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📰 2025年中国智慧工厂应用领域现状：汽车智慧工厂迈向全域智能【组图】

在工业4.0的背景下，汽车智慧工厂的建设逐渐成为行业发展的重要趋势。智慧工厂通过网络化、分布式的生产设施，促进人、机器与资源之间的直接交流，从而有效控制生产过程中的复杂性。高度标准化和模块化的设备能够显著降低生产成本，同时依托先进技术如传感器和3D打印，提高零部件的生产精度，降低失误率。

汽车产品的完整生命周期涵盖从需求接收到报废回收的多个流程，智慧工厂的目标是实现这些流程的全方位覆盖。目前，生产和质控环节的应用最为广泛，部分领先企业已通过大数据分析等技术实现了主要环节的覆盖。此外，智慧工厂的基本架构由多个层面构成，形成了相互联系的闭环系统。

政策与市场趋势的双重驱动，使得汽车智慧工厂的发展潜力巨大。国家层面上，《中国制造2025》战略强调信息化与工业化的深度融合，推动智能制造装备的发展。行业内，汽车轻量化和低碳减排将成为主要目标，进一步推动智慧工厂的建设与发展。

🏷️ #智慧工厂 #汽车行业 #工业4.0 #智能制造 #数据分析

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📰 十多年后：一项先进的综述与综合研究能否为未来再制造研究的设计提供新的框架？ - 生物通

本文通过系统性文献综述，分析了1993-2023年间174篇再制造设计（DfRem）相关研究，揭示了DfRem从传统工程技术向数字化、可持续制造转型的趋势。研究发现，DfRem研究已从单一产品功能优化扩展到涵盖全生命周期系统设计，并融合工业4.0技术和循环经济理论。案例研究占主导，但定量分析的比例逐步提升，显示出跨学科特征。

研究指出需建立DfRem系统框架，整合产品模块化设计、人机协作技术及政策标准，以应对复杂供应链挑战。DfRem被视为实现零排放战略的关键路径，强调了跨领域合作与动态评估方法的重要性。未来研究方向包括智能再制造系统开发、碳足迹核算标准化以及人机协作机制的优化，以推动DfRem的广泛应用。

企业应建立“设计-生产-回收”三位一体机制，通过DfRem设计提升资源利用效率。同时，建议在汽车、电子和医疗器械领域进行试点研究，形成可复制的标准化方案。本文为DfRem的学术研究和产业应用提供了系统性指导，具有重要的实践意义和前瞻性。

🏷️ #再制造 #设计 #循环经济 #工业4.0 #可持续发展

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📰 首批15家领航级智能工厂亮相 勾勒中国智能制造新图景_中国经济网——国家经济门户

第十届世界智能制造大会于2025年11月26日至29日在江苏南京召开，会上公布了全国首批15家“领航级智能工厂”名单。智能工厂负责人共同发起倡议，强调开放共享与协同创新，以加速构建具有全球影响力的智能制造新模式。国际智能制造联盟的周济院士指出，未来十年我国智能制造将经历两个阶段，首先实现数字化转型，随后普及智能制造2.0。

此次大会吸引了众多国内外智能制造的实践者与专家，探讨智能制造的发展方向。入选的15家领航级智能工厂涵盖装备制造、电子信息等关键行业，展示了中国智能制造的广度与深度。通过先进技术与管理创新，这些工厂在生产效率和灵活性上取得显著提升，推动了产业链的协同升级。

周济还提到，智能制造2.0将重塑制造业的技术体系与产业形态，标志着工业4.0的真正实现。与会者呼吁以开放共享的态度，构建产业协同新生态，进一步推动中国智能制造的高质量发展，提升全球竞争力。

🏷️ #智能制造 #数字化转型 #工业4.0 #协同创新 #领航级工厂

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📰 当智能制造遇见生成式AI

自适应生产是工业4.0的最高阶段，它使得生产线能够根据实时工况动态调整参数，确保产品质量。在浙江的一个工厂，埃森哲团队成功实现了自适应生产，显著提升了产品质量，降低了因质量不稳定造成的损失。这一成就让该项目入选《财富》（中国）最具影响力物联创新榜。但尽管技术进步，传统的人员组织和管理流程并未发生根本改变，导致整体革命性变化尚未实现。

