智能制造和工业互联网是当今制造业转型升级的重要方向，它们通过数字化技术的集成应用，实现企业的智能化管理，提高生产效率和产品质量，同时降低运营成本。智能制造工业互联网数化智能工厂解决方案主要包括MES（制造执行系统）、WMS（仓库管理系统）和ERP（企业资源计划）等信息化系统。这些系统能够实现生产过程的精细化管理，促进物流全程追溯，提供成本管理和财务分析，支持业务的透明化和全追溯，进而构建竞争优势。 在工业互联网领域，政府推动物联网的发展，使工业实体经济实现效益化经营。通过采用条码、RFID等技术，企业可以对物流进行全程追踪，同时借助云计算技术实现与上下游企业的电子交易及信息共享。企业可以将内部软件应用部署到云端，利用公有云软件（SaaS）实现协同计划，促进企业制造和服务化转型，以及工厂数字化转型。 智能制造整体解决方案还包括客户关系管理（CRM）的加强，推动制造商从“以产品为中心”转向“以客户为中心”的经营策略。通过建设信息化系统如MES，加强生产过程管理，实现制造透明化和过程全追溯。面临的主要问题包括创新乏力、人口红利丧失、制造业产能外迁、过剩形势严峻、生产效率低下、管理不善、透明性差和用工荒等。因此，中国提出了创新驱动、智能转型、网络化、数字化、智能化的发展战略，包括工业互联网营销模式创新和服务模式创新等。 在国家制造业创新方面，提出了“中国制造2025”的核心目标与战略规划，主要聚焦于互联网+的主线，即信息化与工业化深度融合，以及智能制造核心关键。国家战略中还包括了网络化、数字化、智能化的国家制造业创新中心建设工程，以及高端装备、生物医药、航空航天装备、先进轨道交通装备、节能与新能源汽车、新材料、高性能医疗器械等十大重点领域。 工业互联网平台整体架构分为四个层面：设备层、边缘层、平台层（工业PaaS）、应用层（工业SaaS）。设备层负责设备接入和边缘数据处理；边缘层进行协议解析和边缘数据处理；平台层提供通用PaaS平台资源部署和管理；应用层包括业务运行、应用创新、分析优化、服务应用等。通过工业微服务组件库、工业数据建模和分析以及工业大数据系统，可以实现工业应用层的多样化需求。 智能制造的本质理解是对企业现有流程和生产组织方式的重新审视，利用最新工业工程及IT网络技术实现经营创新，推动企业向生产智能、管理智能化、运营智能方向转型。智能制造整体方案基于工业互联网智能制造整体解决框架，包括经营分析、财务分析、制造分析、决策辅助智能分析，以及数字营销、互联网采购、协同设计、定制服务、云服务等。方案还涉及产业互联化设计制造一体化、供应链协同、智慧财税、网络质量管控、精细成本管理、人力资源智能管理等。 随着技术的进步，智能制造整体应用方案涵盖了智能分析、营销分析、采购分析、库存分析、财务分析、绩效分析等。企业社交、协同办公、协同云、移动门户、社交化业务、即时通信、人力资源服务、薪酬服务、合同管理、内部交易、销售信用等也得到广泛应用。 工业互联网+智能制造整体应用方案通过云计算、边缘计算、人工智能、物联网等技术集成，实现CNC/DNC、PLCs、机器人、检验检测、感知仪表仪器、DCS、WCSs、CLOUDs等设备资源的智能管理化排程与调度。这些技术应用促进企业生产过程管理、质量过程控制、制造物流管理、能源环境管理等环节的智能化。 智能制造和工业互联网方案通过综合应用信息化和智能化技术，推动制造业的创新发展，解决生产过程中的诸多问题，提高整体生产效率和产品质量，增强企业的市场竞争力，同时为经济的可持续发展做出贡献。智能制造的本质在于通过技术赋能企业实现全面的智能化转型，以满足市场对敏捷、个性化和高质量服务的需求。

