本次论坛在热烈的气氛中圆满落幕★■■，同步展开的实时直播也吸引了大批线上观众的关注★◆■。论坛分享了智能制造推进方案、成功经验和最佳实践，并探讨了企业在数字化转型与智能制造推进过程中的难点与解决策略，为广大制造企业正确理解智能制造，有效运用数字化技术，务实推进数字化转型照亮了前行之路。

　　e-works作为致力于推进智能制造与两化深度融合的第三方专业服务机构，将通过考察、论坛和实训等多种形式，持续为广大制造企业提供更多与知名企业面对面学习交流的机会。

　　本文为e-works原创投稿文章，未经e-works书面许可★◆★◆★，任何人不得复制、转载★■■、摘编等任何方式进行使用。如已是e-works授权合作伙伴，应在授权范围内使用■◆。e-works内容合作伙伴申请热线：tel/20/21。

　　2024年5月31日，由e-works数字化企业网主办的“2024国际智能制造（上海）论坛”在上海成功举行。2024年5月31日★★■■◆，由e-works数字化企业网主办的■◆■★“2024国际智能制造（上海）论坛★■”在上海成功举行■■■◆◆■。本次论坛以“推进智能制造，绘制新型工业化宏伟蓝图★★■”为主题，围绕智能制造前沿趋势、领先技术■★■◆■★、应用热点★◆★★■、典型案例和实施策略展开，并通过主题演讲◆■、圆桌讨论★■★★◆★、沙龙互动、展台交流等多种形式■★★★■◆，为与会嘉宾带来了一场精彩纷呈的智能制造知识盛宴。智能制造领域专家★★★■■、制造企业相关负责人及智能制造解决方案供应商代表等600多名嘉宾出席了本次论坛。

　　探寻欧罗巴制造之秘，e-works2024第十三届德法工业4■■.0考察圆满结束

　　华为联合国家发展改革委创新驱动发展中心发布《企业数字化转型投入产出关系研究报告》 引领数字化转型进入价值驱动新阶段

　　论坛还安排了互动沙龙环节，演讲嘉宾和与会观众就智能工厂建设的难点与措施以及工业软件应用难点与措施等相关问题展开了面对面的交流★■◆★★◆，嘉宾们严谨认真地回答了与会观众们提出的问题，为企业提供了宝贵的经验，赢得了现场观众的阵阵掌声★★★■◆◆。

　　西门子Realize LIVE 2024:畅议数字主线/云/AI与工业元宇宙

　　人工智能驱动制造业智能化升级。近年来，随着人工智能技术的快速发展■◆★★，尤其是AI大模型取得重大突破，人工智能技术与制造业的融合正在加速◆◆◆★。目前，人工智能技术在制造业已有诸多应用，如用于误判自动过滤 ，提高直通率与人员效率；用于节拍异常预测，提前避免产出的不稳定；用于设备预测性维护，侦测设备异常并自动触发保养★■★◆★★；用于基于知识库的智能问答★■★★◆，快速获得满意解答■■◆★，避免反复解决重复性问题等◆◆■★◆，带来生产效率■★■、经营效率等方面的极大提升，赋能制造业向数字化、智能化升级。本次论坛上■◆◆◆★■，多家制造企业及智能制造解决方案供应商也介绍了人工智能在制造业的应用◆■◆◆。例如，苏州璨曜光电的AMR智能仓储具有智能识别货物，并按最优线路进行搬运的能力■■★■★◆。金现代能为企业提供AI生成实验方案、AI生成工作页面、AI智能调用接口等一系列数字化转型服务，为企业打造数字化智慧大脑。

　　工业和信息化部党组书记★★◆、部长金壮龙■◆：推进新型工业化 构筑中国式现代化强大物质技术基础

　　华为联合国家发展改革委创新驱动发展中心发布《企业数字化转型投入产出关系研究报告》 引领数字化转型进入价值驱动新阶段

　　e-works CEO黄培博士当选东盟工程与技术科学院Foreign Fellow

　　复旦大学计算机科学技术学院教授汪卫发表了“工业大数据分析技术挑战-大模型时代的尝试”的主题演讲。他分析了工业大数据的发展现状以及正在面临的挑战★◆◆■★◆，指出工业大数据是工业个性化、服务化、智能化转型的核心，但正在面临语义鸿沟、数据规模的过大与过小等挑战，而人工智能技术为工业大数据分析赋予新的能力。人工智能大模型在工业大数据分析领域展现出了机理分析稳定性好、数据模型拟和性高等优势■◆■，其推理能力、持续学习和改进能力将提升运维效率。

　　标杆智能制造企业的实践经验，对于其它制造企业推进智能制造具有重要的示范和指导意义。本次论坛邀请到了中国电子科技集团公司首席专家■★★★◆◆、第十四研究所首席专家、国家智能制造专家委员会委员胡长明，蜂巢能源科技股份有限公司数字智能中心副总经理徐书华，无锡透平叶片有限公司管理信息部部长邵炜◆★★■◆★，加西亚电子电器股份有限公司CIO张永东，苏州璨曜光电有限公司中国/越南智能制造整合处处长杨东林，某大型500强汽车零部件企业CIO范天益◆◆，无锡一棉纺织集团有限公司信息中心主任裴申荣等多家智能制造标杆示范企业代表，围绕自身企业特点及所处行业特点■★★◆，分享了数字化转型与智能制造实践经验■■。

