他问题，请及时与我们联系删除！ 原文章作者：LCIA研习社，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

新业态新技术快速涌现 智能制造发展前景广阔 赛迪（上海）先进制造业研究院执行院长董凯说，智能制造发展进入洗牌期，主要表现是工业机器人产业和数控机床行业告别高增长阶段。尽管产业增速有所回落，但在国家政策的支持下，智能制造领域的发展前景依然被业界看好，呈现十大新趋势。 趋势一：需求导向、痛点聚焦将指引工业人工智能从理想走入现实。专家们分析认为，要实现这一目标，一方面，人工智能技术在制造业的应用重点在于工业智能产品或具体工业痛点的解决方案。另一方面，相较于“锦上添花”的工业智能产品，“雪中送炭”的技术更容易被制造业企业接受。比如，基于机器视觉的表面质量检测技术帮助提升产品质量；或用基于知识图谱的智能CAD来提高生产效率；又或者用基于人工智能的能源分配来降低生产成本。 在福建泉州、浙江宁波、湖北武汉等城市，无论是传统的石化行业还是纺织服装行业，都发生了可喜的变化。泉州华宝鞋业公司智能改造后，减少用工70%以上，提高产能1.25倍；江苏胜利精密公司三年来完成20多条生产线的智能化改造，一线工人减少70%，效率和产出提升超过30%，智能化和数字化为传统产业快速赋能。 趋势二：工业大数据将成为智能制造和工业互联网发展的核心。专家认为，在工业大数据发展过程中，安全性将成为企业智能化升级决策的重要依据。例如，工业核心数据、关键技术专利等数字化资产对企业的价值正在加速提升；降低数据安全隐患、提升系统安全和数据安全成为企业数字化改造升级中愈加重要的参考指标；增加厂区生产安全、过程安全迫在眉睫。 趋势三：基于大数据的工业智能将带来更多服务型应用场景。董凯举例说，正在快速形成的基于工业数据的故障诊断及预测性维护就是典型的服务型应用场景。这种服务场景通过对生产线的监测和历史数据进行处理并存储后，进行基于人工智能的预测性分析，对企业给出维护建议并对生产进行实时预警。 新业态、新模式在试点城市快速涌现。以海尔COSMO、树根互联、航天云网为代表的工业互联网平台迅速发展，工业机器人、无人机、信息智能硬件、智能网联汽车等新动能快速发展。在新松“机器人智能工厂”，企业生产效率提高200%，新的工厂模式仅需三个月即可完成快速复制，能有效提升国产高端机器人产能。 趋势四：设备状态智能管理系统将成为远程运维的新模式，将形成以数据为核心，从智能采集、智能分析、智能诊断、智能排产、自动委托、推送方案、远程支持到智能检验，再进入新一轮智能采集的闭环运行模式。 趋势五：工业区块链将服务于数据安全及分布式智能生产网络。董凯认为，去年10月，中央政治局第十八次集体学习强调要把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口。这为工业区块链的发展营造了有利的政策环境。运用工业区块链技术，有望突破工业互联网“工业数据安全”与“企业盈利模式”两大瓶颈。一方面，工业区块链技术可以为工厂提供不同安全等级的区块链加密服务，对工厂间的重要数据进行无中介传递，保障各重要生产数据的加密安全；另一方面，随着工业区块链技术应用，将形成分布式智能生产网络，以终端客户需求为主导，促进工业的服务化转型。通过集成化与智能化生产，提高企业效率。通过标准化与网络化生产，降低企业生产成本。 趋势六：协作机器人将成为工业机器人的主流发展方向。专家认为，人机协作将成为工业生产的重要模式。2019年的上海工博会上，丹麦的UR公司、日本发那科、川崎、德国库卡等国际领先机器人企业在现场首发最新协作机器人产品；国产企业如新松、埃夫特、节卡、珞石、邀博等也发布了自己的协作机器人。2019年，在世界机器人大会、上海工博会及世界智能制造大会上，协作机器人受到国内外厂商大力追捧，未来前景可期。 趋势七：基于算法的工业智能平台将成为应用场景的重要基石。专家分析认为，不同工业行业有各自独特的行业门槛，每个工业场景在不同行业、不同企业中的需求差异较大。人工智能与制造业深度融合的路径就是将信息技术与工业场景应用端结合。将核心工艺模型化、算法化、代码化的工业智能算法平台面向工业场景，可以为底层应用提供便捷的开发服务。 趋势八：云边协同将成为工业智能应用产品重要技术路线。专家表示，一方面，未来将丰富的云端业务能力延伸到边缘节点，实现传感器、设备、应用集成、图像处理的协同；另一方面，行业将在云端与边缘共同发力，云边结合打造行业的工业大脑。算法升级将由云端完成。 趋势九：TSN和5G技术将引领工业网络发展。TSN即时间敏感网络，它与5G技术主要用于解决工业物联网难题。在技术应用方面，目前由中国新科集团、烽火科技、大唐移动与中国移动合作，建成了全国首个全流程5G智能制造生产线。该生产线基于5G的工业控制互操作，工厂自动化线体效率提升了70%，总体制造运营效率较改造前提升30%以上。此外，中国商飞联合中国联通和华为，建成全球首个5G工业园区，并同步建设5G云端，具备了海量数据的人工智能飞机处理能力。 趋势十：工艺装备的智能化将成为制造业转型发展的突破口。董凯表示，未来核心工艺装备与人工智能融合，实现工艺装备的智能化，将成为制造业转型发展的突破口。 聚焦强基础补短板 解决制造业“卡脖子”问题 基于这十大新趋势，董凯等专家建议，无论是产业政策引导，还是企业智能化建设，都应鼓励深入挖掘工业服务的价值；面向工业客户，积极寻找创新可盈利的新商业模式；努力实现工业服务与新一代信息技术融合发展；打造面向全产业链的工业服务产品体系；进一步加强政府的政策性引导；协同创新，打造智能远程运维创新中心，以服务为核心整合多方资源。 合肥市委政研室副主任范观兵说，工业基础不牢、关键零部件等“卡脖子”问题突出是我国制造业发展面临的两大主要难题，政策导向必须坚持聚焦强基础和补短板两大关键点。实践证明，抓住这两大关键点就会出效益。 以合肥家电制造业为例，过去虽然企业数量多、产量大，但基础薄弱、质量效益差。近年来，合肥从做强产业基础、做长家电产业链入手，形成了“龙头企业-大项目-产业链-制造基地-产业集群”的模式。家电制造不仅成为合肥首个千亿级产业，还带动液晶面板这一新的千亿级高新技术产业崛起，实现了传统产业和新技术产业的双提升。 业内人士认为，各地在坚持强基础、补短板的同时，要有专注目标持续投入的韧性，要有勇于挑战世界难题的雄心，还要有全球资源配置的眼光。宁波市发改委副主任鲍正操说，服装纺织行业一直是宁波支柱产业之一。金融危机后服装外贸出口困难，当地坚持鼓励企业把老本行做精做专，通过技术革新、数字化应用等再造产业链，形成了宁波德鹰等一批行业“专精特”冠军企业，整体推动了服装纺织行业提档升级。 来源 经济参考报 原文章作者：一点资讯，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

本报实习记者于泓泽通讯员赵伟佳 黄色安全围栏将库区隔开，运行中的无人吊车上显示的“自动模式”几个字格外醒目，一支钢卷，从抓取到入库，整套动作一气呵成……在这里，“黑灯工厂”不再是遥不可及的概念，智能已为工业制造点亮“明灯”。2019年12月下旬，《中国冶金报》记者走进中国西北地区首个无人化“智能仓库”——包钢稀土钢板材厂冷轧智能仓库，感受包钢智能制造应用从单个工序向区域协同的全新突破。 应用二维码，钢卷信息可“智联” 应用5G通信技术的无人矿车、嵌入各工序的工业机器人、无人值守的泵站……伴随着制造业创新发展的脚步，这些智能制造项目陆续植根于包钢。在单个项目大放异彩的同时，包钢瞄准了“实现智能制造系统化、集控化和一键化”的更高目标。 在包钢稀土钢板材厂冷轧智能仓库，负责整套智能仓库设计改造的总工程师石爱文向《中国冶金报》记者展示了钢卷二维码。从外观来看，钢卷二维码与我们日常使用的二维码并无不同。石爱文介绍，二维码就是钢卷的“身份证”，也是串联起物联网的关键信息。现在，在包钢，通过运用射频识别技术，工作人员可以轻松识别、跟踪钢卷信息。与此同时，相关数据信息也会自动上传至库区管理系统，工作人员可以一键查询各项工作数据，并能够通过库区管理界面实时了解库区信息。 在智能仓库，被扫描过二维码的钢卷，会在托盘运输链上稍作等待，然后由无人吊车吊运入库，库区管理界面上准确记录入库钢卷信息。全流程运输毫不拖泥带水，数据信息也真正实现了透明化、动态化、实时化。 操作“一键化”，库存不再全靠“盘” 传统仓储系统运行，离不开现场操作人员的协同配合，但随着时间推移，库存信息累积使人工“盘库”的次数增多、难度不断增大，数据纰漏在所难免。智能仓库投入运行后，不仅可有效保证数据准确性，而且能够根据生产计划，实现中间库智能配送，在提高库区设备作业效率的同时优化库存。 在操作室中，该公司软件技术工程师张玺点开操作系统中的库区管理界面向《中国冶金报》记者展示，由三维立体建模构成的库区界面与操作室外的现场情况一模一样，甚至连吊车运行的实时位置信息也与界面信息同步。点击操作界面上的任意钢卷，其规格、重量、直径、钢卷号、位置等信息一目了然。 吊车有“大脑”，保障安全“手”还巧 安全人员经常会告知工作人员，进入厂房后要时刻注意“海、陆、空”，其中“空”就包含运行中的吊车。无人行车是智能仓库的一个组成部分。如果套用以往的认知，这些无人操作的硕大机械高悬空中，似乎增加了不安全的因素。而实际上，这些“大家伙”虽然在高空穿梭，但也能称得上是“遵纪守规、安全友好”的忠诚伙伴。 库区中的黄色安全栏，是一道保障安全的“硬”隔离，也是智能仓库的无人行车边界。隔离栏上每隔一段距离，都有一道可进入库区的安全门，门上有一个红色按钮，与库区管理系统相连，只有获得准入许可，门才会自动打开。同时，该区域对应的无人吊车不会进入这一领域工作，确保人员安全。 据董秉伟介绍，无人行车的连锁安全措施不仅能够保障生产安全，还有两点值得点赞：一是在库区产生“二层卷”时能够准确识别、吊运；二是无人行车项目试运行以来，未发现任何钢卷产生“吊损”，产品外观质量实现超预期提升。 近年来，包钢加速推动智能制造项目“生根发芽”，增加产业转型的技术赋能。未来，包钢将逐步从工序智能化应用拓展到区域智能化应用，加速建设工业智能体系，让智能为制造点亮前路。 (《中国冶金报》2020年1月22日08版八版) 来源: 中国冶金报 关注同花顺财经微信公众号(ths518)，获取更多财经资讯 原文章作者：同花顺财经，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

全球智能工业大会是全球智能工业发展甲流中的的重要活动，为的是加强全球智能工业产业链和企业之间的交流与合作。2019全球智能工业大会将于11月23日-25日在中国的广州南丰国际会展中心的丰朗豪酒店隆重举行。 机器人”了解更多详情 中科罗伯特机器人学院 2019第三届全球智能工业大会暨博览会暨全球创新技术成果转移大会，本次的主题是“引领创新产业变革，开创智能中国新未来”，将涵盖“国内到国际”、“从产业链的上游到下游”、“从创新到落地”和“产、学、研、政、经”，及区域合作论坛、主题论坛、产业应用论坛、国际专场对接会、全球高新技术成果转移洽谈对接会、智能工业博览会和2019人工智能行业优秀企业评选者七大方面，本次大会又将成为全球智能工业聚焦的年度盛会。 大会将邀请到行业专家、知名学者、外国专家和企业代表共聚一堂，交流行业现状，展望产业前景、探索发展新模式、增强国际交流合作，引领全球智能化新时代。在大会期间还将举办3场区域合作论坛、4场创新主题分论坛、6场产业化应用论坛、数场国际专场对接会和全球高新技术成果转移洽谈会。 中科罗伯特机器人学院 2019第三届全球智能工业大会暨博览会暨全球创新技术成果转移大会将会对进一步完善产业服务体系，优化本地产业环境，打造国际化合作产业生态链进行探讨，为我国制造业的强大发展提供有力的支撑。 原文章作者：一点资讯，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

