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今天10月30日周五2 条
  1. e-works · 制造新闻

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    金蝶发布灵基企业智能体操作系统,推动企业管理走向AI原生

    金蝶在2026全球创见者大会上发布企业智能体操作系统灵基,连接灵基Work、灵基Manage与灵基Build三大板块,分别面向员工工作、管理决策和智能体开发。灵基企业上下文已覆盖30多类数据源、3万多个业务对象、80万多个语义字段和17万个业务规则,并接通金蝶全系产品MCP,首批70多个连接器、1127个Tools上线。步科、阳光智维、中车信息等客户已在排产、标书、合同等场景落地应用。

  2. MONOist · 日本制造

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    松下新设AI·机器人研发本部,集团CAIO榊原彰谈人与AI共进化

    松下控股2026年4月就任集团CAIO的榊原彰在采访中说明,公司于10月1日新设“AI·机器人研发本部”,将其定位为与各事业公司现场紧密联动、以“客户零号”推进内部实证的组织。榊原彰把AI视为“组织能力的放大器”,主张人的判断培育AI、AI的执行结果反哺人,在组织内构建持续学习循环。该本部还负责token管理、学习主权保障、AI规则制定与多模态数据收集等共通基盘建设。

10月29日周四
  1. MONOist · 日本制造

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    理光360度相机3D模型生成技术落地东京电力电网建筑保全业务

    理光与理光日本宣布,其从360度相机影像生成高精细3D模型的自主技术已导入东京电力电网的建筑物保全业务并开始运用。该技术结合360度相机位置推定与AI空间结构推定补全,可抑制白墙、桌面等特征稀少区域的模型缺损,公司称与仅用360度影像生成3D模型的主要商用技术相比缺损率处于世界最高水平。

10月21日周三
10月15日周四
  1. e-works · 制造新闻

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    施耐德电气谈工业AI落地:短期谨慎、长期乐观,需跨越场景化到规模化三重台阶

    施耐德电气在2026年工博会上提出工业AI落地需跨越场景化、体系化、规模化三重台阶,并以组织与人才、自身实践、生态共创为三大支点。其中国区负责人丁晓红认为数据治理是最大挑战,建议企业从单个试点“小步快跑”,而非盲目投入巨型智能体。公司在中国拥有28家工厂,其中四座为灯塔工厂,通过自身实践验证后再向客户复制。

10月8日周四
9月30日周三
  1. e-works · 制造新闻

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    SAP 数据与分析负责人 Irfan Khan:从可信数据底座到智能体业务上下文

    SAP 数据与分析业务负责人 Irfan Khan 在 2026 年云栖大会上阐述了智能体进入核心业务系统的三道治理关卡:Joule Work 按角色限定数据访问边界,AI Agent Hub 要求智能体上线前注册并划定行为边界,企业记忆则沉淀流程规则约束智能体行为。

9月22日周二
  1. e-works · 制造新闻

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    传化集团如何用千问办公把AI当员工管理:试岗、转正到独当一面

    传化集团在半年内将千问办公从试用推进到全员账号上线,并把AI按“试岗、转正、独当一面”三阶段嵌入业务流程。上半年已有2400人次面试使用AI辅助,HSE主管还用宜搭、AI表格和千问办公自建隐患预警系统。传化同时自建可解释的黄磷价格预测模型,强调过程透明才能让业务信任AI。

8月21日周五
7月16日周四
  1. NIST · 制造研究

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    NIST 的 AI for Manufacturing 研究计划:面向人机协作的度量与标准

    NIST 的 AI for Manufacturing 研究计划围绕人机协作展开,整合四大研究主线:梳理行业真实用例与落地障碍、建立人机协作基础度量、开发验证操作员对 AI 方案理解程度的方法,以及通过互操作性基准研究验证 AI 辅助系统方案。

    推荐理由:研究资料选读:用于理解制造AI的数据、验证与标准条件。原文为研究计划或项目说明,不代表生产效果已验证。

2025年8月29日周五
  1. NIST · 制造研究

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    NIST数字孪生实验室报告:制造单元、数据与标准(PDF文字阅读版)

    NIST 系统集成部建立了数字孪生实验室(DTL),用于推动美国制造业采用数字孪生。报告介绍了该实验室的愿景与目标、实验室装置与已实施的案例研究,并列出实验室采用的相关标准及其在制造业数字孪生中的语境。报告还探讨了 DTL 可支撑的研究方向与未来工作。

    推荐理由:研究报告选读。原文件共36页;这里提供可提取文字与页码链接,图中英文及扫描附录尚未转写,不能当作完整图文译本。

2024年9月26日周四
2024年4月15日周一
  1. NIST · 制造研究

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    NIST 先进制造数字孪生项目:为制造业数字孪生制定标准与验证方法

    NIST 的“先进制造数字孪生”项目开发技术指南并推动标准制定,帮助制造商明确数字孪生需求、有效管理数据,并构建可量化不确定性的模型。项目包含三部分:研发数字孪生实施与测试方法、推进标准开发与测试、利用 NIST 数字孪生测试平台支持参考实现。其工作涵盖 ISO 23247 第 7 部分 VVUQ 框架新标准提案,以及第 5 部分数字线程和 MTConnect 接口的参考实现。

    推荐理由:研究资料选读:用于理解制造AI的数据、验证与标准条件。原文为研究计划或项目说明,不代表生产效果已验证。

2024年4月2日周二
  1. NIST · 制造研究

    中文正文可读

    NIST AIMS研究项目:融合计量、物理模型与AI预测机床性能

    NIST AIMS研究项目探讨将可溯源计量、物理模型与AI结合,用于机床和加工过程的状态监测与性能预测。文中提到的美国机床总量是行业背景,不是项目已改造或覆盖的设备数量。

    推荐理由:研究资料选读:用于理解制造AI的数据、验证与标准条件。原文为研究计划或项目说明,不代表生产效果已验证。