PLC组态平台是一个用于开发、配置和调试PLC应用的工具软件。简单来说，它的主要功能是把复杂的工业控制系统“可视化”，让工业领域的工程师可以更方便地设计和管理控制逻辑。
离心式压缩机在运行中可能遇到的常见故障及排除方法，涵盖了流量和压力不足、逆转、吸气压力低、分子量不符、转速低、循环量增大、压力计或流量计故障、进口导叶位置不当、防喘阀及放空阀不正常、喘振、密封间隙过大、进口过滤器堵塞、气体温度高、冷却系统故障、叶轮破损、工作条件不良、负荷过大、异常振动、夹杂物侵入、冷凝水浸入、应力腐蚀、齿轮增速器故障、轴承温度升高、油压油温异常、机组振动、轴封不良、齿轮啮合不良、地脚螺栓松动、油冷却器堵塞等多种情况，并提供了相应的解决措施。
在智能制造的背景下，工业流程变得越来越复杂，在流程、产品品种和绩效指标（PI）方面都是现代化的。近年来，性能驱动的过程监控引起了广泛关注。然而，大多数方法都需要过程变量和PI之间的时空对应，很少考虑各种PI之间的相关性。本文提出了一种基于时空特征提取的多性能指标协同监测框架。首先，考虑到PI测量中的缺失数据，开发了一种基于加权张量核范数（WSTNN）的批处理数据完成方法，该方法可以深入处理局部缺失和不完整数据问题，并为后续建模建立时空对应关系。其次，针对特定的PI，设计了一种新的典型变量分析嵌入式时空卷积网络（CVA-STCN），用于提取具有时空依赖性的PI相关特征。第三，考虑到多个PI的动态相互作用，建立了一个三阶特征张量来进行未来的融合，并通过张量分解探索了各种PI相关特征之间的相关性。最后，在几个子空间上开发了一个分层的多性能指标协同监测模型。该方法在田纳西-伊士曼工艺和实际热轧带钢工艺上得到了验证。总体而言，在更高的故障检测率和更低的误报率方面，所提出方法的监测性能优于传统方法。此外，多子空间协同监测图提供的信息可以为现场工程师提供有价值的指导。
在全球能源转型与数字化浪潮的推动下，火电厂正面临更加严峻的挑战与机遇。实现从传统运行管理模式向智能化、精细化管理的转变，已成为提升电厂经济效益和环境绩效的必由之路。围绕“基于数据挖掘的火电厂能耗分析与节能诊断服务”，我想跟大家一块探讨，如何通过数据驱动实现能效提升和智能化转型。
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。
但是目前很多企业正处于这样的一种境况，经济放缓使其能力受损，无法持续扩大其劳动力规模。面对保守的经济预测，领导者不得不重新评估他们的人才策略、整合岗位、精简流程，同时保护增长潜力。
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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。
本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。
无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。
本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿， 利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展， 促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。
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