导读：随着智能制造时代，尤其是工业互联网时代的逐步加深OT（简单看成自动化）和IT层面的融合，二者从业工程师们对于网络技术和知识的了解必不可少。尤其像很多从事OT工作的技术人员在工作中经常在CMD（Windows）中使用Ping命令来测试网络的情况。但是，很多人其实是不怎么了解其背后其实使用了一种叫做ICMP的应用层协议，老鬼将对该协议以及其常见情况，向大家分享一下Ping背后的原理 原创版权声明：本文为今日头条自媒体-物联老鬼的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 这是物联老鬼在【今日头条】写的第112篇文章 前言 在智能制造项目或者工业物联网项目中，首先需要解决的问题就是确保整个网络的连通性，实现应用、设备的互联互通。但是网络的是否连接打通，我们经常使用Ping命令在CMD窗口中进行网络测试。而这个动作的背后其实是源站到目的站之间使用了OSI七层模型中应用层协议ICMP协议，来进行传输通信，其常见的另外一种应用就是Tracert，其用于跟踪报文的转发路径的。 老鬼将按照以下结构进行介绍相关内容，同时本篇文章属于技术类的文章，建议您可以实际进行测试使用： 什么是ICMP协议ICMP的几个关键功能ICMP的数据包结构ICMP的2中应用：Ping应用、Tracert应用 什么是ICMP协议 ICMP协议，英文全称为Internet Control Message Protocol，即以太网控制报文协议，其采用的是一种侦测与回报机制的技术手段，来检测网路的连线状况﹐也能确保连线的准确性。 该协议同 IP 协议、ARP 协议、RARP 协议及 IGMP 协议同属于TCP/IP 模型的网络层界面。主要用于在IP主机、路由器之间传递控制消息。控制消息是指网络通不通、主机是否可达、路由是否可用等网络本身的消息。这些控制消息虽然并不传输用户数据，但是对于用户数据的传递起着重要的作用。 其中Ping和tracert均是基于该协议而应用到日常网络管理的典型实际案例中的常用网络管理命令，其中Ping 用来测试网络可达性，tracert 用来显示到达目的主机的路径。 ICMP的几个关键功能 ICMP的重定向功能 ICMP的重定向，即ICMP Redirect，主要用于用于支持路由功能。如图所示，主机A希望发 送报文到服务器A，于是根据配置的默认网关地址向网关RTB发送报文 。网关RTB收到报文后，检查报文信息，发现报文应该转发到与源主机 在同一网段的另一个网关设备RTA，因为此转发路径是更优的路径。所 以RTB会向主机发送一个Redirect消息，通知主机直接向另一个网关 RTA发送该报文。主机收到Redirect消息后，向RTA发送报文，RTA会将报文转发给服务器A ICMP差错检查 ICMP Echo消息包含了ICMP Echo Request和ICMP Echo Reply消息，二者常用于诊断源和目的之间的网络连通性，还可以提供其他信息，如报文往返时间等。 ICMP错误报告 ICMP定义了各种错误消息，用于诊断网络连接性问题；根据这些错误 消息，源设备可以判断出数据传输失败的原因。比如，如果网络中发生 了环路，导致报文在网络中循环，最终TTL超时，这种情况下网络设备 会发送TTL超时消息给发送端设备。又比如如果目的不可达，则中间的 网络设备会发送目的不可达消息给发送端设备。目的不可达的情况有多 种，如果是网络设备无法找到目的网络，则发送目的网络不可达消息； 如果网络设备无法找到目的网络中的目的主机，则发送目的主机不可达消息。 ICMP的数据包结构 ICMP消息封装在IP报文中。ICMP消息的格式取决于Type和Code字段， 其中Type字段为消息类型，Code字段包含该消息类型的具体参数。后 面的校验和字段用于检查消息是否完整。消息中包含32比特的可变参数， 这个字段一般不使用，通常设置为0。在ICMP Redirect消息中，这个字 段用来指定网关IP地址，主机根据这个地址将报文重定向到指定网关。 在Echo请求消息中，这个字段包含标识符和序号，源端根据这两个参数 将收到的回复消息与本端发送的Echo请求消息进行关联。尤其是当源端 向目的端发送了多个Echo请求消息时，需要根据标识符和序号将Echo 请求和回复进行一一对应。 ICMP的2中应用：Ping应用、Tracert应用 Ping应用 ICMP的一个典型应用是Ping。Ping是检测网络连通性的常用工具，同 时也能够收集其他相关信息。用户可以在Ping命令中指定不同参数，如 ICMP报文长度、发送的ICMP报文个数、等待回复响应的超时时间等， 设备根据配置的参数来构造并发送ICMP报文，进行Ping测试。 Ping常用的配置参数说明如下： -a source-ip-address指定发送ICMP ECHO-REQUEST报文的源IP地 址。如果不指定源IP地址，将采用出接口的IP地址作为ICMP ECHOREQUEST报文发送的源地址。-c count指定发送ICMP ECHO-REQUEST报文次数。缺省情况下发 送5个ICMP ECHO-REQUEST报文。-h ttl-value指定TTL的值。缺省值是255。-t timeout指定发送完ICMP ECHO-REQUEST后，等待ICMP ECHOREPLY的超时时间 Ping命令的输出信息中包括目的地址、ICMP报文长度、序号、TTL值、 以及往返时间。序号是包含在Echo回复消息（Type=0）中的可变参数 字段，TTL和往返时间包含在消息的IP头中. Tracert应用 ICMP的另一个典型应用是Tracert。Tracert基于报文头中的TTL值来逐 跳跟踪报文的转发路径。为了跟踪到达某特定目的地址的路径，源端首 先将报文的TTL值设置为1。该报文到达第一个节点后，TTL超时，于是 该节点向源端发送TTL超时消息，消息中携带时间戳。然后源端将报文 的TTL值设置为2，报文到达第二个节点后超时，该节点同样返回TTL超 时消息，以此类推，直到报文到达目的地。这样，源端根据返回的报文 中的信息可以跟踪到报文经过的每一个节点，并根据时间戳信息计算往 返时间。Tracert是检测网络丢包及时延的有效手段，同时可以帮助管理 员发现网络中的路由环路。 Tracert常用的配置参数说明如下： -a source-ip-address指定tracert报文的源地址。-f first-ttl指定初始TTL。缺省值是1。-m max-ttl指定最大TTL。缺省值是30。-name使能显示每一跳的主机名。-p port指定目的主机的UDP端口号。 尾言 至此，我们已经针对ICMP协议进行了介绍，相信大家对其的使用应该有了一个更新的认识#2020十大科技趋势# 物联老鬼-致力于关注智能制造、工业4.0转型升级的知识和经验的传播，致力于帮助那些期望进行数字化转型或从事数字化工作的人，提供一个专业、严谨、科学的新媒体平台！ 原文章作者：物联老鬼，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

图片来源：pixabay.com 来源：物联之家网（iothome.com） 转载请注明来源！ 想象一下走进一家类似于高科技研究实验室的制造工厂，这与我们印象中的制造业形象完全不同。而这不再是梦想，也不再是遥不可及的未来。欢迎来到智能工厂的世界——高效制造和生产的新前沿。 什么是智能工厂？ 根据美国国家标准与技术研究所的说法，智能工厂是“一种完全集成和协作的制造系统，能够实时响应工厂、供应链和客户需求的不断变化。” 顾名思义，智能工厂是高度数字化的制造或生产设施，也是系统相互连接并实时交换生产数据的地方。这种通信在不同系统之间无缝进行，并且整个生产流程自动进行，而无需任何人工干预。 智能工厂的关键是数据。当数据流经系统以实现关联操作时，整个设施都可以学习并适应不断变化的业务需求。换句话说，智能工厂是一种智能生产系统，可以随时随地学习并动态地适应变化。 智能工厂利用人工智能（AI）、物联网（IoT）、机器对机器通信（M2M）等多种技术来达到高水平的自动化和效率。此外，智能工厂还包括车间与其整个供应链之间通过互联IT环境的连接，以使物料分别顺利流入和流出企业。 由于运营中发生了如此巨大的变化，因此智能工厂通常被视为第四次工业革命（俗称工业4.0），它们会将物理机器与业务流程结合起来，从而做出与效率和优化相关的复杂决策，而无需人工干预。 为什么要转向智能工厂？ 既然我们知道了什么是智能工厂，那么我们为什么要转向智能工厂？让我们来看看智能工厂给企业带来的一些好处。 ▲预测性维护 根据eMaint的一份报告显示，企业80%的时间都是在应对维护问题，而不是预防它们。这意味着大量的资源消耗，包括员工生产力、时间和金钱。智能工厂通过预测性维护克服了这个问题。当机器或网络的性能下降时，这会向用户发出早期预警，因此维护团队可以采取必要的措施进行修复。因此，不会造成业务中断或损失。 ▲提高效率 智能工厂通过将物理系统和数字系统结合在一起，弥合了控制系统与其内部实施之间的差距。这意味着智能工厂将控制系统、数据系统和物理系统结合起来，以减少生产流程中的时间延迟。反过来，这将导致更高的效率和对可用资源的更好利用。此外，与传统工业相比，智能工厂能够以惊人的速度生产产品。 ▲优化资产 智能工厂可以优化不同的资产，并帮助组织充分利用它们。它有助于实时确定人员、设备和资源的性能和位置，以便可以随时进行必要的库存更改。此外，它还可以帮助组织利用所有这些资源的协同作用，从而在生产效率和收入方面获得显著优势。 ▲增强协作 机器的性能和生产设施的整体可见性远远超出了存放机器的工厂车间。当您将供应链与生产设施连接在一起时，它会创建一个动态工作流，为组织中的每个相关团队提供必要信息。这增强了协作，提高了生产力，并确保了运营从头到尾的顺利进行。 ▲可扩展的基础设施 当您第一次创建基础设施时，资本成本会很高。但随着时间推移，基础设施将变得非常具有成本效益，因为它们可以很容易进行扩展，以满足您不断增长的业务需求。（来自物联之家网）此外，您的基础设施将提高生产力和安全性，因此您无需在这些方面花费额外的资金。作为一项奖励，您的智能工厂将遵守不同法定机构制定的所有安全标准和规范。 ▲更好的员工流动性 员工和主管可以在工厂四处走动，并从任何系统访问数据以检查生产系统的效率。这增强了他们的角色，提高了他们的生产效率，并提高了他们成为组织一部分的整体动力。这还能提高创造力，并能为员工提供设计和实施新解决方案的机会。 正如您所看到的，这些好处对您的组织来说是一个好兆头，这就是为什么整个世界都在迈向工业4.0的原因所在。 我们在哪？ 毫无疑问，上述好处感觉就像是科幻电影中的场景。那么，这就是今天的现实吗？我们还有多久才能到达？ 尽管距离拥有完全自动化的智能工厂还有数年之遥，但好消息是许多公司已开始实施智能工厂的诸多方面，并且他们也已经获得了好处。让我们来看看这些新兴的智能工厂。 ▲西门子智能工厂，德国安贝格 西门子的这家智能工厂是将现实世界和虚拟世界结合在一起的先进自动化的很好例子。该工厂参与生产Simatic控制装置，该装置由全球250多家供应商提供的10,000种产品组成，包含超过16亿个组件。该工厂每天生产950多种产品。 由于其可以处理的变量和复杂性，该工厂的能力远远超过了其他西门子工厂。这样的智能工厂之所以成为可能，是因为许多先进技术（物联网、人工智能、数据分析等）相互作用，共同创造了一个高效且无差错的IT生态系统。 根据Gartner的报告，该工厂生产线的可靠性达到99%，其中每100万件产品中的残次品数量只有15件。未来几年，当这些系统学会并试图避免错误时，这个比率预计会下降。 ▲韩国的智能工厂 由于韩国政府采取了积极主动的措施，因此韩国各个行业都在迅速采用智能工厂。据估计，到2025年，韩国将拥有3万多家智能工厂，以利用日益增长的数字化和新技术的出现。 政府正在为企业提供激励措施，并计划在2020年向研发方面投入约1.89亿美元。值得注意的是，韩国99%的企业都是中小型企业。 除了这些例子之外，世界上还有成千上万的公司正在自动化他们的部分生产流程，以获得智能工厂可能带来的最佳效益。（来自iothome）随着新技术的出现，毫无疑问，越来越多的公司将实施自动化并整合其运营的更多方面，很快，智能工厂将成为当今的主流。好消息是，我们不必等待很久才能看到这种转变，因为专家认为，到2025年，智能工厂将无处不在。 原文章作者：物联之家，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

如今每个人都意识到人工智能(AI)拥有在众多工业应用中实现深刻变革的潜力，为何 AI 拥有这个能力? 尽管 AI 技术并不是什么新鲜事物，但数据的爆炸式增长促使 AI 以惊人的速度发展，例如在百度和谷歌等数十亿次的搜索提供了相当大的实时数据集，支持了 AI 的蓬勃发展。 AI 所基于的基础过程是受到 AI 和机器学习(ML)影响的工业应用，包括预测性维护、工业通信、机器人技术和电机控制。 传感器推动 AI 创新 在儒卓力(Rutronik Elektronische Bauelemente GmbH)，我们清楚地了解到人们每年生成的数据量都在翻倍，并且据预测，在未来十年内将有 1500 亿个联网传感器——这是地球人口数量的 20 倍以上。通过这些传感器阵列扫过的数据集，可以加快学习曲线，并允许实现数据分析自动化，即机器学习。处理的信息越多，机器学习就变得越准确。毫无疑问，传感器现已成为儒卓力广泛产品组合中的重要元件。 传感器与灵活且量身定制的算法结合使用，可以创建基于软件的智能传感器体系结构，该体系结构支持各种智能实施。而且，传感器融合，即结合使用多功能单元中的传感器，如今在结合不同类型的传感器数据和信息源方面发挥着重要的作用。 儒卓力产品组合中的传感器 我们提供的传感器组件来自领先供应商的全面产品组合，包括 MEMS 传感器、压力传感器以及磁传感器和光传感器。它们还包括复杂的多功能或“融合”传感器，其中加速度计、陀螺仪和磁力计可能集成在芯片上，例如在飞机导航惯性测量单元(IMU)中。 例如，机器人技术领域的设计人员可能会对意法半导体(ST)的 BlueCoin 机器人耳朵(STEVAL-BCNKT01V1)感兴趣。这款用于物联网应用的增强声学和运动传感的集成开发和原型构建平台是根据人耳的聆听和平衡功能建立的。 借助入门套件的扩展功能，BlueCoin 可让用户通过使用一个四位数码 MEMS 麦克风阵列，高性能 9 轴惯性和环境传感器单元以及飞行时间(ToF)测距传感器，来探索开发针对机器人技术和自动化应用的高级传感器融合和信号处理功能。 高性能 STM32F446 180 MHz MCU 通过现成的免版税构件，可以实时实现非常先进的传感器融合算法，例如自适应波束形成和声源定位。 BlueCoin 可以通过板载 BLE 链路连接到任何 IoT 和智能工业无线传感器网络。 ST 的 VL53L0X 既适用于机器人技术，也适用于 IoT、UAV(无人机)和工业控制中的应用，是现今市场上最小的飞行时间(ToF)传感器。它通过提供快速、准确和强大的解决方案来实现更长距离的测量，为集成 AI 技术的新应用打开了大门，同时也壮大了 ST FlightSense?产品系列。 VL53L0X 包含一个 SPAD(单光子雪崩二极管)检测器阵列和一个基于一级眼安全 VCSEL(垂直腔表面发射激光器)的集成 940 nm 光源。当与在嵌入式微控制器上运行的算法配合使用时，即使在具有挑战性的操作条件下，也可以直接将到目标物体的距离精确定位到以毫米为单位。并且，其测量结果也不受目标物的反射率影响。 VL53L0X 采用超低功耗系统架构设计，非常适合无线和 IoT/IIoT 用例。 MEMS 的惊人进步 最近电子设计工程领域中可用的不同类型传感器的数量快速增长，这在很大程度上归功于微机电系统(MEMS)技术的进步。MEMS 传感器融合的一个突出示例(对于现在包含 AI 的应用)是 ST 用于智能工业的 MEMS 传感器，智能工业通常也被称为工业 4.0，即第四次工业革命。 ST 拥有广泛的产品范围，包括 3 轴小型加速度计、6 轴惯性模块、磁力计 / eCompass 和压力传感器。可扩展模块带有驱动器和 ST 的 Open，最多 6 轴(3 轴加速度计+ 3 轴陀螺仪或 3 轴磁性，3 轴磁性，1 个压力或温度)。MEMS 目录提供免费且易于使用的软件库以及 STM32 开放式开发环境。 该 MEMS 融合系列的众多应用包括预测性维护和早期故障检测；工业 IoT 和互联设备；机器人技术，自动化和 UAV(无人机)；惯性导航系统，以及运动跟踪。 汽车和工业安全 汽车和工业安全高度依赖于对运行速度和位置的确定。英飞凌(Infineon)的 TLE4921-5U 是非常稳健且具有成本效益的解决方案，可用于各种汽车和工业应用中的速度测量。 这款差分霍尔传感器不仅性能出色，还可以进行简单的低成本磁路设计，因此非常适合所有入门级速度传感应用。 同样，英飞凌的 TLE4941plusC 也是一款差分霍尔传感器，能以磁学方式测量汽车的车轮速度。它是英飞凌极为成功的 TLE4941 系列的最新成员，也是其替代产品。 与先前的产品一样，TLE4941plusC 是单芯片解决方案，在单个芯片上结合了霍尔传感器元件以及模拟和数字信号处理功能。由于采用差分原理，它可以不受任何不希望出现的磁场和干扰的影响。霍尔元件之间的距离已减小到 2 mm，使其适合于较小的编码器。 TLE4941plusC 的应用包括汽车应用中的车轮速度传感和防抱死制动系统(ABS)；电子稳定程序(ESP)；自动变速箱，以及工业速度传感。 儒卓力的 AI 解决方案 实际上，作为一家拥有多年经验的全球电子元器件分销商，我们提供应对 AI 挑战所需的所有技术。 例如，我们提供来自英特尔的 Movidius 神经计算棒 2 代(NCS 2)。对于开发人员而言，借助 NCS 2 的增强功能，现在比以往任何时候都更容易将计算机视觉和人工智能带入 IoT 和边缘设备原型，无论用户是在开发智能相机，还是具有手势识别功能的无人机、工业机器人，或是下一个“必备”智能家居设备，英特尔?NCS2 均可实现更智能的原型设计。 这个看起来像标准 USB 3.0 拇指驱动器的东西在其内部隐藏了不少细节，它基于 Intel?Movidius?Myriad?X VPU 构建，具有神经计算引擎，即一种用于深度神经网络推理的专用硬件加速器。英特尔 NCS 2 具有比初始版本更多的计算核心，并且可以访问 OpenVINO?工具包的 Intel?发行版，性能比上一代提高了八倍。凭借仅仅 1W 的惊人低功耗，它是移动或其他低功耗应用的最佳设备。 自动化创新 此外，儒卓力汇聚了一组边缘计算方面的专家，以支持客户开展其设计和项目。我们的垂直计划被称为“自动化创新(Innovation in Automation)”，整合了面向硬件和软件开发经过认证的特许合作伙伴网络。 基于儒卓力硬件产品组合(包括控件、驱动器和传感器)，我们的自动化创新软件合作伙伴开发了针对特定客户的算法和软件，以解决传感器融合和自动化数据分析中出现的复杂数学问题。 最终，儒卓力基于对传感器数据的监视和实时异常检测，帮助实现用户所需的自动化数据分析。我们与合作伙伴携手合作，通过提供硬件和软件工具以及 FAE 团队，为客户的下一个项目提供支持。 原文章作者：与非网，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