工业大模型是在新一代人工智能技术与工业场景深度融合的基础上诞生的，它正以飞速发展的方式重构制造业智能化体系，成为工业智能化变革的关键力量。工业大模型技术体系主要包含卓越的数据处理能力、跨模态融合特性和智能决策效能三大关键要素。尽管工业大模型的发展初见成效，但仍存在技术挑战，如工业数据多模态复杂性、模型可解释性不足和应用成本较高等问题。为了克服这些挑战，行业急需系统性的解决方案来推进工业大模型的有效落地和广泛应用。 《2025工业大模型白皮书》由北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院蔡茂林教授担任总策划和主编，内容涵盖了工业大模型与通用大模型的不同、技术体系及关键技术、工业大模型赋能的重点领域和主要场景、以及国内外工业大模型产业生态的现状和未来发展趋势。本书通过多维度的探讨，为读者提供了工业大模型的深入剖析，并给出了工业大模型标准化、生态化的发展路径。此外，本书还详尽介绍了工业大模型应用开发的实施路径，为行业的发展注入了新的动力。 工业大模型的核心术语涵盖了工业大模型本身、工业任务/行业模型适配、工业数据制备、工业基座模型训练和工业场景交互应用等多个方面。其中，工业大模型是基础和核心，而其他术语则分别关注模型在不同工业环节的应用和适配。工业大模型的特点包括数据维度、模型架构和应用范式等多方面，每一方面都有其独特的技术难点和挑战。 在技术和应用层面，工业大模型具备高度的数据处理能力和跨模态融合能力。其数据维度广泛，涵盖了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种类型，且模型能够处理来自不同工业环节的多样化数据源。模型架构设计上，工业大模型通常具有较高的复杂性，需要高效算法和足够的计算资源来支撑其运行。在应用范式方面，工业大模型强调与实际工业场景的紧密对接和交互，以实现智能化决策和操作。 工业大模型的分类体系则基于不同的行业需求和技术要求进行划分。例如，在高端装备和智能制造等领域，工业大模型可以实现对设备状态的精确监控、故障预测和维护优化等功能。这些应用不仅提升了生产效率和产品质量，还降低了能耗和成本，有助于推动工业向更加高效和绿色的方向发展。 书中还特别强调了工业大模型的标准化和生态化发展路径，这对于推动整个行业的技术进步和生态构建至关重要。标准化有助于统一技术规格和操作流程，而生态化则促进了不同参与者之间的合作和协同创新。随着对工业大模型技术的深入研究和广泛应用，未来制造业将进入一个更高效率、更绿色的新时代。 《2025工业大模型白皮书》为高等学校新工科及人工智能相关教学提供了有力支持，并对全球制造业的未来发展提供了宝贵的智慧与力量。通过持续的探索和创新，工业大模型有望成为推动工业智能化和数字化转型的关键技术，进一步加快工业4.0的实现进程。

