平台通过对市 场、研发、制造过程的数据进行统计分析,可以确定产品库存与需求关系、成本与价 格关系、订单与排产关系等,为智能决策提供数据支持。
青岛双星轮胎
研发大数据平台
2024-10-22
本文提出融合 IT-OT 管控与智能体技术的新型模式,重点研究其在个性化定制、网络化协同等服务化延伸中的应用方案与技术特征,构建分布式工业智能体生产管控体系,明确实施路径,为构建智能化、确定性工业管控能力奠定基础。
工业智能体
2026-10-26
本文从设计、执行、服务、决策四个应用域和具身智能制造装备、智能化工业软件两类载体,开展对人工智能的需求分析,并对现阶段人工智能在工业领域深度应用面临的主要问题进行剖析,据此提出扁平化制造系统架构、工业智能应用框架、机器可读工业知识体系与人工智能安全机制等发展思路。
新一代智能制造
本文围绕“知识—数据双轮驱动”这一主线,综述钢铁工业大数据智能建模、部署与应用的研究进展,着重分析时序、图像、文本、物料谱系及多源异构数据的治理与融合问题。
工业大数据
2026-10-22
2025年以来,“人工智能+”行动从政策信号加速转化为产业行动,制造业成为AI落地最深、需求最实的领域之一。
人工智能+制造业
2026-10-21
经过多场景验证,该测评体系可覆盖工业大模型全生命周期评估需求,研究选取轨道交通运维 领域目视件智能故障诊断作为典型场景完成全流程验证,结果显示,该体系可对工业大模型的性能、安全性与应用价值实现有效量化,具备良好的工程可行性与跨行业推广基础,为工业大模型的可信化、规模化落地提供了标准化方法论支撑。
工业大模型
2026-10-19
本文提出了三个赋能路径,即构建规范的工业具身智能数据集、实现物理知识约束的决策算法、形成人机协同智能产线。综上,本文系统综述了自动化生产线研究现状与具身智能研究进展,为智能制造生产线从自动化到自主化发展提供了清晰的技术路径。
具身智能
大模型是继深度学习后人工智能(AI)领域的又一重大进展,在算法突破、算力提升及海量数据三 方面因素的作用下加速发展起来。
2026-10-18
本文系统梳理了制造企业推进工业AI落地的六大现实挑战,提出“场景牵引、数据筑基、技术适配、生态协同、组织保障、安全托底”的六维行动框架,并结合钢铁、汽车、石化、电子等行业的典型落地案例,提炼出企业稳步推进工业AI场景落地的路径与方法。
工业AI场景
2026-10-16
本文旨在回答一个核心问题:工业高质量数据集建设究竟面临何种结构性困境,其推进路径应当如何展开?
工业高质量数据集建设
2026-10-15
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