“需要建立一种除实时控制和功能安全控制依旧安排在现场层之外，其他所有的通信服务都是扁平化的通信结构。” 传统的网络结构秉承工业自动化的分层递阶架构（如图1所示），基本上是多级的分层递阶系统，采用以太网交换器构成树形结构。这种静态结构的设计能满足客户端-服务器计算方式占主要地位的应用，但面对今天企业对信息的处理和存贮要求变成动态的时候，特别是在工业物联网和大数据迅速发展的强烈趋势下，这种网络结构就完全不适应了。 显而易见，实现工业4.0、智慧工厂和智能制造，必须建立在业务应用扁平化的基础上，即控制级、流程控制级、生产管理级和企业管理级的各类应用，必须根据要求直接而且实时动态地建立链接（如图2所示）。这就需要建立一类包括实时控制和及时监控在内的、强有力的联网技术和规范的基础。这类联网技术和规范可以在一定程度上继承原有的联网技术和规范，但更重要的是一定要突破原有技术和规范的局限和明显不能满足实现工业4.0、智慧工厂和智能制造的架构和思维。 图1 工业自动化的分层递阶架构 图2 智能制造系统需要分散型的通信服务 新的网络结构必须具有以下特点：流量控制方式必须是动态的；信息技术必须是“客制化”的，按用户要求配置智能提升云服务的能力；应对大数据的挑战，意味着网络需要更多的带宽。 按照智慧制造系统的功能要求，智能功能可以划分为分散智能和集中智能两类（如图3所示）。这两类智能对通信的要求是不同的。从时间响应看： ·分散智能：在1微秒至几个毫秒； ·集中智能：在几个毫秒至10秒。 从应用场合上看： ·分散智能：现场、控制、机械装备； ·集中智能：机械装备、工段或生产线、工厂…… 也即，分散智能要求实时通信，需要保证功能安全和信息安全，主要应用于状态监控和实时控制；集中智能要求信息安全，采用OPCUA，集中智能主要应用于性能优化、大数据分析…… 1　PLCopen和OPCUA的合作解决方案 OPC UA提供一个通用、开放、独立于硬件和软件、跨操作系统、跨产业、具有信息安全功能的可靠通信网络。可以监控可组态的通信超时和链接中断，也可进行加密通信。为此，它采用了可根据应用要求进行网络规模剪裁的客户端／服务器架构。客户端发起数据请求，服务器端响应，并通过一个信息安全的通道传输数据（如图4所示）。 图3 分散智能和集中智能 图4 OPC UA提供客户端/服务端的通信架构 经过多年来不懈地在工业界推广OPC UA，特别是智能制造、工业4.0对通信的要求颠覆了以往的工业通信体系，OPCUA的独特优势使它脱颖而出，得到了广泛的发展和支持。在技术市场上出现了方便其开发运用的软件包（如德国伦茨公司采用德国Softing公司的OPC工具包，把原有的OPC经典方法和OPCUA融合起来）。微软公司也在今年公布了.NET标准栈支持OPC UA，以扩展其满足工业物联网IIoT需求的信息安全特性，以及满足“工业4.0平台”的要求。在.NET标准栈中集聚OPCUA的众多优点，如跨平台的应用、一次开发API到处可用的可移植策略等。这样新的.NET标准栈在微软公司的开发和优化下，成为一个完整的支持有嵌入式应用到云端应用的独立的基础架构平台。在2017年的汉诺威工业博览会上宣布了OPCUA技术的开源实现，运用开源软件和私有软件的托管平台GitHub，成功实现了OPC UA技术跨所有市场和平台的应用。 值得注意的是，为了使OPCUA能够满足M2M的实时通信，近年来正在把广泛应用于现场总线和工业以太网实时通信的发布方/订阅方的架构引入。同时也在开发符合IEEE时间敏感网络TSN规范的OPCUA TSN。这是OPC基金会计划用OPC UA取代工业以太网的又一举措。 随着OPC UA越来越普遍的运用，它在现代跨工业行业和工业装备间进行通信的极端重要性得到充分肯定。因而它的信息安全也引起了权威机构的关注。最近德国联邦信息安全办公室BSI公布了OPCUA的信息安全深度分析报告，指出它在软件功能上注重信息安全的设计，不存在系统性的信息安全漏洞。图5所示为OPC UA的信息安全架构。 图5 OPC UA的信息安全架构 2　建立开放标准的通信生态系统 多年来PLCopen一直坚持与开放标准化组织合作建立一种开放标准的生态系统。譬如与OPC基金会合作开发IEC61131-3的信息模型（2010.5发布），IEC 61131-3的OPC UA Client FB客户端功能块规范（2015.3发布），IEC61131-3的OPC UA Server FB服务端功能块规范（2015.3发布）。其实在正式发布这些规范之前，类似的方法和技术已经成功应用于包装行业建立PackML系列规范（由美国ISA学会属下的OMAC专业委员会开发），大大简化了包装机械与上位生产管理系统的通信。 ISA 95是由美国ISA学会开发的企业信息集成系列标准，现在已被IEC和ISO接受为国际标准（IEC/ISO62264）。而B2MML是这个系列标准的XML实现。B2MML包括一系列用W3C的XML语言XML格式规范。美国的ISA学会又与OPC基金会合作开发基于B2MML接口标准的OPCUA/ISA 95伙伴规范。这样就可以解决过去控制工程师使用OPC UA对象进行控制层、MES层和ERP层之间的通信碰到的难题。譬如在处理关键数据的存取时，如何在制造运营管理（MOM）系统的高速要求与企业信息系统的慢速而又随机存取的要求之间构筑一种顺畅通达的桥梁，成为可能并可行。 智能制造和工业4.0的要求集成进入工程工具和语义的扩展，OPCUA的解决方案是：OPC基金会已经与像PLCopen、BACnet、FDI这样的组织成功进行了合作。现在又扩展了与其它组织的合作，如ISA95、MES－DACH、MDIS（石油天然气工业组织）。一个新的合作已经启动，通过与AutomationML的合作，有助于在工程平台工具上优化其可互操作性。 图6 运用OPCUA构筑智能制造的扁平化通信 如图6所示，运用PLCopen的OPCUA功能块，使由传智能感器、控制器与企业管理系统和生产调度执行系统之间的通信，与云端的通信，与互联网通信在可互操作性方面大为简化和改善。这些标准提升了如今广泛运用于计算技术行业的SOA面向服务的架构的应用范围；同时也推进了一度落后于计算技术和软件的自动化系统技术，快速跟上IT技术的进展。 3　实现OPCUA通信的模块化路径和方法 PLCopen国际组织与OPCUA基金会合作开发的面向IEC 61131-3的系列OPC UA通信功能块规范，为实现上述的各类通信提供了模块化软件工具的基础。规范中定义了许多像UA_Connect、UA_Read、UA_Write、UA_ReadList、UA_WriteList或UA_MethodCall的功能块，在执行通信操作时只要按照一定的顺序调用这些功能块，在通信操作结束后再清除或关闭。如果我们需要将数据从PLC读入MES/HMI，或者通过功能块将数据从PLC送入云端，都可以如图7所示调用OPCUA模块实施通信的过程。即准通信备：连接调用UA_Connect、指定连接地址调用UA_NamespaceGetIndexList、进行接通处理调用UA_NodeGetHandleList；通信处理：按照读写的要求多次调用UA_ReadList/UA_WriteList；通信结束：结束处理调用UA_NodeReleaseHandleList、最后断开连接调用UA_Disconnect。 图7 调用UA功能块执行通信的顺序 如果要执行监控通信，可以执行如图8所示的顺序。 图8 用OPC UA功能块执行监控通信的顺序 执行监控通信的顺序如下：建立连接，前面的3个功能块与图7的建立连接相同，但要加一个订阅建立功能块调用UA_SubscriptionCreate；监控处理：调用监控功能块UA_MonitoredItemOperateList或UA_SubscriptionProcessed，如需增加监控参数，可以调用UA_MonitoredItemAddList，结束监控过程先调用去除监控功能块UA_MonitoreItemRemoveList；接着进入清除监控：删除订阅调用功能块UA_SubscriptionDelet，释放相关节点列表调用功能块UA_NodeReleaseHandleList，最后断开连接。 运用OPCUA块实施浏览，可以按照图9的顺序进行相关功能块调用。 图9 实施浏览通信的OPC UA功能块顺序 4　全新的网络规范—软件定义联网 为了适应智能制造和智慧工厂的需求，当前工业网络正面临由现场总线向工业以太网转型、由单一功能的通信总线向多功能通信演进、由缺乏网络管理向智能网管发展的趋势。 看起来能够综合各方面要求的解决方案，非软件定义工业网络莫属。也即，利用软件定义网络的基本理念和实施规范来开发软件定义工业网络，是工业网络技术的创新突破的方向。 为了改善网络的管理和自动化，需要建立一种全新的、具有以下属性的网络结构： ·对多个供应商提供的网络设备进行集中管理和控制； ·网络大小规模便于各种应用剪裁，与供应商无关； ·用一种公共的API应用程序编程接口，对底层联网的细节从其精心的设计安排中抽象出来，提供给系统和应用； ·通过提供新的网络性能和服务达到创新，而无需对单个网络设备进行组态，或等待供应商的改进。 为建立这种新网络结构，开放联网基金会ONF（OpenNetworking Foundation），提出软件定义联网SDN（Software-Defined Networking），并发布了控制数据层接口的规范OpenFlow，实现了将联网设备与网络服务解耦（如图10所示）。 图10 软件定义联网的网络架构 美国CISCO正在发展的一种软件定义工业网络的架构（如图11所示），图中SDN控制器中的标准工程服务通过OnePK、OpenFlow、CLI或SNMP等中间件转换为右下部的各种IT资产的运行数据；SDN控制器中的OT服务通过各种工业通信网络（如CIP、Ethernet/IP和Profinet）与图中右中部的各种OT资产相连接；图中右上部的OT网络管理中心与SDN控制器中的OT应用程序的链接，则是通过CIP、RESTFULAPI等进行。 在SDN中，运用被称之为表达状态转移（RepresentationState Transfer）的互联网技术RESTFUL API，作为支持系统和应用之间标准接口的架构。这样便可允许控制设备的供应商独立编写应用程序，同时又能在SDN中协调运行。控制工程师则可以运用这个软件来定义其控制应用（甚至把也包括定义网络通信的端口）。 说的更清楚一些，也即在软件定义联网的设计中，控制工程师可以像在编制PLC程序时控制某台驱动器运行或停止，并发出以什么速度运转的指令那样，让SDN控制器发出信息指示交换器和路由器的那个端口开启、数据如何流动等。 图11 CISCO开发的软件定义工业联网架构 SDN控制器控制应用程序的基本原理如下：以太网交换器内装有SDN应用程序接口（API），这样SDN控制器就能够通过数据来控制应用程序（譬如SDN控制器发送对PLC和其它工业设备运行的组态数据，让以太网交换器打开PLCI/O数据通往数据面板端口）。当然，也可以通过SDN控制器发送相关数据，让两个端口之间提供反馈信息，为网络和相互连接的各种设备建立一种控制回路的潜在机会。图12中SDN控制器通过北API向PLC组态平台发布命令，让它经由工业通信协议把PLC的I/O数据通过工业通信网往发往数据面板。与此同时，SDN控制器还经过南API通知以太网交换器打开相应端口。 图12 用SDN控制器的应用程序控制网络节点间的通信 5结语 传统网络结构的局限和缺陷阻碍智能制造、智慧工厂和工业4.0的实施。需要建立一种除实时控制和功能安全控制依旧安排在现场层之外，其他所有的通信服务都是扁平化的通信结构。在选择满足这样的网络结构的解决方案时，首先要考虑的是保留和利用近十几、二十年来企业和工厂的通信资产和软件资产。从现有的发展状况来看，软件定义工业联网SDN和OPCUA这两种解决方案是较为理想的。软件定义联网特别适合把企业和工厂的IT数据中心和OT数据中心融合为OT/IT的运营管理系统。但根据目前技术发展的成熟度来看，软件定义工业网络的开发进展和规模，远远不及OPCUA。OPC UA应该是近期已获得足够实践效果，长期也能广泛运用的通信技术。在今后工业通信方向上基于IP的通信绝对是占主要地位，因此OPC UA优势明显。特别是在垂直集成方面，由于OPC基金会与各种工业行业组织的合作十分有效，其不同层次间的语义可互操作性的发展潜力可期。不过，传统的现场总线和工业以太网在现场实时控制和功能安全控制的作用是不可替代的。完全可以运用OPCUA和软件定义工业联网SDN来扩展其满足智慧制造、工业4.0所要求的通信功能。 原文章作者：自动化与仪器仪表，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

本公司及董事会全体成员保证信息披露内容的真实、准确和完整，没有虚假记载、误导性陈述或重大遗漏。 一、本期业绩预计情况 1、业绩预告期间：2019年1月1日至2019年12月31日 2、预计的业绩：亏损 ■ 二、业绩预告预审计情况 本次业绩预告未经过注册会计师预审计。 三、业绩变动原因说明 2019 年度业绩变动的具体原因如下： 1.公司主营业务电梯板块：受2017、2018年订单签约量下滑影响，报告期内电梯合同执行台数同比去年下降较多，同时因行业竞争加剧，电梯销售价格走低，本报告期确认收入的电梯产品以经销方式销售的电梯台数比例加大，因此造成平均销售价格同比下降较多。受执行台数减少和平均单价下降双重影响，公司报告期内电梯产品收入比去年同期下降25%左右； 2.公司机器人业务板块：报告期内，公司全资子公司沈阳远大智能高科机器人有限公司因订单执行情况未达预期，导致收入大幅下降； 3.公司风电业务板块：主要原因为与中电投东北新能源朝阳风电有限公司签订的《中电投建平上新井49.5MW风电场工程》 33台风机供货合同，其中剩余12台风机因风场规划问题暂未执行，及与中国三峡新能源有限公司东北分公司签署的《辽宁省风电项目战略合作框架协议》暂未签订正式合同，导致收入大幅下降。 四、其他相关说明 本次业绩预告为公司财务部门初步测算的结果，具体财务数据以公司披露的2019年年度报告为准。敬请广大投资者谨慎决策，注意投资风险。 特此公告。 沈阳远大智能工业集团股份有限公司董事会 2020年1月21日 原文章作者：中国证券报，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

