【在线讲坛】
2026年5月22日e-works“2026电子高科技行业智能制造论坛”在无锡成功举办。中望软件行业解决方案经理龚一城介绍了中望二三维一体化设计平台的核心能力与创新价值。他阐述了中望“云+端”一体化解决方案、全栈适配国产设计生态的战略布局,以及中望CAD在智能图块、文件比较、AI文字表格识别等方面的效率提升功能,重点展示了中望3D在参数化建模、大体量装配设计、智能出图、多专业协同、仿真分析与CAM加工等领域的技术突破。同时还介绍了中望3D 2026版本在AI赋能自动编程、智能圆角、UDF自定义特征等方面的新增功能,以及基于统一数据架构的一体化CAx平台如何助力企业实现从设计到制造的高效创新。
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2026年5月15日e-works“第二十四届中国制造业MES应用论坛”在西安成功举办。开目软件MOM事业部总工程师杨亚菲分享了开目KMMOM系统在高端装备制造业的解决方案与实践经验。杨老师指出,制造企业数字化正从“局部建设”走向“体系化建设”,高端装备制造面临多品种小批量、计划协同难、工艺与制造脱节等核心痛点。他介绍了KMMOM“计划协同—工艺制造一体化—智能决策”三层架构,重点展示了二级计划协同排产、结构化工艺驱动制造过程可控、质量追溯闭环等关键能力,并结合航发集团、电子装调、四机赛瓦、广日电梯等案例验证了系统的落地成效,为装备制造企业推进制造运营管理智能化升级提供了可借鉴的路径参考。
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2026年4月24日e-works“2026中国工业AI发展与应用论坛”在上海成功举办。金现代智能文档与工业AI 解决方案专家邵柄莱介绍了智能文档处理与工业AI在研发、生产、供应链中的场景实践。文档审查方面,覆盖石化设计文件、军工标准化文件、质量8D报告、实验室检测报告、招投标文件等场景,依托大模型、OCR与规则引擎实现自动审查与比对。工业AI方面,展示了化工SO₂浓度预测、采矿磷精矿P₂O₅含量预测、钢铁智能配方配料等案例,通过AI模型实现精准预测与优化。为制造企业挖掘AI落地场景、提升文档处理效率与生产智能化水平提供了实践参考。
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2026年3月26-27日,e-works“第十五届中国智能制造高峰论坛”在北京成功举办。TDK SensEI产品总监郑理强聚焦工业设备从“被动维修”向“主动运维”的转型,分析了预测性维护的市场规模与价值,并介绍了TDK SensEI基于“机理+AI”的edgeRX设备预测性维护解决方案。方案通过边缘人工智能与传感器融合,实现设备全生命周期健康状态实时监测、振动分析、异常检测与剩余使用寿命预测,已在电机质量检测、磁头制造等领域成功应用。同时,他还提出了设备健康监测的分阶段实施路径及本地化/云端灵活部署方式,为制造企业降低非计划停机、优化维护成本、提升运营效率提供了可落地的技术路径。
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2026年3月26-27日,e-works“第十五届中国智能制造高峰论坛”在北京成功举办。桂林优利特医疗电子有限公司常务副总裁吕振兴介绍了优利特从自动化到智能化的演进历程,以及如何构建“AI+设备+云平台”的智能制造体系,内容涵盖MES驱动精益生产、5G+AI视觉检测、智能仓储无人化管理等实践案例。重点展示了AI多模型混合识别技术在尿液分析流水线中的应用,识别准确率从80%提升至96%,以及UriLAB智慧实验室解决方案的落地成效。还总结了顶层设计先行、开放合作生态等关键成功要素,为医疗设备行业推进智能制造与数字化转型提供了可借鉴的实践路径。
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2025年11月7日,e-works“第十七届中国制造业供应链管理数字化峰会”在厦门举办。SEEBURGER中国行业负责人唐俊翔分析了当前中国对外直接投资及出口贸易创历史新高的宏观背景,指出企业出海面临的核心痛点在于商业习惯差异、法律法规合规及复杂的IT系统集成需求。随后,老师详细介绍了SEEBURGER作为全球领先的集成平台方案提供商,如何通过其商务集成套件平台,利用EDI、API及云集成技术,构建“一个平台,连接一切”的解决方案。该方案能有效解决与全球贸易伙伴的数据交互、税务合规性归档及系统连接难题。最后,老师通过墨西哥工厂并购及全球业务集成等实际案例,展示了SEEBURGER依托全球Tier 3+数据中心及本地化支持体系,如何助力中国企业实现全球化业务的高效协同与稳健增长。
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2025年11月7日,e-works“第十七届中国制造业供应链管理数字化峰会”在厦门举办。广东宝特智能数字化技术有限公司数字化专家李向红聚焦装备制造企业供应链协同的痛点与解决方案,指出装备行业面临需求波动大、协同效率低、长周期交付、成本控制难等挑战,传统信息化系统形成数据孤岛。提出通过宝特B-SCP供应链计划平台,整合WMS、MRP、SRM、APS等模块,实现从基础数据到需求、库存、供应商协同的全链路闭环,支持跨法人合同执行、齐套配送、智能排程等功能,帮助企业提升库存周转、缩短交付周期、降低项目成本,推动供应链管理从经验驱动转向数据驱动。
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