要理解自适应产线与自适应生产运营的区别，需明确前者侧重于设备，而后者则聚焦于管理模式的变革。数字化技术在此中的作用是重塑生产运营管理，而不仅仅是设备的升级。工业互联网和人工智能将推动管理理念的转变，促进精益管理的闭环转型，强调持续改进与实时纠偏，以便更有效地发现并消除生产中的损失。

在数字化精益管理中，生成式AI和AI各有优势，共同推动管理模式的转型。AI擅长量化分析，而生成式AI则在处理复杂逻辑上更具优势。未来工厂将需要不同类型的人才，主要包括统筹财务与运营的厂长、具备工艺研发能力的工程师和擅长量化分析的数据科学家，以实现生产的持续改善和“零损失”的目标。

🏷️ #自适应生产 #工业4.0 #数字化精益 #生成式AI #人工智能

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📰 国产PLM服务商如何选择？2025制造业数字化选型指南：从需求到落地全攻略_中华网

在工业4.0背景下，产品生命周期管理（PLM）系统成为制造企业数字化转型的核心工具。随着国产工业软件技术的突破，国产PLM市场正经历快速增长，2025年市场规模预计同比激增31.2%。这使得越来越多的企业关注国产PLM服务商的选择，选对服务商可以显著缩短研发周期和降低成本，反之则可能导致系统闲置和资源浪费。

企业在选型时需明确行业背景和自身需求，避免技术脱节和需求错配。政策的推动和市场的变化使得国产PLM成为必然选择，尤其是在军工和中小企业中。选型时，企业应关注技术实力、服务能力和成本效益，建立多维度评估体系，以确保选出的服务商能够满足长期发展需求。

此外，企业还需根据自身特点精准匹配服务商，避免“一刀切”的选型策略。大型企业应聚焦协同与扩展性，而中小企业则需优先考虑轻量化与高性价比。通过科学的选型流程，企业可以有效规避误区，实现PLM系统的成功落地，推动数字化转型的进程。

🏷️ #PLM #数字化转型 #国产软件 #服务商选择 #工业4.0

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📰 新股前瞻丨从半导体迈向全行业，赛美特以全栈式解决方案撬动千亿市场

进入工业4.0时代，工业软件作为智能制造的核心，推动着企业的数字化转型。赛美特信息集团股份有限公司近日向港交所提交上市申请，凭借其全栈式智能制造和经营管理软件解决方案，成为中国市场上最大的提供商。根据报告，赛美特在2022年至2024年间实现了66.13%的复合增长率，客户数量也持续扩张，涵盖多个行业。

赛美特的智能制造软件解决方案是其主要营收来源，尽管该业务的营收占比有所下降，但经营管理软件解决方案的增长显著，年复合增长率高达959.9%。然而，赛美特面临现金流压力和应收账款风险，可能影响其财务状况。尽管如此，行业前景广阔，市场规模预计将持续增长，赛美特有望在智能制造领域进一步巩固其领先地位。

综合来看，赛美特凭借其技术优势和市场潜力，正处于工业数字化转型的风口。面对激烈的市场竞争，若能优化运营和强化研发能力，将成为推动中国智能制造发展的重要力量。

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📰 AI革命的最大障碍，不是算法，而是“数据集成”

在当前的技术背景下，企业在实现AI变革时面临的最大挑战并非算法或算力，而是复杂而艰巨的数据集成工作。大量企业在传统工业领域尤为显著，许多关键数据仍停留在纸质记录或局限于机器内部，导致数据孤岛的产生。为了实现有效的数据集成，需要突破获取数据和数据标准化两大难关，这不仅是技术问题，更是涉及人员和沟通的社会学问题。获取数据的过程往往受到公司内部安全政策和办公室政治的阻碍，让数据整合的难度加大。

此外，数据清洗也是一个极具挑战性的任务。数据科学家在实际工作中常常将大量时间耗费在清洗数据上，而这一过程涉及多方面的专业知识，需要与领域专家进行沟通，理解数据的物理意义。AI的落地并不是一蹴而就的，它需要在企业中逐步建立信任，通过反复的试点项目来体现其价值。因此，尽管AI的潜力巨大，但其普及和实际应用的过程是缓慢而艰难的，真正推动这一进程的，是那些深入企业一线、解决数据问题的工程师和顾问们。

🏷️ #数据集成 #AI变革 #数据清洗 #企业挑战 #工业4.0

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