工业互联网与人工智能近两年已经进入国家顶层设计阶段，其中工业互联网从概念、技术到应用持续加热并占据产业竞争的制高点。今年两会中，多位代表委员都提及了工业互联网，并结合工业互联网的发展现状，提出合理化建议，推动制造业的转型升级。 《工业互联网垂直行业应用报告》分别阐述了工业互联网在八大行业的特别应用，旨在从各行业角度，指导工业互联网应用项目落地实施，以驱动技术创新、业务转型与商业变革，通过在八大行业的不同应用场景的应用案例，详细描述了工业互联网平台在垂直行业领域的应用场景与实施案例。 轻工家电行业工业互联网实践 家电行业发展到现在，随着新一代信息技术的不断成熟和应用以及新的商业模式的成功演变，行业产品对工业互联网有着以下几点需求： 产品智能化需求。广泛联结的需求。是大数据挖掘应用的需求。用户参与全流程交互和体验的需求。 细化应用场景案例 用户交互体验异常的及时响应和知识库海尔互联工厂设备的全周期物联生态解决方案海尔 COSMOPlat 大规模定制 工程机械行业工业互联网实践 工程机械行业对互联网实施的业务需求主要体现在以下四方面： 提升生产过程智能制造水平，提高装备核心零部件生产效率与质量稳定性。实现人、机、料、管理流程、管理系统的广泛互联，提高流程效率，降低运营成本。高度离散场景下，用户个性定制化需求不断增加。智能化服务能力提升是实现工程机械可持续发展的必要前提。 细化应用场景案例 供应链协同创新应用离散制造智能厂产品全生命周期智能服务工业互联网+保险创新应用 电子信息行业工业互联网实践 电子信息行业工业互联网的作用主要体现在以下几方面： 流水线生产中的设备健康管理单元生产中的人机协同一体化流水线生产中的质量管理和追溯 细化应用场景案例 设备健康管理人机协同一体化生产过程质量追溯生产质量智能管理 钢铁行业工业互联网实践 钢铁行业工业互联网优势主要体现在以下几方面： 基于各种约束条件和未来工况预测做出最优的决策。执行决策的制造系统要足够灵活，通过 IT 配置规则灵活调整工艺制造路径和过程。物流调度环节的高效将是实现敏捷制造的关键，足以弥补制造环节可能的成本上升。智能装备可以预判并相互“直接通信”，从而实时产生应对故障或弥补瑕疵的策略并赢得宝贵时间，降低某个环节异常对其他环节的影响，实现成本的控制。 细化应用场景案例 现场数据采集与边缘计算轧机振动监测及抑振技术研究与应用实施集成客户的制造工程船板定制配送 C2M+JIT 应用 高端装备行业工业互联网实践 根据高端装备制造行业的特点，对工业互联网实施的业务需求也非常明确，主要是以下三点。 在产品的研发设计阶段，实现涉及多专业的高效协同研发。在产品的生产制造阶段，实现复杂生产过程的管理，有效提升产品的生产质量。在产品的售后阶段，通过工业大数据的技术应用，进行服务化延伸，提供覆盖高端装备全生命周期的远程智能维护。 细化应用场景案例 社会化协同研发与生产知识自动化高端装备的预测与健康管理 建筑行业工业互联网实践 根据建筑产业的特点和发展趋势，对工业互联网实施的业务需求非常明确，主要是以下四点： 日益增长的大规模个性化定制需求。全产业链协同网络的需要。从线上虚拟建造到线下智能建造的建筑全生命周期需要。建筑产业全球化的需求。 细化应用场景案例 虚拟建造过程的设计协同管理虚实融合的施工协同管理7船舶行业工业互联网实践 船舶行业工业互联网实践 船舶行业对工业互联网平台的需求是面向全流程的整体顶层解决方案，主要包括以下几点： 船舶工业企业需要通过工业互联网平台应用，加速船舶智能制造的实现。船舶工业企业需要通过物联建设及边缘应用，打通现场层数据瓶颈，有效合理组织生产。船舶工业企业需要通过供应链协同应用，提高上下游信息共享水平，催生新型产业和新型制造模式。 细化应用场景案例 大型离散制造智慧物联应用工业供应链上下游协同应用 电力行业工业互联网实践 电力行业对工业互联网的需求，主要表现在以下几方面： 设备运行的安全预警，保证电力设备的安全运行设备故障诊断，实现发电和电网设备检修、维护指导提升节能降耗水平智能化生产协同运营管理 细化应用场景案例 火电机组运行特性分析炉管在线寿命评估与状态监测发电设备运行优化调度齿轮箱故障预警 结 语 工业互联网对不同垂直行业来说有不同的范畴和核心内涵。从以产品和服务为核心的家电行业到以物理资产为核心的钢铁制造业，工业互联网的范畴跨越了工业领域、商务领域到消费领域。垂直行业工业互联网的核心内涵也从工业物联网、商业物联网跨越到消费物联网。在工业基础设施转变期，垂直行业间和行业内的协同合作将是需要着重考量的内容，因为协同合作会分但研发成本、促进技术供应市场加快成熟，有利于整个行业发展。 工业互联网就是支撑结构性工业经济改变的新工业技术基础，它改变的是工业基础设施，它带来的是技术革命。“创造性破坏”会让每一个工业互联网的先行实施企业在新一轮的工业转型中前进更快、跳跃更高、离成功更近。他们将打破传统工业市场，他们将创造出新的垂直行业，他们将改变数字工业经济的游戏规则。 以上内容节选自报告，想了解更多详细内容，关注中之杰。 点击以下链接，获取PDF完整版报告。 原文章作者：中之杰，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

智能制造，是制造业转型升级、中国经济迈向高质量发展的有力抓手和重要途径。6月27日下午，由电老虎网主办的“2019年中国工业&电力电气智能制造高峰论坛”在江苏南京隆重举行，智能制造相关企业、行业协会、专家代表、系统集成商等出席会议，汇集中国工业智能制造资源，探索行业智能制造新方向。 本次高峰论坛邀请了江苏省集萃智能制造技术研究所陈赛旋博士、南京智能制造研究院李晓东博士等学术专家代表;还邀请了厦门海普锐科技股份有限公司陈毅治先生、江苏电易电拓电力科技有限公司杨茁蔚先生、施耐德电气(中国)有限公司徐轶均先生、南京炎辉网络科技有限公司CEO杜炎先生、中南高科江苏区域公司王宇栋先生等企业管理人员代表共同参与。 特别鸣谢 协办单位 施耐德电气(中国)有限公司 厦门海普锐科技股份有限公司 江苏电易电拓电力科技有限公司 南京炎辉网络科技有限公司 中南高科江苏区域公司 弗诺斯特沙利文 电力同城 智能制造与智能机器人关键技术与应用 陈赛旋 博士 江苏集萃智能制造技术研究所 江苏省产业技术研究院智能制造技术研究所是由江苏省产业技术研究院、智能制造核心团队与南京江北新区共同发起成立的，工商注册名称“江苏集萃智能制造技术研究所有限公司”，研究所(公司)主攻虚拟工厂的设计、高端装备的研制与可制造执行系统开发等三大方向。面向智能制造与机器人领域，通过制造与信息技术深度融合，探索产学研合作机制，致力于突破智能制造相关领域关键与共性技术，培养高层次人才，开发高新技术，孵化高技术企业。 陈赛旋博士主要从智能制造技术及机器人发展历程、智能机器人关键技术及应用和电力巡检机器人的关键技术及未来发展趋势这三个部分与参会嘉宾探讨智能制造发展反向。 云制造的发展及应用 李晓东 博士 南京智能制造研究院 南京智能制造研究院有限公司是由国家级南京经济技术开发区、清华大学国家计算机集成制造系统工程技术研究中心(国家CIMS工程技术研究中心)及赛特斯信息科技股份有限公司三方共同发起成立的“政产学研”科技创新平台，主要致力于智能制造技术研发及产业化。平台围绕南京市主导产业的智能制造需要，充分发挥三方在产业、政策、技术、人才、市场、资源等各方面综合优势。 李晓东博士主要介绍了南京智能制造研究院在云制造领域的研究以及场景运用案件，并阐述了对云制造未来发展的展望。 电气成套二次线的智能制造 陈毅治 营销中心总经理 厦门海普锐科技股份有限公司 厦门海普锐科技股份有限公司成立于2007年8月6日，注册资本3733万元，公司秉承“创新昭示未来”之精神，力求卓越，现拥有专利技术近80项，核心经营管理团队拥有30年的线束设备专业制造经验。是一家集研发、生产、销售为一体的现代高新技术企业，是电力、家电、交通、通讯等领域高端线束加工设备，以及线束智能化制造系统解决方案的供应商 。 陈毅治先生主要介绍了海普锐公司几款革命性变革 ? 颠覆式创新的产品：HPC-8040D全自动套号码管机、HPC-6040 自动穿号码管机(适合中小型电气成套企业)、SPC-21(智能化二次线加工中心)。 电能销售及综合能源服务推介 杨茁蔚 营销总监 江苏电易电拓电力科技有限公司 江苏电易电拓电力科技有限公司是专业从事中国最大省级电力交易市场能源交易业务，为五大发电集团代理能源合同及后续综合能源服务。 杨茁蔚先生对公司、业务及优势的介绍，受到了与会嘉宾的广泛关注，会后纷纷与该公司人员详细洽谈了解。 工业品的数字营销4.0 徐轶均 电商负责人 施耐德电气(中国)有限公司 徐轶均先生表示，在智能制造领域，施耐德电气一直是工业4.0的倡导者。徐先生本次的分享主要从营销层面看数字化转型升级。 施耐德电气是全球能效管理领域的领导者，为100多个国家的能源及基础设施、工业、数据中心及网络、楼宇和住宅市场提供整体解决方案，其中在能源与基础设施、工业过程控制、楼宇自动化和数据中心与网络等市场处于世界领先地位，在住宅应用领域也拥有强大的市场能力。致力于为客户提供安全、可靠、高效的能源。 电力设备智能运维 杜炎 CEO 南京炎辉网络科技有限公司 南京炎辉网络科技有限公司是一家旨在互联网上建立为电力大客户提供智能运维和资产管理服务的云平台，为广大电力客户提供配电房远程监控和电力设备资产运维服务，其宗旨就是用最低的成本，更便捷的服务，让更多的客户可以去使用电力设备的智能运维服务。 沙利文 2019年中国电力电气行业白皮书概览 赵雪珂 咨询分析师 弗诺斯特沙利文 沙利文南京研究院分析师赵雪珂女士作为本次论坛的特邀嘉宾，参与了整场活动，并代表沙利文发表《沙利文2019年中国电力电气行业白皮书概览》主题演讲。 南京沙利文研究院深耕长三角地区，融合沙利文咨询公司58年的咨询经验，立足经济蓬勃发展的中国市场，以全球化的视野，为新兴企业和投资机构提供可靠的市场投融资及战略与管理咨询服务。同时着重发展延伸产业链条，借助高等学府和科研机构的创新实力，引领上下游产业转型升级，实现培育和孵化创新创业企业，培养专业人才。 中南高科江苏区域公司 王宇栋 扬中项目总经理 中南高科江苏区域公司 中南高科公司是中南集团战略转型升级的两大重点板块之一，致力于产业载体的打造和实体企业的投资。 王宇栋在介绍了集团及公司业务板块之后，重点介绍了扬中智能电气与产业园项目，期待与更多智能设备制造企业合作。 原文章作者：电老虎网，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

人工智能的进一步发展以及近两年来在落地层面的实践，都揭示了与产业紧密结合是未来的重要方向。其中，AI在工业领域的应用是近期较为火热的方向，而这一行业更为传统的属性对人工智能的技术、数据和行业理解水平业提出了更高要求和挑战。 成立于2018年的工业AI公司「湃道智能」，就希望从石油、化工等传统工业市场切入，为大型企业提供工业安全领域的AI+RPA解决方案。 创始人兼CEO张昭智对36氪介绍，湃道智能所切入的市场具有两个特点： 首先，市场较为传统，随着技术的发展，自动化程度也提高到较高水平——此处指生产信息化水平高，但是管理信息化稍落后。以湃道智能瞄准的石油行业为例，经过数十年的建设，国内的石油企业硬件水平已达到国际平均水平，但生产设备实现了自动化以后，依旧需要人员来监管和控制，随着有经验的老员工逐渐退休或者跳槽，中控室的管理水平已经成为提升生产效率和安全性的极大阻碍。事故发生率居高不下，其原因很大一部分在于一线管理人员EHS（Environment、Health、Safety）体系建设尚不完善。 第二，安全问题在生产环节至关重要，极小的人为失误能造成很大损失。创始人CEO张昭智为连续创业者，此前曾于无人机独角兽公司带领团队从消费无人机进入产业无人机领域，为大量的工业客户提供无人机等设备设施，以及软硬件的实时图像检测服务，石油化工在这一客户群体里占据过半。张昭智表示，服务大量的工业客户让他深知人与设备的安全之重要性，每一次行业的事故往往伴随生命的消失、周边生态以及地区经济的恶化。因此，湃道智能希望利用AI把安全管理由被动变为主动。对于石化行业等国家支柱性企业，湃道智能也能将企业原本在硬件、在设备和调度等方面的资源充分利用，提升管理效能。 具体到产品，湃道智能的方案依托实时图像处理，视觉的小样本分析、AI及RPA等技术，用硬件+PaaS平台辅助一线人员管理分布在工厂内的各类生产系统（例如所有发生装置的DCS系统）和人员，用类似无人中控方案在根本上防范工业领域的系统性错误。 我们从平台功能构成来看湃道智能的业务和产品逻辑。湃道智能的主要产品为云端工业安全Prime Safety+，主要分为三部分： 现场监控平台Prime Eagle：通过硬件+软件的产品，旁路CCTV系统，实时感知分析人物活动与特定行为并实时发现安全威胁发出警告。张昭智表示，目前市场上的现有方案主要基于视频图像和大数据进行分析，但工业领域场景复杂，数据繁多，单纯靠收集数据是难以反映作业场景真实情况的，单一不稳定的现象很容易被忽视。Eagle的优势在于能够进行实时分析，并解析出视频数据内的人、物、事间的相关关系，发现并报告事故隐患和违规操作。 数据和分析平台Prime Lion：结合Eagle在前端收集的数据和工业安全领域的专家经验，Lion会综合分析结构化的安全数据和非结构化的数据，并将他们与总部或者企业高层设定的各个安全子目标进行比对以及安全方上的预测。Lion可以通过其他模块灵活地与客户ERP等管理信息系统对接，建立智能管理体系。一旦有隐患事故，Lion会通过内置报警系统，传递给相对应的管理层。 RPA机器人Prime Chipmunk：Chipmunk结合了AI视觉能力，能够通过模拟人类员工眼手的形式来监控和操作工厂中的所有屏幕，包括工业领域常用的DCS、Enablon、Rockwell等工业系统，以及ERP系统等通用的业务系统。Chipmunk目前采取有人值守模式，能够7天*24小时实时监控这些系统，辅助人类员工避免因失误或忽视造成的安全隐患，将原来需要5-6个管理员来操作所有系统的工作，交由1人完成即可。 目前，不少做落地工业领域的AI企业也会做自动控制、运维等系统，湃道智能的优势在何处？ CEO张昭智提出了两点。首先，工厂中所使用的系统大多各自为政，大型工厂可能有数十个DCS系统和传感器系统，分属不同的操作部门。湃道智能创新地将AI视觉技术和复合算法糅合到这些系统中，以RPA的形式模拟人类员工监控系统、网页、纸质文档识别等，并模拟鼠标点击定位具体的传感器，查看当前是否有异常行为发生。RPA的好处在于，由于DCS的系统界面变化速度较慢，机器基于操作界面进行自动识别操作即可；对于各工业系统较为封闭的属性，RPA也可以绕过打通系统间接口的难点，实现快速部署上线。 其次，目前AI落地工业领域的重要问题在于，工业领域的数据并不像金融等行业厚实，难以快速应用人工智能的算法架构。在这个层面，湃道智能在视频监控层面应用小样本算法，结合石化行业的专家经验落实到具体算法策略，将安全隐患事件的监测点拆分得足够细，如监测人的动作、物理空间变化、外部条件（声、光、热）等，结合历史数据，计算其间的相关关系做出预警。这些产品思维和专家经验带来的算法策略差异是湃道智能的核心竞争力。 目前，湃道智能的产品已经基本成熟，进入商业化阶段。张昭智表示，目前Prime平台的异常事件预警准确率达98%，可将故障和安全事故发现时间缩短至小于1秒。市场落地策略上，湃道智能收取一次性部署+年费+后续维护费用，主打大型企业，现有标杆客户包括荷兰皇家孚宝，中国石化企业和各地的多个安监部门。 团队方面，创始人兼CEO张昭智为南加州大学MBA、上海交大工程学士，拥有20年管理工作经验，曾就职于无人机行业独角兽公司，搭建行业无人机产品与系统和服务业务，90%以上的业务都在欧美成功落地。 原文章作者：36氪，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

