标签: ai

随着DeepSeek低成本AI模型的火热，对于传统的MES而言，在这场AI的盛宴中，该如何去调整产品的定位，让MES更符合工业企业的需求呢？ 工业互联网、AI、数字孪生等技术加速与MES融合，实现生产全流程的实时监控与智能优化。 云MES和边缘计算普及，降低部署成本，支持分布式生产管理（如多工厂协同）。 一、技术突破点 1. 智能低代码平台 - 可视化拖拽+AI辅助开发（如自动生成表单/工作流） - 预置300+工业组件库（SPC看板、设备接口等） - 模型驱动架构（MDA）实现需求自动映射 2. 嵌入式AI能力 - 实时质量检测：计算机视觉+深度学习（缺陷识别准确率＞98%） - 动态排产优化：强化学习算法响应异常事件速度提升40% - 设备预测性维护：LSTM神经网络预测故障提前72小时 二、MES（制造执行系统）的具体功能模块详解 1. 工单动态调度 - 智能排产：基于遗传算法实时优化生产顺序（考虑设备状态/紧急插单） - 拖拽式甘特图调整，自动冲突检测 - 插单影响模拟（AI预测交付延迟概率） 2. 过程追溯体系 - 全维度追溯：物料批次→工艺参数→操作人员→环境数据 - 区块链存证关键质量数据（低代码配置存证规则） - 缺陷根因分析（AI关联SPC数据与工艺日志） 3. 实时绩效监控 - 设备OEE自动计算（AI识别停机真实原因） - 电子作业指导书（AR可视化叠加，低代码更新内容） - 人员效能看板（动作分析算法识别效率瓶颈） 4. 智能检验系统 - AI视觉检测（支持小样本迁移学习） - 检验计划自动生成（根据BOM关键特性） - 质量数据预测（LSTM预警潜在偏差） 5.异常处理流程 - 自动触发8D报告（低代码表单引擎） - 相似缺陷案例推荐（NLP知识库检索） - 遏制措施模拟（数字孪生验证效果） 6.精准物料配送 - AGV调度集成（低代码配置路径规则） - 齐套率预测（ML分析历史缺料规律） - 智能货架（RFID+视觉双校验） 7.设备全生命周期管理 - 振动/温度多传感分析（边缘AI实时计算） - 维修知识图谱（自然语言生成维修建议） - 备件需求预测（关联设备故障模型） 8.系统集成能力 - PLC数据采集（预置200+设备驱动） - ERP工单同步（低代码字段映射） - SCADA报警联动（规则引擎配置） 万界星空科技AI低代码MES系统以其强大的功能与显著的应用效果，为制造业企业提供了全新的生产管理解决方案。通过引入该系统，企业可以提升生产效率、降低生产成本、提高管理水平与竞争力，实现可持续发展。

低代码开发平台可以大大简化软件开发的过程，无需编写繁杂的代码，只需通过拖拽组件和配置参数即可实现系统的开发。利用低代码开发平台，制造企业可以快速搭建MES系统，并对系统进行灵活的定制和扩展，满足不同企业的特殊需求。 万界星空科技AI低代码MES 的开发过程中，充分融合了人工智能技术和低代码开发平台的优势。通过低代码技术，企业可以快速搭建起符合自身需求的MES系统，大大缩短了开发周期，降低了开发成本。同时，AI技术的应用使得MES系统具备了更强大的智能分析和决策能力，能够自动调整生产计划、预测设备故障等，从而进一步提升企业的智能化水平。 ​1. 核心概念 ​MES系统：传统MES是位于企业ERP（上层计划）与车间设备控制层之间的管理系统，负责生产调度、过程监控、质量管理、设备管理、数据采集等，确保生产透明化和高效执行。 ​低代码开发：通过可视化界面、拖拽组件和预置模板，让用户无需编写大量代码即可快速开发应用，缩短开发周期并降低技术依赖。 ​AI集成：将机器学习、自然语言处理、计算机视觉等AI技术嵌入MES功能中，实现数据分析、预测优化和智能决策。 ​2. AI低代码MES的核心功能： ​(1) 生产过程管理 ​可视化排程：通过AI算法优化生产计划，动态调整工单优先级，减少设备空闲时间。 ​实时监控：利用物联网（IoT）设备采集生产线数据，通过低代码仪表盘实时展示生产状态。 ​异常报警：AI自动检测设备故障、工艺偏差或质量问题，并触发预警。 ​(2) 质量控制 ​AI质检：基于计算机视觉或传感器数据，自动识别产品缺陷（如外观瑕疵、尺寸偏差）。 ​根因分析：通过机器学习分析质量问题的根本原因（如设备参数异常、原材料批次问题）。 ​(3) 设备维护 ​预测性维护：AI分析设备运行数据（振动、温度等），预测故障并推荐维护时间。 ​OEE（设备综合效率）优化：低代码配置设备效率指标，AI自动生成维护建议。 ​(4) 数据分析与决策 ​智能报表：低代码生成生产KPI报表（如良率、能耗、交期达成率），AI辅助数据洞察。 ​数字孪生：构建产线虚拟模型，通过AI模拟优化工艺流程。 ​(5) 柔性生产 ​快速换型：低代码配置支持多品种、小批量生产需求，AI辅助调整参数。 ​物料追溯：结合区块链或RFID，实现从原材料到成品的全链路追踪。 ​3. AI低代码MES的优势 ​快速部署：低代码平台减少开发时间（通常几周内即可上线），AI模型可基于现有数据快速训练。 ​低成本：无需专业IT团队，业务人员也能参与系统搭建；AI功能通过云服务或预置模块降低成本。 ​灵活性：适应多变的制造场景（如新产品线、工艺变更），低代码支持快速迭代。 ​智能化：AI提供预测性分析、自主决策能力，传统MES依赖人工经验的问题得到改善。 ​4. 典型应用场景 ​汽车制造：AI质检替代人工目检，低代码配置适应不同车型生产线。 ​电子装配：实时监控SMT贴片机的良率，预测设备故障。 ​医药生产：通过低代码配置GMP合规流程，AI追踪批次数据确保合规性。 ​食品饮料：AI视觉检测包装缺陷，低代码管理复杂的配方工艺。 AI低代码MES系统通过技术融合，解决了传统MES开发周期长、成本高、灵活性差的问题，同时赋予制造企业智能化能力。其核心价值在于降低技术门槛、加速数字化转型、提升生产韧性，尤其适合中小型制造企业快速响应市场变化。未来，随着AI算法的优化和低代码工具的普及，这一模式将成为智能制造的重要推动力。

在数字化转型浪潮中，企业对定制化应用的需求激增，但传统开发模式面临技术门槛高、成本高、周期长的困境。AI低代码平台的出现，正在打破这一僵局——它让业务人员无需编码能力，仅通过可视化界面和AI辅助，即可快速构建企业级应用，甚至赋予系统自学习、自优化的“智慧大脑”。 一、什么是AI低代码平台？ AI低代码平台是低代码开发（Low-Code Development）与人工智能（AI）深度融合的产物，其核心特征包括： 1. 可视化开发：通过拖拽组件、配置参数完成应用搭建，替代传统代码编写。 2. AI增强能力：集成自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）等技术，实现需求自动解析、代码生成、数据洞察等功能。 3. 全生命周期管理：从设计、调试到部署、迭代，全程支持智能化辅助。 AI低代码平台的核心价值 1. 效率飞跃 • 开发周期缩短70%以上：传统需要数周的应用，现在几天甚至几小时即可上线。 • 降低技术依赖：业务部门自主完成80%的标准化功能开发，IT团队聚焦复杂系统整合。 2. 成本革命 • 减少专业开发人员投入，人力成本降低50%-80%。 • 支持SaaS化订阅模式，企业按需付费，避免重资产投入。 3. 敏捷创新 • 快速响应市场变化：营销活动页、临时审批流程等业务需求可即时落地。 • 数据驱动决策：内置AI分析模块，实时生成可视化报表并预测趋势（如销售峰值预警）。 三、挑战与未来趋势 1、当前挑战： • 技术成熟度：复杂算法（如深度学习）的集成仍需专业支持。 • 数据安全：企业敏感数据在低代码平台中的权限管理需严格把控。 • 人才转型：业务人员需掌握基础建模逻辑，IT团队需学习AI辅助工具。 2、未来趋势： 更强大的AIGC（AI生成内容）能力：从界面设计到业务逻辑，AI实现“零代码”生成。 云边端一体化：结合边缘计算，在本地设备快速部署轻量化AI应用。 行业垂直化深耕：针对制造业、医疗、金融等领域推出场景化模板库。 伦理与合规：AI决策透明化，满足GDPR等数据隐私法规要求。 AI低代码平台不仅是工具革新，更是企业数字化转型的思维革命——它让“人人都是开发者”成为可能，同时将AI的“智慧”注入每个业务环节。随着技术的成熟，未来将有更多企业通过这一平台，在效率、创新与成本之间找到最佳平衡点。 万界星空科技低代码开发平台，支持企业对于MES进行二次开发的，从从而打破传统系统固件的局限，利于企业的可持续性发展。项目合作私信联系我们。