发那科Fanuc作为全球知名的工业机器人制造商，其技术在工业自动化领域具有重要地位。Fanuc机器人的控制系统主要以高稳定性和易操作性著称，其产品广泛应用于焊接、装配、搬运、喷漆等多种工业生产环节。由于其卓越的性能和可靠的质量保证，Fanuc机器人被众多工厂和生产线所采用，是推动智能制造和工业4.0进程的重要力量。 Fanuc机器人的控制系统通常配备有先进的伺服电机和控制器，这些组件保证了机器人的运动精度和重复定位精度，使得机器人可以在不同的工作环境中完成精密操作。此外，Fanuc提供多种编程语言和界面，包括FANUC机器人语言（KAREL）、TP（教导式编程）等，大大降低了操作门槛，方便了用户根据不同的生产需求进行程序的编写和修改。 随着技术的不断进步，Fanuc也在其机器人产品中融入了更多智能化元素。例如，Fanuc机器人可以通过视觉系统识别物体，运用智能算法进行自主决策和路径规划，进一步提高工作效率和灵活性。智能化的Fanuc机器人还能够与工厂中的其他设备进行联网通讯，实现生产数据的实时监控和分析，为工厂管理提供决策支持。 在工业4.0和智能制造的大背景下，Fanuc机器人扮演着不可或缺的角色。通过与物联网、大数据、云计算等新兴技术的结合，Fanuc机器人可以实现更加智能化的生产模式，如预测性维护、远程监控和故障诊断等。这些能力对于提高生产效率、降低成本和增强竞争力具有重要意义。 Fanuc机器人的应用场景非常广泛，除了传统的制造业领域，还包括了半导体制造、医药品制造、食品加工等行业。在某些特殊环境下，如洁净室和防爆区域，Fanuc也提供了特殊设计的机器人以满足特定需求。Fanuc机器人的模块化设计和多样化的配置选项，使其可以快速适应各种不同的工作环境和应用需求。 在教育和研究领域，Fanuc同样有所作为。Fanuc机器人的教育套件和模拟软件使得学校和研究机构能够进行机器人技术的教学和研发工作，为未来工业自动化技术的发展培养了大量人才。同时，Fanuc还积极参与国际机器人竞赛，通过竞赛平台推动技术创新和人才的培养。 Fanuc机器人的光盘资料为用户提供了全面的技术支持和服务。用户可以通过这些资料了解Fanuc机器人的安装、操作、维护和故障排除等详细信息。资料中通常包含了机器人手册、操作指南、维护教程、软件工具等多种形式的内容，为用户提供了丰富的学习资源。对于希望掌握Fanuc机器人技术的工程师和操作者来说，这些光盘资料是必不可少的学习材料。 无论是在提高生产效率、推动技术创新，还是在教育和人才培养方面，Fanuc机器人都展现了其不可替代的作用。随着工业自动化和智能制造的不断发展，Fanuc机器人技术也将不断进化，为人类社会的进步贡献力量。

缝纫机是缝制机械行业最基础的设备，被广泛应用于纺织服装领域，我国目前的缝纫机生产技术成熟度已经较高。由于整机企业可以便利地从市场上获得各类配件，也可以实现高效经济的委托加工，进入缝纫机整机行业门槛相对较低，目前我国缝制机械企业较多。据中国缝制机械协会的不完全统计，我国缝制机械行业现有大小零部件生产企业上千家，从业人员约6 万人，其中，年产值超过500 万元且具有一定规模和影响力的企业的约有200 余家。 1790 年，美国木工托马斯•赛特发首先发明了世界上第一台先打洞、后穿线、缝制皮鞋用的单线链式线迹手摇缝纫机。1841 年，法国裁缝B•蒂莫尼耶发明和制造了机针带钩子的链式线迹缝纫机。胜家公

内容概要：文章详细介绍了美的集团自2012年以来的数字化转型历程，分为六个阶段，涵盖了从信息系统一致性变革到当前的DTC、海外全价值链数字运营。美的集团通过数字化转型解决了客户需求快速变化、产品同质化竞争、跨层业务协同难题、全球化研发体系不完善以及企业生产经营风险等问题。转型过程中，美的集团逐步实现了从产品、购买、设计、制造、运输、交付等全价值链的数字化运营，显著提升了企业的盈利水平、营运能力和管理效率。美的集团还通过建立智能工厂、工业互联网平台、大数据平台等，实现了智能制造和数据驱动的决策。; 适合人群：家电制造企业高管、数字化转型项目负责人、制造业企业管理者、企业战略规划师等。; 使用场景及目标：①了解制造业企业如何通过数字化转型提升竞争力；②学习美的集团在不同阶段的转型策略及其具体实施措施；③借鉴美的集团的成功经验，应用于自身企业的数字化转型实践中。; 其他说明：美的集团的数字化转型是一个持续的过程，本文提供的案例为当前情况下的阶段性成功案例，可供其他制造业企业参考。美的集团的转型不仅带来了技术上的革新，也促使企业组织架构和管理模式的变革，强调了人才培养和技术创新的重要性。

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工业互联网智能制造深层剖析.