把握最佳时机，年前抢位火爆 2020IIE昆山工业智能展 4月27-29日昆山花桥国际博览中心，2020IIE苏州工业智能展10月15-17日苏州国际博览中心盛大开幕! 展览总面积：70000平米，知名展商1000余家，展位数3800个，专业观众90000人次。 近期IIE展会招商迎来高峰，因临近春节假期，很多知名企业赶在放假前落实有利展位，先发制人，强势开拓苏州、昆山大市场，参展火爆程度堪比“春运”，从参展企业地域分析，目前江苏、浙江、上海、安徽、广东、山东、台湾等地企业参展热度高，两场展会已完成招商进度的80%。 名企纷纷亮相，凸显智造元素 2020IIE苏州国际工业智能展吸引了一大批重量级参展商，其中有：日本津上、马扎克、大隈、哈挺、台湾旭正、亚葳、南阳中捷、华群、大元重科、亚威、科亚、飒萌科技、宝玛、易锻、ABB、安川机器人、博众、北京精雕、百斯特、江门精钻、布鲁艾诺、奥斯龙、大众机器人、埃斯顿、伯朗特、上银科技、台诠、大静、优班、威奥博仕、大研机器人、新飞玛、艾克森、邦德、百盛、伏能士等名企将携最新产品和技术集中亮相2020IIE展会，带给大家一场高科技智能制造视觉盛宴。 苏州制造市场强劲，创新+转型是突破口 虽然眼下世界经济增长放缓，不确定性增强，但外企增资苏州的步伐并未受到影响。今年上半年，苏州市新设外商投资项目475个，实际使用外资31.1亿美元，增长15.9%。不断增资的背后，苏州良好的产业基础是一个重要原因。 如今，紧跟智能化、数字化的趋势，苏州正在打造新的智能制造平台，助推企业的转型升级。加大技改练好内功，成为苏州制造业企业应对挑战的选择。今年1至7月份，苏州市以装备智能化升级改造为主的技术改造投资完成511.4亿元，同比增长14.6%。苏州正以智能制造为切口，着力推动新一轮产业升级，实现向价值链的高端攀升。2020IIE苏州工业智能展将邀请众多重量级采购商观摩盛会，其中外资企业采购商占比不低于15%，展会现场进行了一系列优惠购机、刺激采购设备的居多举措。 苏州继续推进区域智能制造协同发展 苏州根据各区县产业结构类型，制定了区域智能制造协同发展思路，苏州工业园区的两大主导产业为机械制造与电子信息，三大新型产业为纳米技术、生物医药与人工智能，集聚和引进了一批先进制造企业，致力创建“中国制造2025”国家级示范区；苏州高新区积极推动企业自动化和信息化的两化融合，各级“两化融合”项目累计获批九十余个，在信息化背景下助力苏州制造业转型升级；吴江区重点发展智能工业，提出了智能工业发展“155”计划；相城区加快推动以新一代电子信息、智能制造为方向的主导产业发展；吴中区重点推进机器人与智能制造特色战略产业；姑苏区致力于大数据、智能科技等领域的发展。 苏州继续深化推动电子信息、机械制造、人工智能、信息化、自动化、机器人等领域企业间的协同创新、紧密合作，逐步形成智能制造装备产业集群，打造各地区企业深度参与的智能制造生态体系。 六大展区--赋能智能制造产业新发展 2020IIE国际工业智能展将设金属切削展区、钣金激光与金属成型展区、汽车装备与模具展区、工业自动化与机器人展区、工量刃具展区、智能物流展区，合理细分展区，方便采购商快速找到合适供应商，增加参展效率和参观体验。 同时我们注重各展区的品牌企业邀请，让IIE展会更具“国际范”，2020年展会观众邀请工作春节前已全部部署到位，50人呼叫团队，精准高效邀请专业观众，配合线上密集推广，线下地面广告，全方位爆炸式宣传，预计4月昆山展观众4万人次，10月苏州展观众5万人次。 来源：中国机床网 http://www.machine35.com/expo/shownews-2214.html 原文章作者：中国机床网，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

前几天，和业内的一些朋友聊天，谈到了一些近几年流行的概念。虽然我对其了解未必算多，但感觉有的朋友对其还是区分的不清楚；就想找个机会聊一聊。其实，概念都是人定义的。就像零售之后有新零售，制造之后有新制造一样。 这几年的新概念的确不少，可谓你方唱罢我登场，各自争得了个主场。我们理了理，有智能制造、工业4.0、工业互联网、产业互联网等等。在我看来，这些概念无论如何定义，虽有区别和差异，但是，却又有重合与关联。今天，就聊一下这个话题，以飨诸君。 说起智能制造，各种定义很多，我也不想去引用。记得在之前我的文章中，我也曾给过一个个人的理解，在此再重复一下。智能制造就是如何最大化的在整个过程中应用信息技术手段的过程；是使用相应数据实现物理消耗替代，业务驱动以及决策分析的过程；就是如何通过管理手段实现制造自动（亻+动）化的融合过程；就是以标准化手段实现动态及柔性的过程。我一直强调的是，智能制造不是简单的制造的变化，是信息技术对传统制造产业赋能后的制造产业及与其相适应的新的商业模式。其不仅仅是工厂、生产，其涵盖需求和供给两方面，但是，的确从概念的立意而言，是偏立足于供给侧的概念的。 关于工业4.0，在之前的文章里面曾经介绍过，它来源于德国。德国业界认为，工业4.0是以智能制造为主导的第四次产业革命。其本质是通过利用新的信息通讯技术和CPS相结合的方式，将制造业进行智能化的转变。实现人，设备和产品的实时互联。将物理世界与比特世界融合，基于产品的全生命周期，制造全流程数字化及信息通信技术的模块集成，形成高柔性，个性化，数字化的产品及服务的智能制造能力和新模式。是以工厂为起点，在与客户和供应商共享信息的同时，实现制造业的高效化和创造附加值。因此，工业4.0是立足于制造与研发，融合信息技术，实现智能化转型。是新的商业模式。 关于工业互联网，在之前文章也有所介绍。工业互联网这一概念起源于美国，其本质和核心是通过工业互联网平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接融合起来。可以帮助制造业拉长产业链，形成跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的互联互通，从而提高效率，推动整个制造服务体系智能化。这里面更明确地涉及了平台的概念。在美国2014年的《振兴美国先进制造业》中，确立了优先发展的三大技术领域战略。那就是先进传感器、控制平台和制造平台技术；可视化、信息化和数字化的制造技术；以及先进材料制造技术等。其前两点与工业4.0是有异曲同工之妙的。而美国的工业互联网致力于构建能够使各个供应厂商实现数据互联共享的通用标准。致力于以网络及数据为基础以互联网技术激活传统行业，实现制造和信息的融合，实现物理世界和数字世界的融合，提升工业的价值创造力。其本质是以数据为起点，以为客户创造附加值的商业模式创新为目的。是立足于信息技术，激发制造业转变，实现智能化转型。是新的商业模式。其以应用者为纽带，连接可实时感知/获取信息的设备与通过分析处理大数据创造附加值的算法的体系。因此，其范围是可以泛化出制造业的局限，而达到非制造业领域的。这就存在其定义上的狭义与广义的差异了。 产业互联网更多的是与消费互联网相对应的。既然与消费互联网相对应，自然会有关系。在此我们就提及一点吧。消费互联网，涉及到了个人的虚拟化；与之对应，产业互联网则涉及到了组织虚拟化的问题。消费互联网，顾名思义，也就不再做过多解释。产业互联网，则是泛指以生产者为服务对象，以生产活动为应用场景的互联网化的表现形式。其本质并不是简单的互联网应用，而是互联网赋能后的传统产业。也就是说，产业互联网的关键不在互联网而在产业。而此“产业”非彼“产业”也。此产业是指提供产品/服务的各个产业，包含制造业，也包含服务业等行业，范围更大。在产业互联网形成过程中，也必然存在着商业模式的变迁。由产品转变成产品服务化，由产品供应商转变为解决方案供应商等等。 另外，在产业互联网中，对产业中的企业而言，不得不涉及线下线上融合的经营方式。这不是愿不愿意的问题，而是应用场景碎片化所推动的。 那么，我们如何定位智能制造、工业4.0、工业互联网、产业互联网呢？就我看来，智能制造可以说是工业4.0、工业互联网、产业互联网的核心部分。工业4.0和工业互联网，本质接近，侧重点有所不同。而产业互联网，可以说范围最大，涉及方面最多。但是，无论是哪一个概念，都涉及到了商业模式的变化。比如，海尔曾经的8万多员工，一万多门店的传统模式，转变成现在的COSMOPLAT，转变成基于应用场景的解决方案供应商，这就是商业模式的变化。 另外，无论任何一个概念其实也都涉及到两大关键。就供给侧而言，那就是如何提高效率。就需求侧而言，那就是如何改善用户体验。那么，接下来一个重要关系就出现了。那就是如何将两者合理的对接，实现供需平衡。因此，如何解决商业模式及两个关键及其关系是最核心的诉求。至于是智能制造，还是工业互联网，则在于组织基于自身特点及未来发展战略的定位和方向的去选择，进而实现的相应的侧重不同罢了。任何行业内的企业都是着重实效，都是要看投入产出比的。 概念再好，对组织而言不能解决问题也就没有意义。因此，踏踏实实的解决问题（短期/中期/长期）远远比忽悠概念来得更直接更重要。整天忽悠概念，没准儿更多的只是在扯虎皮。比如，弄自动化设备的图，一定要配上智能/智慧的概念标签；服装行业，上个吊挂设备就说是智能制造；5G还没怎么样，就建成了5G工厂等等不一而足。这些不仅没有任何意义，还会沦为大方之家的笑谈。 注1：个人观点，仅供参考 注2：敬请关注，本文为作者原创，转载请联系作者 原文章作者：江湖平头哥，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

全球智能工业大会暨全球创新技术成果转移大会在广州开幕 金羊网讯 记者李焕坤报道：“高性能金属构件增材制造技术及对重大装备制造业的影响”“改变交通系统与运输服务的人工智能，真能使其变得更好吗？”“可扩展、高成效的电信网络设计”“内生安全保障智能工业运行”……11月23日，为期三天的“第三届全球智能工业大会暨博览会暨全球创新技术成果转移大会”在广州南丰国际会展中心开幕。大会由广东省科学技术厅和中国光学工程学会主办，共设有14个会场，共1万平米的展馆，同期举办4场主题论坛、5场产业化应用论坛、多场国际专场对接会和全球高新技术成果转移洽谈对接会与全球智能工业博览会。来自英国、德国、法国、澳大利亚等境外的80位国外嘉宾，以及200多项科技项目在此进行合作、展示和对接。 据悉，此次大会旨在进一步深化世界智能工业领域的交流与合作，持续助力中国制造业高质量发展，另外全球智能工业大会将永久落户海珠区。 原文章作者：金羊网，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

鲁网1月16日讯近日，工信部公布首批国家工业设计研究院培育对象名单，山东省工业设计研究院成功入选。这是全国“智能制造”领域唯一的“国家工业设计研究院”培育创建单位，也是长江以北唯一一家入选国家工业设计研究院培育创建的单位，将为智能制造时代的产业升级和动能转换打造强劲引擎。 “十三五”规划纲要中提出“设立国家工业设计研究院”，工业和信息化部2018年7月印发《国家工业设计研究院创建工作指南》，到“十三五”末期，在工业设计发展总体水平较高的地区建设省级工业设计研究院，确定国家工业设计研究院培育对象，并将按照“成熟一家、升级一家”的原则，从稳定运营两年以上的培育对象中升级认定国家工业设计研究院。 2019年10月18日，工信部、山东省政府、烟台市政府等领导共同为山东省工业设计研究院主体大楼揭牌 2018年7月，依托中德工业设计中心，山东省率先成立全国第一个省级工业设计研究院——山东省工业设计研究院，积极争创国家工业设计研究院，并列入2019年度省政府工作报告。2019年10月18日，世界工业设计大会期间，山东省工业设计研究院主体大楼正式揭牌，同期山东省工业设计研究院原型创新工场正式启动。 山东省工业设计研究院整合链接全球领先科技、设计、人才等创新资源要素，以山东省重点、特色产业为布局，以工业设计关键共性技术研究为重点，开展基础研究、技术支撑、成果转化、咨询服务、人才培养、交流合作等创新服务与合作，打造一批以智能硬件、高端智能装备、信息交互、数字化生产、智慧生活、生物科技、城市更新为特色的高价值新增长点，在全省主要地市重点布局设立工业设计研究院创新驱动平台网络，旨在构建开放共享的研发设计平台、协同高效的成果转化平台、全产业链整合设计产业的孵化平台、政产学研金服用融合的双创共同体平台、支撑制造业高质量发展的公共服务平台。（来源 新华网） 原文章作者：一点资讯，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

