智能制造推进过程中，车间常面临设备、生产、质量等数据分散的“信息孤岛”问题，导致管理效率低下、决策滞后。AI与制造执行系统（MES）的融合，成为打通数据壁垒、构建车间级智能管理闭环的关键路...
双碳目标下，制造业面临能耗降低与环保减排的双重压力，绿色智能制造成为转型核心方向。人工智能（AI）凭借数据处理与实时优化能力，为制造业突破传统能效瓶颈提供了新路径，其在能耗管控与污染物治理...
随着工业4.0的推进，智能制造已从概念落地为实际生产模式，数据作为核心生产要素，其价值挖掘成为提升效能的关键。传统工业生产积累了海量传感器数据、工艺参数数据与质量检测数据，但多处于“沉睡”...
小批量、多品种生产模式已成为制造业应对市场个性化需求的核心选择，但传统刚性生产系统存在调度僵化、换型耗时久、资源利用率低等痛点，难以适配订单碎片化的新场景。在此背景下，AI技术与智能制造柔...
传统制造设备维护多依赖事后抢修或固定周期检修，前者易导致突发停机，造成生产损失；后者可能过度维护，增加成本。随着智能制造升级，AI驱动的预测性维护正成为解决这一矛盾的核心方案，推动设备管理...
随着智能制造进入深度转型期，传统工业机器人“编程固定、柔性不足”的短板逐渐凸显，难以适配多品种、小批量的生产需求。在此背景下，AI技术与工业机器人的融合催生人机协同新范式，成为重塑车间生产...
当前智能制造供应链中，“库存积压”造成资金占用与资源浪费，“物料短缺”引发生产中断与交付延迟，双重难题制约行业发展。人工智能的数据分析与预测能力，为破解这一矛盾提供了核心技术支撑。
...
当前制造业正面临智能化转型的关键节点，传统生产模式下的信息孤岛、决策滞后等问题制约着效率提升。数字孪生技术通过构建物理实体的虚拟映射，实现生产要素的可视化；AI则凭借数据挖掘与预测能力，赋...
智能制造时代，质量检测是保障生产效率与产品可靠性的核心环节，但传统人工检测存在效率低、漏检率高、成本难控等痛点，机器视觉检测虽已应用，却在复杂缺陷识别、小样本场景适配等方面受限。人工智能技...
过去制造业自动化主要解决重复劳动的效率问题，通过固定生产线实现批量生产，但面对消费个性化、市场需求动态变化及复杂生产环境，自动化的刚性短板逐渐显现——难以快速调整流程、无法主动应对异常。在...