人工智能（AI）作为一种模拟人类智能行为的技术，其在制造业的应用为该行业带来了前所未有的变革。AI技术涵盖了从机器学习到深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域，每一项技术都在制造业中找到了独特的应用场景。本篇内容将详细介绍AI技术的分类、应用场景，特别聚焦于制造业，探讨AI的8大应用领域，以及在此过程中可能遇到的风险，并对制造业智能化转型后的人才培养需求转变进行分析。 AI的核心在于计算机系统模拟人类的智能行为，包括学习、推理、问题解决、感知、语言理解和生产决策等。根据AI的智能化程度，可将其分为三个阶段：计算智能、感知智能和认知智能。计算智能主要依赖于算法对数据的处理，感知智能则通过传感器实现对环境的感知，而认知智能则需要机器具备理解、共享知识、行动协同等人类思维的核心特征。 在制造业中，AI的应用场景十分广泛。从智能分拣设备、健康管理、智能自动化产线、缺陷检测到智能决策，AI技术正逐步渗透到每一个生产环节中。例如，在智能分拣场景中，结合机器学习和计算机视觉技术的智能分拣设备能够自动识别、分类和定位物品，极大提高分拣的准确性和效率。再如，在智能决策方面，云计算和物联网（IoT）技术的结合能够实时采集生产数据，为智能决策提供数据支持，提高整个生产流程的优化水平。 然而，随着制造业AI技术的深入应用，也带来了一系列风险。这些风险包括但不限于技术故障、数据安全、隐私保护等问题。此外，智能化转型还对制造业的人才培养提出了新的要求。人才需要从传统的技能型向技术型和创新型转变，以适应智能化生产的新环境。 在制造业智能化转型的过程中，企业的组织结构、运营模式以及人员配置都将发生根本性的变化。为此，企业需要制定相应的人才培养计划和策略，不仅要培养具备AI技术应用能力的人才，还要培养能够与AI系统进行有效协作的人才。这样的转变对于企业来说是一个长期而系统的过程，需要企业从战略高度进行长远规划。 AI技术在制造业的应用正在开启一个新的时代，它不仅为制造业带来巨大的生产效率提升，还带来了全新的挑战和机遇。面对这一变革，制造业企业和相关人才必须进行适应和准备，以确保能够在这个充满变革的时代中持续发展和壮大。

MES（Manufacturing Execution System，制造执行系统）是一种智能制造解决方案，旨在提高制造业的生产效率、质量和降低成本。该系统 能够对生产过程进行实时监控、数据采集和分析，并提供了智能化的生产计划、质量控制和供应链管理等功能。 MES 的核心价值观包括管理核心价值、组织价值、工作价值、效率价值、系统价值和信息价值等六个方面。其中，管理核心价值是指MES 能够提高制造运营的决策质量、凝聚制造管理协同工作能力和协助操作工降低作业出错率等。组织价值是指MES 能够降低不良率、提升产量、产值和聚焦生产车间改善等。工作价值是指MES 能够协助操作工降低作业出错率和提高作业效率等。效率价值是指MES 能够降低不良率、提升产量、产值和聚焦生产车间改善等。系统价值是指MES 能够聚焦生产车间改善和提高制造系统的整体效率等。信息价值是指MES 能够提供智能化的生产数据分析和改善生产过程等。 MES 的发展趋势包括智能制造、 Industrial Internet of Things（IIoT）、Cyber-Physical Systems（CPS）、Big Data 和人工智能等技术的融合应用。MES 也将与其他系统集成，如ERP、PLM、SCM 等，以形成一个更加完善的智能制造系统。 在制造行业数字化蓝图中，MES 将扮演着核心角色，旨在提高制造业的生产效率、质量和降低成本。MES 将与其他系统集成，如ERP、PLM、SCM 等，以形成一个更加完善的智能制造系统，并提供智能化的生产计划、质量控制和供应链管理等功能。 MES 是一种智能制造解决方案，旨在提高制造业的生产效率、质量和降低成本。其核心价值观包括管理核心价值、组织价值、工作价值、效率价值、系统价值和信息价值等六个方面。MES 的发展趋势包括智能制造、 Industrial Internet of Things（IIoT）、Cyber-Physical Systems（CPS）、Big Data 和人工智能等技术的融合应用。