当前，带有人工智能噱头的初创公司如果不拿出点来真本事，似乎“忽悠”不到投资机构的钱了。取而代之的则是区块链系列的瞒天过海，神乎其神的各种传统公司正在华丽转变身变性，不过多是外在概念级的边缘上，除了瞒天过海且让人感觉摸不著头脑又略带不太靠谱的币圈以外，并没有实质性的区块链应用惠及到我们。不过，国家正出台了相关的鼓励政策来促进区块链发展，未来区块链技术将会继续渗透到各个行业中，比如人工智能正在渗透的物联网行业。如果说人工智能的上半场是图像识别和语音识别的应用，那么下半场就应该是大数据和边缘计算在物联网中的应用了，我感觉这会重新把物联网拉回到我们的视野中。我是一名计算机专业的一线大学老师，虽然我不懂商业运作，但是我略懂一点技术的过渡发展，今天我就用我已经理解了的知识来具体分析一下人工智能的下半场：人工智能+物联网的发展趋势和在工业领域的技术应用前景。 物联网作为一种新兴的信息技术正在迅速向各个行业蔓延，从家庭、医疗保健、物流、汽车、零售到工业制造，物联网产品技术将无处不在。例如，时下流行的共享单车，只要拿出手机扫一扫便可打开智能锁骑行，这些智能锁使用的就是物联网技术，而在最近几年这种传统的技术因为被趋势所迫，“不得已”换了个名字，叫人工智能了，美其名还有大数据分析作为吹牛的背书。其实，从技术层面上来说，并没有发生根本的改变。为何人工智能需要借助物联网作为“支点”去撬动未来的市场，这也正是物联网的应用领域之广的魅力所致，下面我们继续接着看物联网的机遇和未来，如下图所示： 物联网是一个极其庞大的网络，它包罗万象，涉及各行各业，如上图所示，其实质就是让万事万物通过网络连接起来，实现众多超级智能化的应用。业内预测，未来20年内物联网设备接入数量将越过1万亿台，这意味着物联网产业蕴含着巨大的市场机遇，而人工智能的工具化运转，都会渗透到这些领域里，无论是医疗卫生、智能家居、金融商业、生产物流、智能交通、公共安全等，都会涉及到。当前，物联网虽然涉及到了传统制造业、服务业等领域内，但是整体来看更多的技术进步和资本投入更多的是投向了工业领域，就连国家出台的5G技术发展报告也明确指出，5G技术的主要用途，将会更多的侧重在工业物联网领域内，而人工智能想要切割一块工业物联网发展的红利蛋糕，势必会借助物联网这个支点来做技术上的革新和具体可实现的应用，从而造就一个带有人工智能色彩的物联网新势能，这个势能我就暂且叫她~智能工业领域吧！ 智能工业领域，我觉得是人工智能在物联网应用未来20年内的重要领域，最直接的表现形式就是把具有环境感知能力的各类终端、基于泛在技术的计算模式、移动通信等不断融入到工业生产的各个环节，可大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，将传统工业提升到智能工业的新阶段。从当前的技术发展和应用前景来看，物联网在智能工业领域的应用主要集中在以下几个方面：制造业供应链管理、生产过程工艺优化、产品设备监控管理、环保监测及能源管理、工业安全生产管理。而人工智能无论是从数据分析还是到图像识别，无一不可以给这五个环节加上“大脑”，从而彻底攻陷穿插进这些个领域，并且自带动能，最终又把各个环节的动能转换为了物联网发展的势能，给整个物联网行业商业运作打好了基础。 我们具体来看一下，人工智能在这五个领域能够发挥哪些作用吧。 1）制造业供应链管理 人工智能应用于企业原材料采购、库存、销售等领域，通过完善和优化供应链管理体系，提高了供应链效率，降低了成本。欧洲的空中客车公司（Airbus）通过在供应链体系中应用传感网络技术，构建了全球制造业中规模最大、效率最高的供应链体系，而把这些传感器取得的数据集合分类建模、做边缘计算就是人工智能在发挥的作用。 2）生产过程工艺优化 人工智能在生产工艺中的应用会提高生产线过程检测、实时参数采集、生产设备监控、材料消耗监测的能力和水平。生产过程的智能监控、智能控制、智能诊断、智能决策、智能维护水平将会不断提高。比如，钢铁企业可应用各种传感器和通信网络，在生产过程中实现对加工产品的宽度、厚度、温度的实时监控，从而提高了产品质量，优化了生产流程，而这其中就需要一个人工智能的“大脑”来掌控。 3）产品设备监控管理 人工智能渗透进物联网拓扑结构中把各种传感技术与制造技术融合，可实现对产品设备操作使用记录、设备故障诊断的远程监控。例如GE Oil & Gas集团在全球建立了13个面向不同产品的i-Center（综合服务中心），通过传感器和网络对设备进行在线监测和实时监控，并提供设备维护和故障诊断的解决方案，这里的综合服务中心在就是人工智能应用的“大脑”。 4）环保监测及能源管理 人工智能穿针引线使物联网与环保/能源设备的融合，可实现对工业生产过程中产生的各种污染源及污染治理各环节关键指标的实时监控。在重点排污企业排污口安装无线传感设备，不仅可以实时监测企业排污数据，而且可以远程关闭排污口，防止突发性环境污染事故的发生。当前电信运营商已开始推广基于物联网的污染治理实时监测解决方案，随着5G技术的逐步普及，未来对于环保行业的人工智能的大数据分析将会是一片蓝海的样子，效果会比某城市依靠人的自律来区别干湿垃圾要有效的多。 5）工业安全生产管理 把物联网传统的传感器嵌入到矿山设备、油气管道、矿工设备中，可以感知危险环境中工作人员、设备机器、周边环境等方面的安全状态信息，人工智能的“触角”将现有分散、独立、单一的网络监管平台提升为带有“大脑”的系统，可造就一个开放、多元的综合网络监管平台，实现实时感知、准确辨识、快捷响应和有效控制。 以上就是人工智能在智能工业领域中所能渗透的技术环节，似乎每一个环节都是有待于任何一个企业去开发和探索的，当前繁杂的各类物联网硬件厂商，亟需一个技术占据优势的企业来统一，诸如通信行业华为的5G。未来我们已经预见，物联网的通信协议和技术要求也都将会统一，而统一之后的各路诸侯的分封则需要地方“人工智能军阀”去混战一段时间了。从政策到现有技术来讲，当前工业领域的混战已经刚刚开始被“人工智能鸦片”打开大门，未来看谁能利用物联网这个支点撬动资本市场，最终实现大一统了。或许是小米的AIoT，或许是华为AIoT，或许是阿里的AIoT，或许是腾讯AIoT或者他们连皮毛也没涉及，只能入股百度了。 【本文原创小可智造，欢迎大家关注我，一起交流学习！】 原文章作者：小可智造，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

人工智能、云计算的应用正在加速中国制造业智能化升级，百度智能云在工业智能领域应用落地更为广泛。2020年1月9日，由物联网智库携手挚物·AIoT产业研究院主办的“2020智联网风向标发布会”在北京举办，会上正式发布了挚物·AIoT产业领袖榜单。 其中，百度智能云全面覆盖工业智能场景，凭借在3C、钢铁、汽车、能源、橡胶等5大垂类场景和10个具体落地方案，通过层层筛选成功进入“工业互联网实践者榜Top15”。基于中国唯一自主研发的开源深度学习框架飞桨，百度智能云工业质检不断提升算法精确度，同时保障工业信息化领域产业链安全可控。 百度智能云全面覆盖工业智能场景 制造业是国家发展的根基，中国的繁荣离不开现代化的制造业。然而，作为中国经济发展第一大支柱的制造业正面临着劳动力成本上升和转型升级的双重压力，制造业亟待智能化升级。 百度智能云从2017年至今，面向工业场景推出系列智能产品，包括工业质检、工业巡检以及工业大数据平台，从工厂的产品检测、安全运维到最终通过AI＋大数据解决质量预警、工艺流程优化等企业难点痛点问题，特别是在装备制造等高端设备领域通过AI自动调参替代甚至超越行业专家，调参效率提高30倍，极大提高了产线效率，帮助实现企业智能转型。 在工业质检领域，制造企业一直面临人工检测质量不稳定、招工难、留人难、培训难、成本高等难以解决的痛点。百度智能云推出了质检云平台，针对不同的工业场景，支持端云一体模式，并且创新性地打造了“模型+质量”双闭环，通过数据驱动算法优化，整合质量数据、工艺流程数据来驱动产品迭代与工艺流程优化。当前，百度智能云已经针对不同的工业场景推出了新的版本。在优化了端云一体方案和数据对齐的功能基础上，强化了标注功能，提供智能标注控制功能，还实现边缘预测算力轻量化，以便更多的节约企业成本。 比如百度智能云工业质检一体机产品--3C电子产品表面缺陷视觉检测设备，通过深度学习算法对于各项缺陷学习后，能准确识别产品的全部33种缺陷，漏检率控制在0.1以内，并能使全检出货达到AQL0.4标准（极高的合格质量水平），可以节省90%+的人员，减少80%占地面积，帮助企业降本增效。 自研深度学习框架，工业产业链安全可控 百度AI产业研究中心与工信部赛迪研究院赛迪顾问联合发布的《AI助力中国智造白皮书》指出，拥有中国自主知识产权的深度学习框架，是工业信息化领域产业链安全可控的保证。中国制造业需要减少对国外算法框架、开源社区的依赖。 IDC调研报告显示，在目前国内深度学习的综合市场中，谷歌、Facebook、百度仍是最主要的玩家，三者占据了国内超过一半的市场份额。基于国内唯一自主研发的开源深度学习框架百度飞桨，百度智能云工业团队不断完善工业质检产品，已经覆盖6大类行业、50+垂类模型，积累了海量的数据与模型经验，并且建立近30+生态合作伙伴，并赋能合作达100+应用场景。 围绕制造业产业链的争夺，已经是时下大国角力的重要课题。而百度等科技巨头推动的产业智能化，为中国制造业提供了一份典型样本。这对于防止制造业外流、提升国家影响力、实现核心技术独立自主，都具有重大的意义。 原文章作者：一点资讯，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

全文约1632字，5图，阅读需要10分钟 01 热点埃夫特本次拟募集资金11.35亿元，研发新一代智能高性能工业机器人 近日，埃夫特获得上交所科创板问询，并披露了第四轮问询的回复函。埃夫特本次拟募集资金11.35亿元，该笔资金将应用于其下一代智能高性能工业机器人研发及产业化项目、机器人核心部件性能提升与产能建设项目、机器人云平台研发和产业化项目。埃夫特，全称“埃夫特智能装备股份有限公司”，成立于2007年，是一家专门从事工业机器人、大型物流储运设备、非标生产设备设计及制造的高新技术企业。全球已拓展19家子公司，在意大利、美国分别设有机器人、AI研发中心。据了解，目前埃夫特机器人及解决方案已被广泛推广到汽车及零部件、卫陶、五金、消费类电子、家电、机加工、酿酒、木器和家具等行业。（来源：Soo56快讯）02 物流Zebra 发布 SmartSight库存机器人，密切关注商店货架 超市中时常出现货品售罄需要补货的情况，这是一个经常出现的问题，尤其是在大型零售店中，很难满足库存需求。对此，美国斑马技术公司提出了新的解决方案：机器人可以扫描货架，并及时向员工报告存货缺口。据该公司介绍，SmartSight 机器人是集合硬件，软件和服务解决方案，结合了计算机视觉，机器学习，工作流自动化和机器人功能，机器人可以在商店中巡检货架，且可以查找库存问题，定价故障和显示问题。当发现问题时，系统将通过 Zebra 移动计算机向员工发送消息，告知问题的位置和性质。（来源：Soo56快讯）2019年邮政行业业务收入累计完成9642.5亿元，同比增长22% 国家邮政局公布，2019年邮政行业业务收入（不包括邮政储蓄银行直接营业收入）累计完成9642.5亿元，同比增长22%；业务总量累计完成16229.6亿元，同比增长31.5%。2019年邮政服务业务总量累计完成2506.3亿元，同比增长26%；邮政寄递服务业务量累计完成247.6亿件，同比增长4.3%；邮政寄递服务业务收入累计完成431.6亿元，同比增长17.2%。（来源：国家邮政局）03 科技新零售会员数据智能服务商“慧远科技”完成数千万元A轮融资 新零售会员数据智能服务商杭州慧远信息科技有限公司近期完成了数千万元A轮融资，由华瓯创投领投，A股上市公司电魂网络、卜元资本、云鼎投资跟投。据悉，本轮融资资金将用于产品研发、市场扩张和团队优化。2018年，慧远科技曾获得由华旦资本领投，多牛资本和企朋股份跟投的数百万元Pre-A轮融资。慧远科技于2017年12月在杭州成立，旗下产品“那美互动”早期以会员数字化管理为切入点，服务对象是有会员数字化管理需求的零售企业，为这些企业提供会员大数据运营解决方案，帮助实现互联网+新零售的转型升级。团队方面，创始人兼CEO倪慧达从大二开始连续创业，团队其他核心成员来自美国硅谷科技企业、物美、沃尔玛、孩子王等公司，拥有超过10年商业地产、连锁零售从业经验，对“以会员为中心”的经营方法论、数字化工具、投入与指标达成有成功实践经验。（来源：Soo56快讯）338家制造业企业排队IPO，合计募资预计约2360亿元 制造业企业是A股上市公司的“绝对主力”。目前，排队IPO的制造业企业也占据多数。据数据统计，截至1月14日，IPO（不包括科创板）排队名单中，275家为制造业，预计募集资金1731.37亿元。科创板申报企业中，有63家为制造业，合计募集资金628.59亿元。也就是说，制造业拟IPO企业合计338家，预计募资金额合计为2359.96亿元。（来源：证券日报）END. 注：文章为作者独立观点，不代表Soo56立场。▼ 智能大集 ▼延伸阅读关注公众号、回复以下“关键词”，即可获取往期热门文章最工厂： 诺基亚 | 奥克斯 | 红旗H7 | 兰博基尼 | 牧马人 | 哈弗 | 宝马热门店铺：昆船 | 兰剑 | 德马泰克 | 海鼎 | 霍尼韦尔 | 太原高科 | 井松 | 德马 | 和进 | 衣拿 | 得利捷 | 伍强 | 精星 | 耀欣 | 中鼎 | 福莱瑞达丨木牛流马丨科华▼点击原文阅读，立即发布需求或库猫管家（）好方案，寻报道 ？发邮件至 zhangxy@soo56.com ▼点击原文阅读，立即免费发布需求! 原文章作者：一点资讯，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

