在2020年4月22日e-works网上大讲堂中，华中科技大学人工智能与自动化学院副教授谢勇针对信息时代供应链失调问题，围绕供应链成员间信息失调引起的“牛鞭效应”，供应链成员间利益失调引起的“双重边际化效应”展开剖析，深度分析供应链信息失调和利益失调的成因，从理论和实践层面提出应对策略，并以供应商管理库存（VMI）这种供应链协调管理模式为例，说明如何将管理模式和现代信息技术相结合来解决供应链失调问题。

2020年5月14日，e-work举办了“2020装备制造业智能制造线上研讨会”，华中科技大学博导李斌教授结合大数据与机器学习技术在计算推理、远程运维、操控优化、规律挖掘、故障诊断、在线监控等场景的应用案例，指出引入大数据与机器学习技术，能有效解决制造中复杂隐性的关联关系及不确定性问题；并从大数据与机器学习技术的实施架构、制造中需要采集什么数据、怎样采集数据、数据如何使用的角度，具体介绍了制造中的数据采集与数据挖掘技术及其应用。他总结道，智能制造是实现个性化定制生产与规模化生产效益的手段，而大数据与机器学习技术是制造智能化的有效技术之一。

2020年5月12日，e-works与全球仿真软件龙头企业Ansys公司联合举办了“仿真体系建设驱动数字创新”系列在线研讨会第二讲。ANSYS资深高级应用工程师童辉解读了电气化技术的过去、现在与将来。工业领域的数字化变革，尤其是“再电气化”变革面临哪些问题。现代仿真技术体系化建设对于“再电气化”变革的价值。行业领先客户如何通过仿真体系构建加速“再电气化”。

2020年5月19-22日，由e-works主办的“2020（第九届）中国智能制造高峰论坛暨第十七届中国智能制造岁末盘点颁奖典礼”在线上成功举办。  e-works总编黄培博士针对目前企业在智能工厂建设过程中存在众多问题与误区的现状，结合多家标杆智能工厂的实际案例作了智能工厂的特点与模式点评与分析，分享了对中国标杆智能工厂建设的深度观察。通过遴选出不同地域、不同行业背景的第一批标杆智能工厂企业，可为其他制造企业树立借鉴与指引的榜样，同时，也期望通过“星火”的挖掘，实现制造企业智能工厂建设的“燎原之势”。

2019年11月20-21日，《智能工厂推进与标杆工厂考察实训班》在深圳举办。e-works咨询事业部总经理李伟深入解析了智能制造的核心与难点，智能工厂的建设路径，以及企业在推进智能制造过程中的关键智能技术，并总结了智能工厂建设中存在的问题。

2019年11月20-21日，《智能工厂推进与标杆工厂考察实训班》在深圳举办。e-works总编黄培博士结合前沿案例深入剖析了智能制造技术发展的十大热点，即柔性生产、工业互联网应用改善生产与服务、跨越产品全生命周期的数字孪生模型和数据主线、数字化与自动化技术（IT/OT）融合、从增材制造到混合制造、云计算与边缘计算集成应用、人工智能和大数据分析的工业应用、智能服务、仿真驱动产品创新以及5G通信使能智能制造，指出智能制造技术在为制造业转型带来了新的机遇的同时，制造企业推进数字化转型与智能制造过程中也面临着诸多难点问题，因此亟需专业服务。

2019年11月20-21日，《智能工厂推进与标杆工厂考察实训班》在深圳举办。e-works总编黄培博士结合前沿案例深入剖析了智能制造技术发展的十大热点，即柔性生产、工业互联网应用改善生产与服务、跨越产品全生命周期的数字孪生模型和数据主线、数字化与自动化技术（IT/OT）融合、从增材制造到混合制造、云计算与边缘计算集成应用、人工智能和大数据分析的工业应用、智能服务、仿真驱动产品创新以及5G通信使能智能制造，指出智能制造技术在为制造业转型带来了新的机遇的同时，制造企业推进数字化转型与智能制造过程中也面临着诸多难点问题，因此亟需专业服务。

2019年8月16日，e-works“2019智能车间规划与建设培训及参观考察研修班”在成都举办。华中科技大学机械学院朱海平教授分析了数字孪生车间与虚拟车间、数字化车间的区别，并讲解了生产过程三维虚拟监控、虚实车间同步映射、生产计划预执行与验证、数据驱动智能车间等数字孪生车间应用。最后，朱教授总结了数字化智能化车间建设之路，即：规划先行、问题牵引、夯实基础、循序渐进、持续投入、管理变革+人员培训。

2019年10月23-25日，2019-2020武汉市万企育才工程《企业信息战略与管理专题》研修班（第一期）在武汉举办。此次培训上，华中科技大学人工智能与自动化学院副教授谢勇博士围绕物联网的概念，物联网的功能与技术层次、制造物联网及智慧工厂的关系等焦点问题，结合麦德龙未来超市概念视频、红领集团个性化定制等典型案例为学员们解读了物联网在构建智慧工厂与智慧供应链中的价值与意义。

2020年4月9日，e-works举办了“数字孪生（Digital Twin）技术”线上研讨会。北京航空航天大学陶飞教授重点围绕数字孪生的认识和理解、研究和技术、应用和实践等问题进行了详细阐述，从而让大家对数字孪生技术有了全新的认识。