编者按：产学研深度融合是驱动科技创新、赋能产业升级、培育未来人才的关键引擎。作为从高校走出的工业AI领军者，中控技术深谙产学研协同的价值。为此，我们特推出《中控·智链产学研》系列文章，聚焦中控技术如何系统性打通产学研壁垒，构建融通生态，为工业AI时代的人才培养与技术创新提供“中控方案”。 今天，在人工智能浪潮席卷全球的当下，如何弥合教育与产业间的鸿沟，培养真正适配未来需求的工业AI人才，正成为一场关乎国家产业竞争力的“马拉松”赛跑。 要跑赢这场聚焦工业最前沿领域的“马拉松”，需要孜孜不倦攀登技术高峰、需要奔赴技术阵地的人才梯队，更需要能够源源不断培养、打造出工业AI人才的机制、方法与工具。然而...
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随着制造企业开始评估其工业4.0实施的成果，许多组织正将其视为迈向无界自动化的基础。 多年来，“工业4.0”这一术语一直激励着人们。制造商们畅想着技术将如何以激动人心的新方式改变他们的运营，降低运营和能源成本，同时提高安全性和性能。然而，今天这一术语的定义却变得有些模糊。 似乎没有人能确定工业4.0是否已经结束，或者期望的下一次工业革命是否正在到来，从而结束工业4.0时代。混乱背后的关键驱动因素是对灵活性的需求。工业4.0背后的技术已经出现，多年来持续生成大量数据，但许多企业的生产运营看起来与十年前并没有太大不同。 值得期待的是，工业4.0的承诺对多数企业而言仍是未来可期。它作为过程工业演进的...
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收集关键数据是一项挑战，但制造企业可以通过一些有效的方法应对这些挑战并获得收益 制造企业正在积极开展项目优化以实现流程自动化，高效地收集和记录数据，并以关键绩效指标（KPI）或衡量标准的形式报告结果，从而为其业务带来重要的价值提升。然而，在这一过程中，他们遇到了许多收集和存储数据的方法，并不得不从众多软件和硬件供应商中做出选择。 每个第三方供应商都有各自专注的特定应用领域，使其提供的服务对需要的公司更具吸引力。毕竟，从锅炉中收集系统关键数据与从生产轮胎的过程中收集数据大不相同。 从多个第三方供应商的数据收集系统中选择，也给制造商带来了挑战。工作人员必须处理多个历史数据库和多个程序，才能访问公司...
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01 全面的MES解决方案实现可靠的重复性 在传统的、针对大众的医疗产品制造中，运营倾向于多次生产相同的产品，过程变更有限甚至没有。生产流程通常都是既定的，目标是尽可能快速、安全地将治疗产品送到患者手中。这些大型制造商通常每年生产数百批相同的医疗产品。 这类公司通常会转向与分布式控制系统（DCS）集成的制造执行系统（MES），以管理和记录批处理活动。这种全面的MES自动化闭环控制可以尽可能多的减少手动工作，从而降低运营中出现错误的可能性。 最先进的系统（具有原生DCS集成的系统），只需在DCS上实现一个批次，同时设置所有批次的特征和关键参数，所有这些都不需要操作人员的干预，从而降低了人为错误的...
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实施网络安全计划需要有明确的议程并了解其可用的工具。本文重点介绍四种网络安全方法和策略。 随着越来越多的设备容易受到攻击，制造企业需要有一个强大而连贯的网络安全议程。但负责工业网络网络安全的人似乎被拉到了相反的方向。每个月都有多个与运营技术（OT）相关的网络安全漏洞被发布到美国网络安全和基础设施安全局（CISA）等地方，该机构要求专业人士确保其网络免受威胁。 每个月，企业都会提出新的要求或倡议，以使这些网络能够用于工业4.0、智能制造或安装工业物联网（IIoT）解决方案。那些负责网络安全的人员如何在满足企业需求的同时，致力于减轻其工作环境中的已有风险和新风险？以下是企业应该考虑实施的四种网络安...
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有效的预测性维护计划可以帮助制造商减少停机时间和供应链问题，同时提高机器效率和资产寿命。 在制造业领域，预测性维护计划的应用越来越普遍。因此，企业正在发现更多与功能性计划相关的好处。这些潜在的好处包括减少停机时间、提高机器效率、延长资产寿命、缓解供应链和改善人员配备等，所有这些都可以节省成本。 预测性维护旨在更好地了解机器，以便在维护问题发生之前解决这些问题。这是通过使用传感器检测关键过程数据来实现的。然后，这些信息被输入到一个软件包中，该软件包可以分析数据，并通过显示问题甚至在问题发生之前预测问题来帮助用户。 从传统的维护模式转向预测性维护模式看似艰巨，但对制造商来说带来的收益可能是巨大的。...
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