智能工厂的智能化基因 在智能工厂里，人、机器和资源如同在一个社交网络里自然地相互沟通协作，生产出来的智能产品能够理解自己被制造的细节以及将如何使用，能够回答"哪组参数被用来处理我"、"我应该被传送到哪里"等问题。 同时，智能辅助系统将从执行例行任务中解放出来，使他们能够专注于创新；灵活的工作组织能够帮助工人把生活和工作实现更好地结合，个体顾客的需求将得到满足。 No.1 智能工厂核心架构 1. 三个集成 智能工厂中的三项集成包括：横向集成、纵向集成与端对端的集成。 将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施通过CPS形成一个智能网络，使人与人、人与机器、机器与机器以及服务与服务之间能够互联，从而实现横向、纵向和端对端的高度集成，集成是实现工厂智能化的重点也是难点。 2. 数据处理：大数据分析 数据是智能工厂建设的血液，在各应用系统之间流动。在智能工厂运转的过程中，会产生设计、工艺、制造、仓储、物流、质量、人员等业务数据，这些数据可能分别来自ERP、MES、APS、WMS等应用系统。 因此，在智能工厂的建设过程中，需要一套统一的标准体系来规范数据管理的全过程，建立数据命名、数据编码和数据安全等一系列数据管理规范，保证数据的一致性和准确性。 No.2 智能工厂主要建设模式 由于各个行业生产流程不同，加上各个行业智能化情况不同，智能工厂有以下几个不同的建设模式。 ▍ 第一种模式是从生产过程数字化到智能工厂。在石化、钢铁、冶金、建材、纺织、造纸、医药、食品等流程制造领域，企业发展智能制造的内在动力在于产品品质可控，侧重从生产数字化建设起步，基于品控需求从产品末端控制向全流程控制转变。 ▍第二种模式是从智能制造生产单元(装备和产品)到智能工厂。在机械、汽车、航空、船舶、轻工、家用电器和电子信息等离散制造领域，企业发展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间，侧重从单台设备自动化和产品智能化入手，基于生产效率和产品效能的提升实现价值增长。 ▍第三种模式是从个性化定制到互联工厂。在家电、服装、家居等距离用户最近的消费品制造领域，企业发展智能制造的重点在于充分满足消费者多元化需求的同时实现规模经济生产，侧重通过互联网平台开展大规模个性定制模式创新。 智能工厂规划的核心要素 智能产线规划 智能产线是智能工厂规划的核心环节，企业需要根据生产线要生产的产品族、产能和生产节拍，采用价值流图等方法来合理规划智能产线。 智能产线的特点是： 1）在生产和装配的过程中，能够通过传感器、数控系统或RFID自动进行生产、质量、能耗、设备绩效（OEE）等数据采集，并通过电子看板显示实时的生产状态，能够防呆防错； 2）通过安灯系统实现工序之间的协作； 3）生产线能够实现快速换模，实现柔性自动化； 4）能够支持多种相似产品的混线生产和装配，灵活调整工艺，适应小批量、多品种的生产模式； 5）具有一定冗余，如果生产线上有设备出现故障，能够调整到其他设备生产； 6）针对人工操作的工位，能够给予智能的提示，并充分利用人机协作。 设计智能产线需要考虑如何节约空间，如何减少人员的移动，如何进行自动检测，从而提高生产效率和生产质量。 企业建立新工厂非常强调少人化，因此要分析哪些工位应用自动化设备及机器人，哪些工位采用人工。对于重复性强、变化少的工位尽可能采用自动化设备，反之则采用人工工位。 精益生产 精益生产的核心思想是消除一切浪费，确保工人以最高效的方式进行协作。很多制造企业采取按订单生产或按订单设计，满足小批量、多品种的生产模式。 智能工厂需要实现零部件和原材料的准时配送，成品和半成品按照订单的交货期进行及时生产，建立生产现场的电子看板，通过拉动方式组织生产，采用安灯系统及时发现和解决生产过程中出现的异常问题。同时，推进目视化、快速换模。很多企业采用了U型的生产线和组装线，建立了智能制造单元。推进精益生产是一个持续改善的长期过程，要与信息化和自动化的推进紧密结合。 制造执行系统 MES（制造执行系统）是智能工厂规划落地的着力点，MES是面向车间执行层的生产信息化管理系统，上接ERP系统，下接现场的PLC程控器、数据采集器、条形码、检测仪器等设备。MES旨在加强MRP计划的执行功能，贯彻落实生产策划，执行生产调度，实时反馈生产进展。 1）面向生产一线工人：指令做什么、怎么做、满足什么标准，什么时候开工，什么时候完工，使用什么工具等等；记录“人、机、料、法、环、测”等生产数据，建立可用于产品追溯的数据链；反馈进展、反馈问题、申请支援、拉动配合等； 2）面向班组：发挥基层班组长的管理效能，班组任务管理和派工； 3）面向一线生产保障人员：确保生产现场的各项需求，如料、工装刀量具的配送，工件的周转等等。 为提高产品准时交付率、提升设备效能、减少等待时间，MES系统需导入生产作业排程功能，为生产计划安排和生产调度提供辅助工具，提升计划的准确性。 工厂智能物流 推进智能工厂建设，生产现场的智能物流十分重要，尤其是对于离散制造企业。智能工厂规划时，要尽量减少无效的物料搬运。根据每个客户订单集中配货，并通过RGV配送到装配线，消除了线边仓。 离散制造企业在两道工序之间可以采用AGV、RGV（有轨穿梭车）或者悬挂式输送链等方式传递物料。在车间现场还需要根据前后道工序之间产能的差异，设立生产缓冲区。立体仓库和辊道系统的应用，也是企业在规划智能工厂时，需要进行系统分析的问题。 设备管理 设备是生产要素，发挥设备的效能（OEE—设备综合效率）是智能工厂生产管理的基本要求，OEE的提升标志产能的提高和成本的降低。生产管理信息系统需设置设备管理模块，使设备释放出最高的产能，通过生产的合理安排，使设备尤其是关键、瓶颈设备减少等待时间。 在设备管理模块中，要建立各类设备数据库，设置编码，及时对设备进行维保；通过实时采集设备状态数据，为生产排产提供设备的能力数据；企业应建立设备的健康管理档案，根据积累的设备运行数据建立故障预测模型，进行预测性维护，最大限度地减少设备的非计划性停机；要进行设备的备品备件管理。 建设智能工厂无疑是制造企业转型升级的重要方式，同时应围绕企业的中长期发展战略，根据自身产品、工艺、设备和订单的特点，合理规划智能工厂的建设蓝图。在推进规范化、标准化的基础上，从最紧迫需要解决的问题入手，务实推进智能工厂的建设。 鼎捷数智工厂全流程智能+方案 戳【阅读原文】索取智能工厂解决方案

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经济观察网 记者 李晓丹“中国制造的2025”遇上“德国工业4.0”，会发生什么？1月14日，浪潮与SAP共同签署了一项战略合作协议，这在浪潮集团董事长兼CEO孙丕恕看来，通过借鉴、结合德国工业4.0经验，可以积极推动“中国制造2025”战略落地。 当前，中国正在通过“中国制造2025”和“互联网+”战略推动企业转型和经济升级，此次中德两国一流科技企业的携手，将加快中国制造2025战略落地，优化中国智能制造生态链，提升中国信息产业和制造企业的国际竞争力。 作为德国工业4.0的发起机构，SAP拥有全球领先的智能制造解决方案和内存计算平台，以及帮助不同行业、各种规模的企业实现卓越运营的成功经验。而浪潮集团是中国领先的云计算、大数据领导厂商，也是大中型企业管理软件与解决方案的领军企业。 根据协议，双方将在智能制造、企业云等方面展开深入合作，推动浪潮企业管理软件和SAP工业软件融合创新和优势互补，加快浪潮ERP软件与SAP的MES、MII、PCO等工业软件的集成，联合打造适合中国市场的智能制造解决方案，共建中国智能制造平台，形成中国一流的智能制造生态圈；在全球范围内，借助中国一带一路战略带来的巨大机遇，浪潮正在沿线国家迅速布局，在承建的云数据中心等项目中，联合SAP向客户提供咨询规划和完整的企业信息化解决方案和产品。 此外，双方还将在全国范围内组织工业4.0领域的经验交流与分享，帮助中国企业快速了解与规划智能制造带动的产业升级。 从简单的工业自动化，转型升级为纵向业务流程互联，横向上下游产业链和商业网络互联的现代化服务型企业——这是德国工业4.0的目标，而中国制造最需要的也正在此。 “这是完成中国一流的智能制造生态圈的必要一步。”孙丕恕说。 原文章作者：经济观察报，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

智东西（公众号：zhidxcom） 文 | 杜晓磊 智东西6月5日消息，今天，中国光学工程学会举办了全球智能工业创新大会，大会以智能工业制造为主旨，涵盖工业互联网、信息物理系统、制造业创新网络等领域。与大会同期的还有超过1000家企业、高校、研究所、重点实验室共同参加，将集中展示智能工业制造的技术与产业化成果，涵盖航空航天、飞机制造、汽车制造、电子制造、通信业、互联网、大数据等领域。 大会演讲嘉宾以国内外学术界院士为主，包括瑞典皇家工程科学院副院长白瑞楠（Magnus Breidne）、中国工程院院士柴天佑、美国工业互联网联盟联合主席林诗万等等。其中，来自澳大利亚技术科学与工程院/悉尼大学的阿奇.约翰斯顿院士详细介绍了工程与信息技术，创新与生物学工程技术中利用机器人与软件和传感器的结合在机器人、农业、医疗领域的突出作用。 1）机器人方面：制造出全自动集装箱操作机、自动挖矿机器人来减少人类的劳动力、提高安全系数。 2）农业方面：与澳大利亚合作建立农业种植基地。通过传感器感知气候、天气、温度的变化来确定什么时候收购农作物，什么时候挤牛奶等等，来达到农作物的产量最优化。 3）医疗方面：利用生物工程图像处理分析受损骨骼是否需要新组织、受损骨骼的力量、需要输送什么药物来制定出治疗受损骨骼的最佳方法。还可以用于新生儿的的治疗和诊断，提高服务质量。 生物学工程技术还致力于研究睡眠与疾病的关系，通过睡眠时人面部的肌肉放松程度，血管的状态来找到睡眠与疾病存在的科学的联系。另外，利用维他命技术为精神类疾病做早期诊断，用3D技术做口罩预防疾病等。 此外，来自卡尔斯鲁厄理工学院工程信息管理学院的吉维卡.奥弗彻罗瓦院长还介绍了工业1.0到4.0的发展历程以及工业4.0数字化的愿景和实施。 工业4.0源于2011年汉诺威工业博览会由德国政府提出，目标是建立一个高度灵活的目标是建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。工业4.0提出允许不同系统互相交流提供技术支持，使得技术流通起来更加被有效的利用。 例如，用360度的视角分析产品周期、职工的产出，把人的知识数字化用于公司职工的管理。另一方面，将专业社交媒体和工作社交媒体结合起来实现人机互动的媒体（人机互动不仅仅是社交媒体与人的互动还包括机器人通过扫描图像与人进行互动）。 原文章作者：智东西，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

工业发展史上产生了很多工业管理理论和工具，它们是人类智慧的产物。任何一种管理理论和工具都是不完备的。 这些包括经典的TPM、精益管理、ERP、MES、APS，以及现在新兴智能的CPS、万物相连的工业互联网等等。但是这种不完备并不影响他们在实践中的应用。工业基础设施有先进落后之分，而管理领域则是要找到最适合自己的理论及工具。 我们需要换个角度观察ERP。 ERP简史 ERP是美国Gartner公司在20世纪90年代初提出来的。MRP则比ERP早二十多年出现。最初 MRP就是一个“物料计算器”。美国IBM的几个哥们觉得MRP应该把资源能力和财务成本结合进去，领导不同意开发这个后来被称为“MRPII”的软件，就结伴跳槽并在德国成立了SAP。SAP逐步完善扩充为ERP并成为世界最大ERP供应商。同一时期，ERP也逐渐风靡全球。这是ERP的极简发展史。 由简到繁，再由繁到简 S-A-P这三个字母的意思是“系统-应用-生产”，ERP就是为生产服务的。刚开始的确是这样，但是后来情况变了。MRP、MRPII、ERP分别是物料需求计划、制造资源计划、企业资源计划。最初仅仅只是计算一下物料需求，又开始管生产资源，又挂钩财务，到最后连同物流、跨国组织、远程通讯、电子商务、资本运作等全管，几乎无所不能。 最初MRP/ERP是在石油、化工、钢铁等行业应用，随着模块和功能的扩展，向广泛的制造业以及金融、银行、保险、电力、医疗、物流等行业发展，甚至延伸到机关和NGO，所向披靡。但是这些行业和领域都有一个特点，他们管理的任务/事件/项目/订单对时间不敏感；或者itemflow单一/简单。 制造业原本是ERP的主战场，但情景则大不同。在大多数的制造行业，对ERP庞大的体系颇具微词；装备制造业、零部件制造业的生产管理功能成功率几乎为零；在中小企业，ERP就等于“进销存+财务”。我们看到的是S-A-P失去了本义。 计划是ERP的核心功能也是软肋 MRP、MRPII、ERP的共同关键词是P（计划）。什么是计划？计划就是告诉你在未来的一段时间，你将要做什么？做多少？什么时间开始，什么时间完成？ 在这个核心的功能上，ERP是个一条腿的“瘸子”。如果企业说ERP还算好用，那一定是能够给出计划的“数量”。但是绝大多数ERP给出的“时间”是不靠谱的。由于这个“时间”不靠谱，所以与时间相关的所有决策（生产计划、库存计划、采购计划、财务计划）都无法执行。一个不靠谱的计划是不能在企业强制推行的。于是，ERP就退回到只能输出“做什么”、“做多少”；甚至连数字都给不出来，直接变成“进销存+财务”。顺便提一句，这不是中国的ERP不行，全世界的都一样，包括著名品牌。 当前，还有很多企业在准备上ERP，或者准备升级。我给企业一个建议。你就问供应商或者ERP“专家”一个问题：ERP做出的计划可执行程度是多少？如果达不到80%，就劝大家省省吧。 在某些情况下，ERP也能做出不错的计划，但是仅限于几种。例如：生产线有绝对资源瓶颈、批量重复生产、按库存生产、或者订单生产周期很短，等。 能不能做出靠谱的计划（时间），ERP供应商是很会打马虎眼的。不久前我去南京的一个生产机器人企业交流。600多万买了知名品牌ERP。企业告诉我说，ERP计划做的很好，精细到工序级。我看到ERP打印的派工单，的确是工序级的，开始时间结束时间清清楚楚。但是这是发到车间主任的，再派到班组，车铣刨磨就由着工人了，有料就先做，没人关心那个“时间”。这个新厂产能发挥不到一半，停工待料已经常发生，如果产能发挥到70%，必定乱成一锅粥。新建工厂新上ERP，一定注意这个问题。 流程管理是ERP的价值体现 ERP的成本管理也是硬伤 《ERP把五彩的工业世界染成一种颜色》 这是我九年前一篇文章的标题。文中配了四幅漫画，放在这里，作为本文结尾。 http://p1.pstatp.com/large/pgc-image/76905402f50441c5b8bdee126b181e7b ERP是“舶来品”，它具有西方的管理文化背景。实施ERP项目必然要引入不同的管理文化。因此，实施ERP需要处理好与自己的企业文化的冲突。 毫无疑问，ERP的实施需要“十二分”的数据。企业有没有能力实现，是能否上线成功的基础条件。相当大的失败比例在此。 ERP是一个流程管理工具，其固有的流程和规则迫使你必须舍弃企业原有的管理流程，向ERP靠拢。这必然带来实施风险。 原文章作者：旺材智能制造，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

