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。
基本定义:5G远程驾驶指依托5G通信系统，由没有坐在驾驶位但仍能操控车辆的远程驾驶员，实时执行部分/全部动态驾驶任务和/或动态驾驶任务回退的过程。
愈运行、设备运检等方面有着体系化的保供电能力提升措施 城市配电系统:依靠网架连通度高、建设投资力度大等优势，在高可靠供电网架规划、配电自动化自 乡村配电系统:网架连通性弱、配电自动化覆盖率有限、投资回报率低，乡村供电提升难以复刻城市
本研究是IBM 商业价值研究院(IBMIBV)开展的第15期CEO调研。在2026年CEO调研中，IBM商业价值研究院与牛津经济研究院合作，对全球33个国家/地区的21个行业的2,000多名CEO开展了调研式访谈，其中大中华区有170名CEO接受了访谈。除量化调研数据外，研究团队还通过2025年10月至2026年4月期间开展的系列CEO访谈等深度对话，获取了丰富的洞察。这些交流聚焦领导者如何带领组织为未来蓬勃发展做好准备，话题涵盖战略与领导力、商业模式、技术、人才与文化、治理、监管、行业颠覆、合作伙伴与生态系统，以及CEO的独特角色定位。
当头条新闻聚焦于遥远的通用人工智能(AGI)时，制造业的决定性变革正在当下发生:智能体Al。它不再局限于回答问题，而是能领会目标、规划路径，并在人类的全面指导与监督下，跨越各类应用执行操作，最终实现目标。
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