SPC（统计过程控制）控制图是现代制造业中提升质量管理的重要工具，通过实时监控过程变化，快速识别异常以确保过程稳定性。XBar控制图专注于子组均值的变化，结合中心线与控制限，识别潜在异常和偏差。其支持多种标准差估计方法与检验规则，适用于多阶段过程分析。SmartNotebook的SPC插件简化了XBar控制图的制作，提供数据加载、参数设置、规则配置和报告生成的一体化功能，为质量工程师高效监测和改进生产流程提供支持。
SRM是Supplier Relationship Management（供应商关系管理）的缩写，它是以多种信息技术为支持的一套先进的管理软件和技术，它将先进的电子商务、数据挖掘、协同技术等信息技术紧密集成在一起，是一种致力于实现与供应商建立和维持长久、紧密伙伴关系的管理思想和软件技术的解决方案。是改善企业与供应商之间关系的新型管理机制，是实现双赢的企业管理模式。
【案例】AI赋能背景下看汽车智能驾驶算法的迭代,【案例】AI赋能背景下看汽车智能驾驶算法的迭代,【案例】AI赋能背景下看汽车智能驾驶算法的迭代
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这些术语—— PLC、PAC、RTU、DCS、SCADA——都是什么？它们为何对工业机器人与自动化如此重要？让我们深入了解这些关键组件的作用，以及它们如何共同构建起一个完整的自动化系统。
目前，我国动车组维修方式主要为故障事后维修和计划性维修，该方式往往造成维修不足或过度维修等问题。近年来，故障预测与健康管理（Prognostic and Health Management，PHM）系统在动车组领域被广泛研究与应用，现行PHM系统主要采用基于阈值或基于机理的研究方法进行动车组故障预测。基于阈值的动车组故障预测具有简单直观、易于理解、易于实现等优点，但当设备工作环境、负载、温度等因素发生变化时，监测参数可能出现不同程度的波动，而固定阈值可能无法很好地适应变化，并且该方法很难捕捉监测参数的潜在趋势和变化规律；基于机理的故障预测方法能够深入理解设备或系统的工作原理和故障机理，利用物理模型、数学模型等手段预测设备故障状态。由于动车组的工作原理和故障机理非常复杂，涉及多种因素的相互作用，并且对于不同类型的设备，需要针对不同机理进行调整和优化。因此，在研究中可结合数学模型、统计学方法、机器学习、数据挖掘、信号处理等技术手段，增强故障预测的准确性和可靠性。
当前，大模型技术在多个领域展现出颠覆性潜力，正深刻重塑人类与工业复杂系统的交互模式。面对流程工业“机理复杂、控制困难、知识碎片化、研发周期长”等长期存在的关键难题，通用大模型在泛化能力、可信性与可持续学习等方面难以满足工业场景的高要求。为此，任磊教授团队于中国工程院院刊《Engineering》提出了流程工业大模型框架——ProcessFM，融合“数据+机理+知识+计算”的多层架构，该架构从资源层、基础层、适配层到应用层进行系统设计，构建适用于流程工业的大模型技术底座，具备机理认知、知识问答、仿真生成、智能控制、优化决策、科学发现六大核心能力，旨在实现高度融合的工业智能。未来，流程工业大模型将从多模态数据及机理融合、可解释决策、边缘部署等方向突破，为流程工业带来大模型赋能的智能解决方案。
智能制造典型场景是智能工厂建设的基础，是推进智能制造的基本业务单元。面向产品全生命周期、生产制造全过程和供应链全环节开展工厂的业务解耦，通过新一代信息技术与制造技术深度融合，部署智能制造装备、工业软件和智能系统，以数字化、网络化、智能化方式进行业务重构，形成标准化、可推广的智能制造典型场景，进而集成贯通构成智能工厂。根据智能制造多年探索实践，结合技术创新和融合应用发展趋势，凝练出8个环节的40个智能制造典型场景，作为智能工厂梯度培育、智能制造系统解决方案“揭榜挂帅”、智能制造标准体系建设等工作的参考指引。
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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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
传统消防与安防系统孤立，缺乏数据共享和联动机制·设备运行状态缺少预警机制，出现火警，才发现设备故障无法使用，错过最佳处理时机离线巡查数据无法实时同步，无法实现现场数据回传·设备巡检手工纸字抄录，维护记录无法有效追溯
预计在未来更高传输速率的时代，“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构，应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势，承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性，承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系，而是基于应用场景的深度协 同与互补。
当人人都能做漫剧真正稀缺的是什么?过去，我们拼演员、拼产能、拼制作、拼投放。现在，当产能不在稀缺，真正的痛点是什么?
人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表，重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界，通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度，具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。
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