现代化医疗系统中现已逐渐引入了工业智能设备，那么工业智能设备对于医疗系统有什么助力呢？本文就来为您详解一下。工业平板电脑可以应用于医疗系统的B型超声诊断仪中，其具备安全无创、方便直观、诊断准确、重复性好等优点，在临床诊断中广泛应用，是当前使用普遍的检查方式之一。伴随着医疗信息化的快速发展，B超图象的质量标准变得越来越高，超声诊断范围和信息量不断扩充，B型超声诊断仪已建立由模拟式到数字化的转变。B型超声诊断仪是一种实用、可重复、对人体无损伤的检查手段，工作负荷大，工作环境复杂，具备灵敏度高、应用范围广和操作便利等特点。稳定可靠的工业主板能确保设备正常运行，减少故障率，推动数字化医疗的发展。B型超声诊断仪有以下特点： 1.操作简便，维护方便； 2.医疗环境特殊，标准工业主板采用无风扇设计，具备无噪音、稳定性高、散热性能好等特点； 3.超声诊断仪需要连接很多外接设备，如数据采集模块、显示终端、网络通讯等，标准工业主板接口丰富。 随着科学技术的不断进步和临床诊断的需要，医疗仪器对数据采集、分析、存储以及显示都提出了更高的要求。深圳亿道信息工业平板电脑稳定性高、性能强劲，具备多种存储设备。集成显卡、网卡，集成多个串、并等I/O接口，并可通过多种协议接口进行系统扩展，满足B超诊断仪的各种特殊必须。深圳亿道信息工业平板电脑系列产品，有效针对医疗产业的特殊需求，具备体积小、高可靠性、低功耗、多串口等特点。满足客制化必须，简化客户设计工作量，缩短产品上市周期。终产品建立多显示输出，性能稳定可靠，使用周期长。深圳亿道信息致力于工业平板电脑、嵌入式工控机、工业显示器的销售，提供高端控制系统整体解决方案和OEM/ODM客制化服务。工业智能平板可以广泛应用于智能交通、智能物流、医疗、工业自动化、MES系统集成、智能装备、电力等领域。 原文章作者：亿道info，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

■ 中国工业报记者 李芳蕾 智能工厂是实现智能制造的重要载体，主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施，实现生产过程的智能化。智能工厂具有自主能力，可采集、分析、判断、规划，通过整体可视技术进行推理预测，利用仿真及多媒体技术，将实境扩增展示设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成最佳系统结构，具备协调、重组及扩充特性。智能工厂实现人与机器的相互协调合作，其本质是人机交互。在数字化智能工厂高峰论坛上，包括松下神视株式会社、华为技术有限公司、欧姆龙自动化（中国）有限公司、万可电子 （天津）有限公司等在内的先进制造企业，从传感器、精益生产、云技术、智能照明、移动机器人等入手，为广大受众描绘了一个完整的智能工厂范本。 传感器：智能工厂的感知触手 松下神视株式会社执行董事今井寿教在题为 《AI智能工厂中的传感器发展与前景》报告中，介绍了传感器这一智能工厂的最前端产品，它为后面的智能工厂发展提供了重要保障。目前，市面上存在着多种多样的传感器，包括光纤传感器、光幕传感器和检查、判别、测量用传感器等。估计到2030年，劳动人口将减少30%，如此一来，生产过程中的自动化、智能化将得到迅速发展。为了应对越来越多的自动化应用，企业开始提供各种传感器。从提供单个传感器的业务发展成了体验型的业务，这种业务为解决客户难题提供最佳设备组合方案。今井寿教认为，今后与智能工厂相关的市场将会实现进一步多样化发展，为了配合这种不断增加的应用，人们要求以传感器为首的工业自动化设备进一步发展扩大。 今井寿教还回顾了为应对各种需求而不断发展的传感器历史。最初，传感器是为了检测有无某种物体而产生的，传感器性能提高是为了检测微小零部件和高速移动物体。然后这种技术扩展到了保障安全的安全光幕，这种光幕可以检测到人是否进入危险区域。进一步的，传感器还被用于生产过程中以获取质量可追溯性数据。如上所述，传感器与装置自动化、智能化是密不可分的。在传感器发展过程中，先进的智能化、自动化设备也同时得到了很好的发展。在数字智能工厂中，将机器和数据从传感器链接到装备，再从装备链接到设备，目的是对其进行管理和控制，提高生产和管理的效果。 精益生产：智能工厂的自动化组织 目前，我国制定了 《智能制造能力成熟度模型》以及配套评估体系。将企业分为规划级、规范级、集成级、优化级以及引领级，分别对应智能制造中的流程化管理、数字化改造、网络化集成、智能化生产以及产业链创新这几大能力。据国内6000多家企业线上自评结果显示，目前，在线上自评企业中，52%的企业一级都没有达到，28%的企业达到一级，综合起来，一级及以下企业占比80%，我国企业智能化数字化之路任重道远。 对此，欧姆龙自动化 （中国）有限公司市场战略统辖部部长李治国认为，企业在进行数字化智能工厂改造时需要注意 “三个不”，即不要在落后的工艺基础上搞自动化、不要在落后的管理上搞自动化、不要在不具备数字化网络化基础时搞智能化。为了解决此问题，欧姆龙实行了自下而上的精益化智能制造实施路径，从流程化管理、智能化生产到产业链创新逐层实现，硬件＋软件＋服务的欧姆龙智能工厂整体架构，可以根据客户生产现场层级需求来制定解决方案。具体来看，欧姆龙智能工厂的方案架构包括智能制造凭能力成熟度评估、深度访谈、精益诊断、体验式改善、生产线自动化升级到验收交付成果量化，并进行持续的改善。 云技术：智能工厂的神经系统 云技术作为一种在网络中将硬件、软件等资源统一起来，实现数据的计算、储存、处理和共享的一种技术，是实现制造业数字化转型的关键技术路径。在工业互联网时代，华为主要做网络链接、边缘计算、工业PaS以及聚合伙伴提供PaS。华为技术有限公司中国区云解决方案部、解决方案架构师刘明建表示，华为基于开放的工业云服务平台，结合近30年工业制造经验和华为基础云服务，为制造企业提供端到端的数字化转型解决方案，助力企业数字化、智能化升级。华为还围绕制造行业的核心业务需求，提供整体解决方案，打造业务“超市”，为客户提供 “一站式”服务。 此外，智能照明、移动机器人等技术的充分发展也为加快中国智能工厂的建设步伐提供了保障。 万可电子 （天津）有限公司产品经理及业务发展经理陈岗表示，在大型工业场合的智能照明中，可靠性、稳定性、灵活性、节能和集中管理一直备受关注。在能源数据管理即能效的评估过程中，所有的能源种类、能耗情况以及相关影响因素，都必须基于持续检测并结合其他数据进行分析。万可的智能照明控制柜具有工业级稳定性，而万可照明解决方案具有抗衰减和日光控制调节功能，高度的灵活性以及集中式管理让一切照明尽在掌握。 目前，移动机器人技术需求分为四个层级，包括基础需求、高级需求、闭环需求、智能需求。其中，基础需求是实现无轨化导航的必要条件，高级需求是实现大规模工业化应用的必备条件，闭环需求是实现无人化、自动化的必备条件，智能需求是实现智能化的必要条件。上海仙知机器人科技有限公司北方大区销售总监于承东指出，作为一站式移动机器人方案专家，仙知机器人SRC核心控制器可适配任意以太网协议的激光雷达，适配任意USB、以太网接口的相机，适配红外、超声、光电等传感器，方便用户根据实际需求进行选型搭配。 编后语 工业化转型的必经之路 智能工厂作为工业智能化发展的重要实践模式，已经引发行业的广泛关注。在经济快速增长期，传统价值链的制造企业和用户企业之间的矛盾被大量的订单和充裕的现金流掩盖。然而，随着中国经济增长常态化，材料成本的增长，环保压力的增加，市场和资金的双重压力来临，两者之间的矛盾日趋显著。在全球制造业格局正被重塑的时期，如何提高制造业创新能力，如何强化工业基础能力，如何打造以数字化产业链为支撑的竞争力，成为我国制造业发展的重中之重。 智能工厂代表了从传统自动化向完全互联和柔性系统的飞跃。这个系统能够从互联的运营和生产系统中源源不断地获取数据，从而了解并适应新的需求。智能工厂能够整合全系统内的物理资产、运营资产和人力资本，推动制造、维护、库存跟踪、实现运营数字化以及整个制造网络中其他类型的活动。其产生的结果使系统效率更高也更为敏捷，生产停工时间更少，对工厂或整个网络中的变化进行预测和调整适应的能力更强。这是一场全球化工业的革命，把握住新一轮工厂智能化、数字化发展机遇，是实现工业化转型的必经之路。 原文章作者：中国工业报社，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

熟悉我们的朋友一定对力士乐的北京工厂不陌生 博世力士乐北京工厂成立于2006年 主营业务为液压泵、马达、液压控制阀以及减速机 作为博世力士乐在中国的旗舰工厂 它历经了工业4.0转型 ，装配线智能升级 如今我们的北京工厂已经“大变身” 今天，就跟着我们一起探访这座智能化工厂吧 北京工厂工业4.0转型升级 2017年，北京工厂设计并完成了第一条完备的工业4.0 产线。作为北京工厂工业4.0 试点项目，A28 装配线的设计与实施应用了领先的线控与装配控制技术。 A28装配线 针对A28 产品重量较沉，体积较大的特点，我们采用了先进的自动传输传送带系统，并辅以相应的线控系统。同时，我们在每一个工位配备了员工认证系统，这一系统仅允许满足该工位技能需求的的员工在相应工位操作。 员工认证系统(Staff Qualification) 不仅如此，员工完成身份认证后，还能在工位按照实时更新的在线操作指导 (Living WI) 来进行操作。 在线操作指导 (Living WI) 在不同的工站，压力和力矩的数据会被监测控制并通过McYield+ 数据平台实施传输到工厂的数据库中，以便工程师进行分析与优化。 同时，我们应用了先进的基于 Poka Yoke 理论的电子化解决方案，例如看灯取料系统 (Pick-to-light system)，确保工人依照正确的工序拿到匹配的物料进行装配。 看灯取料系统 (Pick-to-light system) 此外，产线上还配有照相系统，用于防止物料漏装或错装，避免不必要的失误。 照相系统 (Camera System) 在物料追踪方面，我们应用RFID 技术搭建了 E-KANBAN 系统，满足了物料的即时供给与追踪。 E-Kanban System 得益于我们在A28 产线的设计与实施过程中所做出努力以及获得的丰硕成果，我们在2019年获得了博世集团颁发的BPS最佳价值流大奖！ 博世集团BPS最佳价值流大奖 A28产线的升级改造对于北京工厂具有里程碑式的意义，在A28设计规划过程中的很多元素已经成为了北京工厂进行工业4.0升级的标准。也正是由于A28 的成功，我们进一步对北京工厂已有的A10 产线进行了升级，并且将这些经验应用在A2F 回转体产线的设计中。 2018年，我们对已有的A10 装配线进行了升级，在 A28 已有功能的基础上增加了如下新特性。 PoUP (Point-of-Use Provider) 导向系统：用于指导产线上料员工在正确的位置正确的时间提供正确的物料。 ActiveInfoMotion 系统：用于监测员工在产线内的动线以优化装配步骤，最终优化线平衡(Line Balance) 以提升产线产能 。 ActiveInfoMotion 在经历了一系列工业4.0改造之后，A10 产线从生产质量到工作效率方面都有了进一步的提升，更好的适应了当前的市场变化。 A10 装配线升级 2019年，北京工厂的团队基于以上两条生产线工业4.0 改造的经验，在A2 马达的国产项目中重新设计了一条全新的工业 4.0 装配线。 A2F RG 装配线 这条装配线基于此前两条装配线的成功经验进行了进一步的优化，采取了先进的模块化设计(Mechanical Flexibility Design)理念，以实现灵活性的生产。同时具备了工厂内自制件的追溯功能(In-House Parts Traceability)，这是我们从产品追溯到零件追溯迈出的重大一步。此外，线控系统也采用了来自博世的Opcon Control Plus 平台。 历经三条工业4.0产线的升级改造 我们积累了丰富的经验 北京工厂的自动化程度也得到了极大的提高 不仅能更高质高效的完成生产需求 也做好准备迎接未来的挑战 原文章作者：一点资讯，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

2019年11月23-25日，以“跨界创新，互联融合”为理念的2019第三届全球智能工业大会暨博览会暨全球创新技术成果转移大会将于广州南丰国际会展中心开幕。 随着新一代信息通信技术的快速发展及与先进制造技术不断深度融合，全球兴起了以智能制造为代表的新一轮产业变革，数字化、网络化、智能化日益成为未来发展的主要趋势。 2019第三届全球智能工业大会暨博览会展览面积10000平方米，将汇聚国内外100多家智能工业领军企业参展，打造涵盖“技术研发—系统集成—市场应用—硬件制造”全产业链的产业生态展。 帕克西作为领先的人脸识别、智能AR虚拟穿戴技术解决方案提供商，受邀参展本届全球智能工业大会暨博览会，届时将展示AR智能美妆镜、技术云服务以及其他AR互动优势项目，诚邀各位共襄盛会，齐瞻未来！ 时间：2019年11月23-25日 地点：广州南丰国际会展中心 展位：T29 帕克西恭候您的光临！ 原文章作者：一点资讯，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。

日前，以“创新融合共赢发展”为主题的江宁高等职业技术学校产教融合高峰论坛拉开帷幕。当天，工业4.0智能制造实训平台、京东双创学院、皮草非遗学院正式落户江宁高职校，该校被授予南京职教联合会培训基地铜牌，论坛深化产教融合，全面推动了校企深度合作，提升新时代职业教育现代化水平，为区域经济转型升级发展培养输送高素质人才。 发展智能制造就是打造中国版的工业4.0。菲尼克斯电气集团作为全球九家智能制造“灯塔工厂”之一。江宁高职校与菲尼克斯电气合作共建的工业4.0智能制造实训平台正式启动运营，作为全国首个集智能制造技术人才培养与智能工厂为一体的教学与科研综合实训平台。未来将发挥人工智能赋能职业教育功能，为多领域、深层次、高质量的中德国际合作培养智能制造专业型人才。 2019年9月，江宁高职校与京东签署了全面校企合作协议，此次校企双方将以“京东双创学院”的建立为契机，围绕电子商务、智慧物流、互联网金融等领域在江宁高职校打造京东大数据专业群。建设涉及师生生活服务、职业体验、科技体验等板块的京东校园馆，不仅为学生未来就业发展搭建直通车，同时也为江宁产业提供服务支持，实现京东在江宁的产业汇集、人才汇集、服务汇集。 自2019年7月，江宁高职校与世界毛皮与皮革制造商协会、南京苏琦特皮草服饰有限公司签订了皮草工艺技能人才培养战略合作协议以来，签约三方充分发挥学校、行业、企业优势，聚合产业资源，传承和发展皮草文化与工艺。“皮草非遗学院”正式落户江宁高职校，为创新非遗人才培养、实现非遗文化大众传承传播提供了新模式。未来，学校将始终致力于培养具有工匠精神和创新创业能力的非遗传人，建设非遗传承人群高职培养基地、非遗手工技艺传习体验基地、非遗“政校企”合作平台，打造立足南京、辐射全国的中华文化传承与传播平台。 来源：凤凰网 原文章作者：一点资讯，转载或内容合作请点击 转载说明 ，违规转载法律必究。寻求报道，请 点击这里 。