人形机器人产业节奏预估：2024年原型机元年，2025年小规模量产元年。 当宇树科技H1人形机器人以灵动的手部动作在春晚舞台上演创意融合舞蹈《秧Bot》，舞出"中国智造"时，电视机前十几亿观众第一次深刻意识到： 那个需要仰望波士顿动力的时代正在落幕。 *图源：宇树科技 短短数周后，宇树G1机器人又用一段丝滑的街舞在网络收割亿级播放量，钢铁之躯跳出赛博朋克的浪漫。2月11日，宇树科技在其京东官方旗舰店上架了两款人形机器人产品，型号分别为Unitree H1和G1。2月12日，9.9万元的G1人形机器人首批销售订单就已售罄。中国的人形机器人军团，正在以"中国速度"刷新世界认知。 而DeepSeek R1模型的横空出世，更在科技圈投下震撼弹，性能逼近OpenAI o1正式版，推理成本却仅为OpenAI o1的几十分之一，在帮助中国的AI发展摆脱“算力焦虑”后，更将为中国人形机器人领域在“大脑”的竞赛中撕开一道口子。 这场硅基生命的迅猛发展，或许正在启示我们：在2025年乃至往后的人类文明进程中，并非由单一力量所定义，而是多元因素共同塑造的结果。 1 来自摩根士丹利的肯定 近日，国际知名投行摩根士丹利发布了一份关于全球人形机器人产业的深度报告——《The Humanoid 100: Mapping the Humanoid Robot Value Chain》（人形机器人100：绘制人形机器人价值链图谱）， 首次梳理了全球人形机器人产业链百强上市公司名单（其中中国占据35家）， 并认为这些公司将在全球人形机器人产业生态中发挥重要作用。 此外，摩根士丹利认为，人形机器人将成为未来十年科技投资的最大主题之一，估计人形机器人潜在的市场总规模（TAM）可达60万亿美元。 *图源：摩根士丹利 在报告中摩根士丹利还表示，中国在人形机器人领域取得的进展仍然最令人瞩目，初创企业将受益于成熟的供应链、本地应用机会和政策的大力支持。 预计到2050年，中国的人形机器人市场规模将达到6万亿元，人形机器人总量达到5900万台。 同时，摩根士丹利将全球人形机器人产业链上的公司划分为 大脑、身体、集成 三大类别。 *图源：摩根士丹利 2 三大类别的实力分析 人形机器人的"大脑"主要由半导体和软件组成，其中最关键的是用于自主性的基础生成式AI模型，以及用于训练的仿真模型和数字孪生技术。在摩根士丹利的报告中， 全球有22家"大脑"公司进入 ，包括我们熟知的英伟达、微软、谷歌、Meta、三星等科技巨头，以及Arm、新思科技等芯片设计公司，也有美光、海力士等存储芯片龙头，以及提供AI基础模型的百度、提供视觉芯片的地平线以及助力半导体代工业务的台积电等等。 而在“身体”方面，共包含64家公司， 涵盖传感器、电池、电机、减速器等硬件。中国力量占主导地位，具备更为完备的零部件供应链。 聚焦到人形机器人传感器产业链，报告将它主要分为雷达激光雷达、图像视觉传感器、磁传感器、力触觉传感器四块。 雷达激光雷达版块中，速腾聚创赫然在列。在盖世汽车研究院公布的2024年1~11月激光雷达装机量排行榜中，速腾聚创以45.6万套装机量占据了34.7%的市场份额，稳居行业第一，充分说明了其技术的成熟度和产业化能力。 去年4月份的北京车展上，速腾聚创也首次展示了最新的MX激光雷达（如下图所示）。 这一产品正是融合艾迈斯欧司朗成熟的EEL SPL系列边发射激光器（EEL）技术，这款发射器技术不仅为激光雷达提供了高精度的激光输出，更能赋予汽车和机器人超越视觉的感知能力。 据悉，作为全球领先的LiDAR光源方案供应商，艾迈斯欧司朗也是速腾聚创紧密的合作伙伴， 速腾聚创现有的多个系列激光雷达均搭载了艾迈斯欧司朗的激光器，赋能面向自动驾驶、ADAS、机器人等多领域激光雷达解决方案 ，二者也致力于合力推动激光雷达技术的进步和产业化发展。 在CMOS图像传感器领域，艾迈斯欧司朗早有“出圈之作”。 把时间拉回到2021年4月19日，美国国家航空航天局（NASA）宣布，“机智号”无人直升机成功完成火星首飞，并完成3米高度悬停30秒的高难度动作。 人造航空器首次在另一个行星上受控飞行的精彩表现，通过距此约76米外的“毅力号”探测器传回地球。