　　在圆桌讨论环节，与会嘉宾围绕各自近年来在智能制造领域的亮点项目、AI技术方面的探索与应用等议题展开了热烈的探讨和分析，分享了各自的真知灼见◆◆■■★■，同时也针对未来智能制造的发展发表了寄语与展望★■◆■■★。嘉宾们热烈的讨论★■★★◆★，也为推进数字化转型与智能制造提供了启迪和思考◆◆◆★。

　　Proficy软件亮相国际智能制造论坛，以工业数据为核心赋能企业提高生产力

　　打造智能工厂柔性物流中台，实现多种移动机器人混合调度与协同作业。伴随着机器人技术的快速发展以及机器人应用的不断拓展，多样化的移动机器人已广泛应用于制造业的生产制造与物流仓储环节★★■■。在此背景之下，如何实现多种类型、不同品牌的机器人在同一空间和环境下的混合调度■◆■◆◆、协同作业以及人机安全协作★◆◆★■★，成为了制造企业关注的重点。通过打造智能工厂柔性物流中台，能够将多种类型■■、不同品牌的移动机器人进行统一调度与管理，按需整合各类信息化系统、外围设备和安防设备◆◆，充分发挥各类机器人的优势和价值★■★◆，实现高效的人机安全协作，助力打造柔性智能★★◆★、高效的物流体系，助推企业智能化升级。例如，苏州威联加打造的VConn平台能兼容多机、多品牌AGV★■★◆◆◆，全场景支持智能物流◆★◆。

　　本次论坛上★★◆★，IBM、亚控科技、海康威视◆★★、iTAC、苏州威联加■■★■★、金现代、锐制软件■◆◆■、Altair★■■★★、天喻软件、善诚科技等多家国内外知名智能制造解决方案供应商代表围绕制造企业推进数字化转型与智能制造的需求■★■、痛点与难点，展示了各自的产品、技术、解决方案与应用。

　　西门子Realize LIVE 2024◆★◆★:畅议数字主线/云/AI与工业元宇宙

　　数据分析在制造业的应用趋势日益显著，成为推动制造业数字化、智能化转型的关键力量◆◆★◆★。制造业的数字化转型不仅是单个环节的优化，而是全流程、全生命周期的转型升级，数据驱动只有作用于各业务环节，才能真正助力企业转型发展◆■◆◆◆◆。本次峰会上■■◆◆，无锡一棉纺织集团有限公司通过提升“数据应用★■★★”水平◆■★■■★，引领纺织业高质量发展。某大型500强汽车零部件企业将数据价值的转化过程，细化为三个紧密相连的阶段：数据采集和管理■◆■◆◆■，数据的运营和分析■■■，数据的决策和建模★★■。Altair提出了数据分析在制造业的应用，分享了数据分析在产品设计、产品测试的诸多应用案例◆◆★。

　　论坛还设置了厂商展台，为企业和厂商之间架起了沟通交流的桥梁。参会嘉宾通过与厂商的面对面交流，了解智能制造领域最前沿的产品技术、产品■■◆、解决方案和典型应用实践，为企业数字化转型和智能制造升级提供了借鉴与参考★■。

　　e-works 咨询事业部总经理李伟在“智能工厂规划与实施” 的主题演讲中，阐述了智能制造与数字化转型之间的关系■◆■■、智能制造的特点和内涵，分析了企业在数字化转型过程中的常见问题与误区，并分享了e-works数字化转型方法论和数字化转型咨询案例。他指出，数字化转型★★■★■“只有进行时，没有完成时”■■■◆，数字化转型没有“成功■■★◆”一说，它是一个持续迭代、不断升级的过程。对于数字化转型的评价也应该依据阶段建设目标来进行。

　　【精益领航 智造未来】台达智能制造Solution Day在武汉成功举办

　　e-works常务副总经理李翔以“智能制造实践与思考”为主题进行了分享■◆★◆。他基于自身观察和对行业领先企业的实践，围绕六大核心议题：“如何面对新技术挑战■■◆◆★◆?系统是否真正实施完成◆■◆★◆？自动化水平是否很高了？如何应用好积累的数据★◆◆？示范如何快速低成本拓展？如何构建新能力？”，阐述了他对智能制造深化应用的思考■◆★。他强调★★■◆■，未来新兴技术的更新速度会越来越快，企业应借助新兴技术的发展曲线，分析它们所处的生命周期的阶段，找准时机进入，从而减少风险和降低技术投资成本。

　　推进数字化工厂建设■■★◆◆■，数字化研发一体化平台的构建是关键。由于数字化研发一体化平台可集成三维设计★◆★★、工艺规划及数字化管理等多项关键技术◆★■★，实现从设计到生产的全流程数字化覆盖，为下游数字化建设提供坚实的基础和准确的数据支持，备受行业关注◆■■。本次峰会上■★■★◆★，无锡透平叶片提出建设结构化工艺，打通从设计到制造现场的全过程，实现设计制造一体化、设计制造无纸化■★◆■◆。天喻软件以东方汽轮机为例，阐述了该企业通过加强设计、制造、生产■◆◆、服务一体化集成应用，提高整体的信息化效果，实现基于单一数据源、各业务领域业务连续的数字化协同管理，从而满足东汽未来发展战略要求。

　　本次论坛为与会嘉宾全面呈现了当前智能制造领域的新技术、新理念以及应用案例，在为制造企业推动数字化转型与智能制造提供极大助力的同时◆★★★★，会议也揭示出了当前数字化转型与智能制造的热点与趋势★◆：