HKR 公司是一家从事工业机器人制造与销售，工业机器人系统集成开发，工业机器人系统售后服务的小型科技公司，致力于成为中国领先的智能制造设备提供商。随着全球和中国的工业机器人产业快速发展以及国内对工业机器人的旺盛需求，公司发展前景广阔，公司业务竞争战略的选择事关公司未来。为此，论文利用 PEST 工具、SWOT 模型和价值链分析等工具和方法，系统地对公司的内外部发展要素展开了深入研究和分析，给出了公司竞争战略选择和实施措施。
随着“工业 4.0”的概念及智能制造技术的兴起，当今世界先进制造领域的制造设备正迎来新一轮变革。工件自定位技术作为智能制造技术的重要组成部分，能够显著提升机床工作效率，节省整体加工时间，然而光学制造领域尚未有应用工件自定位技术的相关报道。本文主要开展工件自定位理论与算法及其在磁流变抛光中的应用研究，以期进一步提升磁流变抛光设备的性能和自动化水平，全文主要研究内容如下
京津冀协同发展已经上升为国家发展战略,产业协同发展是京津冀三地协同创新的重中之重，作为区域的战略性产业，智能制造产业的分工协作至关重要。目前，虽然京津冀智能制造产业的协同创新能力有了很大的提高，但仍然存在创新要素分配不均、津冀区域承接能力不足、区域合作成本上升等问题亟需解决。智能制造产业涉及到多种技术，是技术的聚集地，专利是技术创新的重要体现。
染整车间的排产调度问题（Advanced PlanningandScheduling），简称 APS，是一个典型的 NP 难问题，对其的研究具有重要的现实意义。排产调度是以生产计划排产为核心，同时为生产制造提供可视化生产进度及安排的车间重要操作手段。目前制造型企业生产车间采用的传统人工经验排产方式不仅耗费大量时间而且生产效率低下，成为企业提高生产力的致命障碍。在染整行业中，针对染缸的排产已有一些研究成果，但是对于车间的自动排产研究还未见报道。
随着航空工业的不断发展，对于飞机性能以及飞机结构件的要求也越来越高，其中 80%以上的飞机结构件由数控加工完成，因此数控加工效率是影响飞机研制和批量生产的重要指标。
防碰撞技术在数控加工和测量设备中已经扮演着越来越重要的角色，它是实现智能制造和智能测量的关键。在防碰撞系统中，零件及位姿的识别是通过保证虚拟空间和实空间的一致来实现的。在实际应用场合中，视觉系统采集到的图像受众多因素的干扰，在进行图像匹配前需要对图像进行预处理。考虑到零件特征可以实现图像的粗匹配，因此，在本文中提取零件特征是很有必要的。在确定零 件的位姿时，本文采用零件上非共线的三个角点来确定零件相对 CMM 位姿，通过将视觉测量得到的角点坐标与 CMM 测量得到的坐标进行比较，来判定系统的定位精度。
《中国制造 2025》把―智能制造工程‖作为重点实施的五大工程之一，明确了企业信息化的重要性，以及构建数字化车间的必要性。船用柴油机关重件行业数字化车间的实施，是提高我国船舶企业性价比与竞争力的重要一笔。而工艺路线集成模型的研究则是智能制造的切入点，为企业建立基于三维模型及工序间关系的工艺路线模型，对形成企业数字化车间，优化车间排产、有效跟踪控制生产涉及的各种因素及增强加工过程的约束性和可控性都有至关重要的作用。
“中国制造 2025”政策的出台，为我国制造业实施制造强国战略提供了第一个10 年行动纲领，实现智能制造、数字化制造势在必行。为实现生产智能化和产品智能化的目标，家电企业纷纷转向智能家居市场，而目前我国智能家居行业的生产情况仍然存在效率低下、成本高、柔性低和鲁棒性差等问题，无法满足对生产过程的管控，质量稳定性及追溯和交货期的保证。因此，探索实施具有低成本、高柔性、可动态调整等特点的混流装配生产线，研究相关优化技术，成为了智能家居行业迈向智能制造转型的迫切需要。
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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。
2026年第二季度前十大交易均为后期风险投资轮，没有早期或种子期交易进入前列。加上交易数量萎缩，这一集中趋势表明投资者正为少数经过规模化、处于后期阶段的公司开出更少但实质上更大的支票。
在13个分指数中，有11个与6月份相比录得下降。值得注意的是，新订单指数7月份下跌2.7点，降至三年低点48.5，显示市场需求恶化。新出口订单指数跌破关键50点，降至49.6，重新进入收缩区间。在此背景下，产出指数7月份下降1.5点至49.9，指向制造业生产略有收缩。此外，投入采购指数下降2.0点至49.4，表明采购活动减少。此外值得注意的是，出厂价格尽管投入价格持续上涨，但仍进一步下降:材料价格持续上涨，但速度放缓，投入 价格指数为53.2。与此同时，出厂价格指数微降0.4点至47.8，显示出厂价格下降。
构建以兆瓦超充为主的充电基础设施是推动重卡电动化从封闭场景走向开放场景的关键。围绕“点-线-面”，联合客户与伙伴共同打造高质量兆瓦超充网络。
国际能源署光伏发电系统计划(TEA PPS)是国际能源署(1EA)内的一项合作计划(TCP)，成立于1993年。该计划的任务是“加强国际合作，以促进光伏太阳能作为可持续能源系统转型基石的作用。”为实现这一目标，该计划成员已开展多种光伏发电系统应用领域的联合研究项目。该整体计划由一个执行委员会领导，该委员会由每个国家或组织成员指派一名代表组成，该委员会指定不同的“任务”，这些任务可以是研究项目 或活动领域。
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