任何接触过机械设备的人都对振动有所了解。作为机械制造商和维修人员，我们有责任尽量减少振动的程度，以确保产品质量和机器寿命不受其负面影响。随着机器速度和宽度的不断增加，这项工作变得愈发重要且复杂。当设备发生振动时，它实际上是在“与我们对话”。就像医生通过听诊器听到我们胸腔发出的异响一样，我们可以通过“聆听”机器产生的振动来诊断机器的健康状况。借助现代电子仪器，我们能够确定振动的源头以及导致振动问题的严重程度。一旦找出问题，维修人员可以优先处理最关键的问题。这一概念正是预测性维护（PDM）的基础。有效的PDM方案结合良好的预防性维护（PM）计划，能够最大化机器组件的使用寿命，减少停机时间，提高产品质量，并最小化灾难性故障发生的可能性。
本文梳理分析了“digital twin（数字孪生）”这一术语指代不清、边界模糊等现象给标准化和行业实践带来的困扰，指出数字孪生这一技术体系的集成性和跨学科性使得其标准化工作需要以系统化、完备的概念术语体系为基础。在现有术语工作国际标准概念体系开发原则和指南的基础上，提出了开发概念体系的改进方法和流程，包括应用系统思维和系统工程方法，评估候选上位概念的工具和步骤，开发系统完备分类的框架、原则和步骤，以及术语工作的成熟度等级。基于这些方法和流程，确定了将数字孪生体和数字孪生系统与通用术语“数字孪生”区分开来的必要性，分析了数字孪生现有21个定义及其10个上位概念，提出数字孪生体的上位概念最好是一种数字资产，而不选一种数字化表征。在此基础上，构建了包含100个概念和50个定义的系统化的数字孪生概念体系。这项工作解决了“数字孪生”术语的多义问题，验证了概念体系开发改进方法的有效性。所提出的数字孪生概念体系为数字孪生术语工作和数字孪生系统参考架构标准的制定提供了有益的输入，也为其他领域的概念体系开发提供了最佳实践。
MTBF（平均故障间隔时间）是一种用于预测机械设备故障之间时间的计算方法。接下来，我们将讨论MTBF的计算方法、需要注意的陷阱，以及如何提高MTBF。
本期给大家推荐胡昌华教授的数字孪生智能故障诊断的最新进展综述（上）。随着工业4.0时代的到来，智能制造和数字技术迅速发展，对工业设备的稳定性、可靠性和安全性提出了更高的要求。最近，数字孪生为智能故障诊断提供了一种新的解决方案。本文将从概念、关键技术、应用场景和挑战展望等方面对数字孪生技术在智能故障诊断的发展应用进行综述。
园区是以国际化日光恒温鹿舍繁育繁殖梅花鹿的高科技现代都市型农业养殖园，园区为打造精品高端休闲农业产业，采用美国、荷兰国际先进技术（物联网信息科技养殖产品追溯系统包括：1.牧草种植基地监控2.鹿养殖基地监控3.加工分割车间监控4.销售环节监控5.综合展示与产品追溯系统），是以生产绿色无公害鹿产品为核心的农业产业园区。****是集高效设施养殖、科技示范、科普教育、休闲娱乐、餐饮会议于一体的现代化都市型生态养殖园。
随着畜牧业产业的飞速发展，规模化，专业化水平的不断提高，改造和提升传统畜牧业，开拓创新现代智慧畜牧业，加快推进畜牧业的现代化信息化建设，已成为畜牧业发展越来越重要的因素，智慧畜牧养殖系统采用条码标签，和rfid电子标签等识别技术，智能移动终端技术，大型数据库等互联网和物联网技术，充分利用现代信息化技术管理服务于现代畜牧业，智慧畜牧养殖系统，从农业养殖，收购，加工，运输，销售等各个环节的标识识别，追踪和查询，以及仓库资产和企业信息等相关管理，实现了畜牧业重点核心业务的全面信息化，业务管理，信息化，管理信息资源化和信息服务规范化，为畜牧企业提供了重要的信息化支撑和服务，使得企业的信息化水平，跟得上企业的迅速发展。
将卫星遥感、大数据、物联网、云计算和人工智能等一大批高新信息技术应用到农业的生产、加工和销售整个产业链，创新农业数字化应用，全方位推动农业的发展，助力乡村产业数字化转型。
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
AgentLoop是Harness的中枢，协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒，可检视性是可控性的前提，若无法检视循环，便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口，支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。
随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。
2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下 降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业 过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访 华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为 新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。
弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力，能完整保留物料原始粒型与理化性能，避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。
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