【典型案例】
主讲人【
石艳
】
【2024-10-11】
2024年5月24日,e-works“2024(第八届)中国装备制造业智能制造论坛”在西安举办。庆安集团有限公司流程与数字化部一级技术专家石艳介绍了航空工业庆安在数字化转型与智能制造方面的实践和经验。他介绍了智能制造的背景、目标、挑战,以及庆安集团在数字化转型路径、关键技术应用、生产准备、计划与交付等方面的具体做法。还展示了庆安集团智能制造系统(iMS)的构建,以及通过数字化转型实现智能化运营与制造的愿景和规划。此外,还强调了数字化转型在国家战略中的重要性,以及庆安集团作为国家战略积极践行者的角色。
【在线讲坛】
潘永刚
【2024-08-16】
2022年8月19日,e-works“2022(第十四届)中国制造业供应链管理数字化峰会”在青岛举办。罗戈研究院院长潘永刚以企业供应链数字化转型实践为案例,分享了供应链数字化转型的核心思想和关键技术,为企业推进供应链数字化转型提供了借鉴与参考。技术、需求、环境的变化驱动着供应链进行变革,企业应从战略、技术架构、方法论、实践案例、绩效度量等方面推进供应链数字化转型,打造更低成本、更快体验、更好质量的韧性与可持续供应链。
周跃进
【2024-08-13】
2023年11月17日,e-works“第十五届中国制造业供应链管理数字化峰会”在无锡举办。南京大学工程管理学院工程管理硕士教育中心执行主任周跃进教授解析了智能制造的概念、关键技术、发展趋势,以及智能制造与供应链管理的联系,并结合实践案例阐述了供应链管理的概念及相关理论。他表示,智能物流是智能制造的基础,而智能制造的发展为企业供应链管理提供了新思路;未来,企业的供应链管理将朝着数字化、智能化、生态化方向发展。
张洁
【2023-06-14】
2022年10月28日,e-works“2022国际智能制造(上海)论坛”在上海举办。东华大学人工智能研究院执行院长张洁教授详细分析了工业大数据的概念与重要性,并解读了工业大数据的关键技术与实际应用。数据已经成为了生产的关键要素,对生产力的提升至关重要,而工业数据具有多源异构、多尺度、多模态、高纬度、高噪声与高不确定等特征。大数据技术是实现智能制造的核心赋能技术,企业应利用高效的数据分析技术,以数据驱动企业核心竞争力的提升。
杨威
【2022-11-04】
2022年7月28日,e-works携手PTC举办了“企业级数据共享与快速访问:赋能多元化全球团队 - 采埃孚公司(ZF)”在线研讨会。PTC解决方案顾问总监杨威讲解了制造业数字化的建设历程,数字企业的两大核心特征:运营数字化和产品数字化。并分享了制造业企业基于数字主线的数字化架构,解读了数字主线的核心和关键技术。
宿文
【2022-08-05】
2022年5月25日,e-works主题为“从制造执行到制造运营”的“第二十届中国制造业MES应用论坛”在厦门举行。数益工联联合创始人兼COO宿文博士分享了数益工联从边缘数据层、应用功能层和数据大脑层三个维度提供构建工厂全数字化的解决方案。数益工联的数字化平台具备多个标准模块与功能,并拥有自研的边缘计算平台,结合云端与其他前沿技术,能覆盖企业全业务流程,具有快速交付特点,能让企业快速获得收效,同时为多行业提供标准运用模式。
李文锋
【2022-08-03】
在2021年5月11日e-works网上大讲堂中,武汉理工大学物流工程学院教授、博导李文锋老师探讨了制造企业物流与数字化转型的背景环境、面临的主要问题,解读了物流与供应链的关系、发展趋势与特点,并分析了物流与供应链数字化转型的关键技术、应用重点与难点。
谷伟年
【2022-05-13】
2021年12月3日,“2021智能工厂与工业互联网(常州)高峰论坛”在江苏常州举办。塔网科技创始人、总经理谷伟年以“工业物联网与低代码平台的融合”为题进行了精彩分享。他指出,塔网科技以Fogthing工业物联网平台为制造企业赋能,创造有价值的连接,助力实现数字化、网络化、智能化目标,并具体介绍了通用数据采集平台、Fogthing低代码开发平台等核心产品与关键技术,以及赋能爱柯迪、松下马达、高田、旭升股份、美大集团等客户转型升级的典型案例。
谢斌
【2021-02-19】
2020年12月2-3日,主题为“PLM、系统工程与数字孪生的集成应用”的“第十六届中国制造业产品创新数字化国际峰会”在苏州举办。简睿捷开发总监谢斌分享了从PDM到PLM、PLM关键技术以及简睿捷PLM实践三个方面内容。
胡郁
【2020-12-30】
2020年9月6日,中国科协智能制造学会联合体(IMAC)组织的“IMAC智能制造云课堂”第三期第六讲开讲。科大讯飞联合创始人、轮值总裁、中国人工智能学会会士/原副理事长胡郁首先从人工智能的现状和应用谈起,梳理了人工智能迄今以来的三次发展浪潮,并对人工智能关键技术进行了深入分析。他指出,人工智能的实现路径有深度神经网络、全脑模拟、智能动力学三类,其中深度神经网络和大数据的结合是当前主流路径。并讲解到,商业生态系统的构造分为延续性创新和颠覆性创新,每个时代都有技术颠覆性创新带来的商业生态系统重构。
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