值得一提的是，“毅力号”火星车搭载的23台相机中， 有10台采用了艾迈斯欧司朗的CMV系列CMOS图像传感器。 上图的全景图片正是毅力号上搭载艾迈斯欧司朗CMV系列图像传感器的导航相机拍摄，由6张单独的图像在传回地球后拼接而成。 艾迈斯欧司朗在图像传感器领域也依赖不同的产品矩阵，打出了差异化的应用赋能思路——CMV系列、CSG系列以及Mira系列均为全局曝光型面阵图像传感器，其余Dragster和4LS为线阵图像传感器。 以Mira系列为例，在全图像分辨率下，它的最大帧速率为120fps，此外Mira系列具有量子效率QE近红外增强功能，例如Mira220在很多2D或3D传感系统使用的940nm近红外波长下具有高信噪比和高量子效率，最高可达38%；Mira050在940nm波长时的量子效率为36%。搭配艾迈斯欧司朗高效率红外光源，Mira系列更将降低整个系统功耗。 将于今年上半年量产的Mira016这颗产品，更是在暗噪声方面相比前两代产品做了不少优化，因此，它在暗光环境下，同样可以得到较好的图像质量。同时，满井电荷（FWC）的性能提升，也使得它可以在使用中获得更广的动态范围。如果大家对这颗料有兴趣，也可以扫描下方二维码去申请Mira016样片来测试。 乘势新能源汽车发展之风而起的位置传感器，更将在人形机器人领域收获更多机会。 艾迈斯欧司朗磁性位置传感器高达20,000A/m的抗干扰能力，相比市面其他产品几乎带来20倍的性能优势 ，它极强的抗外部磁场干扰的能力结合创新的封装选择使得在高性能应用市场带来突破口。 新能源汽车之外，机器人特别是人形机器人正在成为极具前景的发力点。 特别需要指出的是，中国在“身体”层面的主导地位，并不单单是指“能造出来”，而是“制造-规模-成本”正向循环的加速进化逻辑。 从宏观来看，据市场监管总局消息，截至2024年12月底，全国共有45.17万家智能机器人产业企业。企业数量较2020年底增长206.73%，较2023年底增长19.39%。庞大的入局规模，使得中国在人形机器人产业中具备“足不出户”即可链接产业上下游的优势，这种优势将大幅缩短人形机器人厂商的研发周期。 更为深层的影响是，物理距离的拉进，将形成产业上下游的共建效应，拉动产业链上下游合力共探零部件的优劣势，共同攻关迭代，“集群效应”的优势将在2025年乃至其后的数年中更多显现。 艾迈斯欧司朗在去年8月就已正式启动中国发展中心（China Development Center，CDC），它隶属于艾迈斯欧司朗集团CMOS、传感器和ASIC (CSA)事业部，旨在推动大中华区的业务增长和技术创新。 在全球经济增速放缓和国际形势复杂多变的背景下，中国市场依然保持了稳定的增长势态，并释放出强大的创新潜能，比如人形机器人、新能源汽车、AI等，参与到这片创新热潮，以自身技术优势赋能创新发展，更将创新普惠全球正是艾迈斯欧司朗CDC未来工作的核心。 3 量产元年是否到来？ 事实上，在“大脑”和“身体”构建之后，人形机器人产业从技术验证转向商业闭环所需要的关键一跃，就是量产。 在摩根士丹利的报告中，“集成”类别有22家企业，其中，中国占据10 家席位。人形机器人集成商拥有 研发完整人形机器人 的能力，参与者主要有 四类 ，分别是 汽车公司、消费电子公司、电商和互联网公司、传统机器人制造商 。 而在摩根士丹利列觉的目前全球知名的16款人形机器人产品中， 有 6 款由中国企业研发。 *图源：摩根士丹利 其中实现人形机器人量产的企业均来自中国，分别是 智元机器人、傅利叶智能、优必选、宇树科技。 但业界也表示，量产这个词放在汽车产业里，一般是指万台起步，但人形机器人貌似还没哪家做了1万台，而且现在亟待解决的问题并不是制造能力，而是应用需求。 因此，大家认为关于量产更为靠谱的观点是，2025年可能是会有一些小规模量产，但到不了大规模的地步。 比如在一些细分场景会真正有一些小批量的落地，这是基本可以预见的。但这距离真正我们所预期的大规模量产还有距离。毕竟大家所说的大规模量产，本质上还是有大规模的商业化应用的落地带来的量产。 工业是人形机器人商业化的试验场。 我们已经看到宇树科技人形机器人H1开始在蔚来汽车工厂尝试参与工作；Figure 01已经进入宝马工厂实训；优必选人形机器人Walker S已经先后走进比亚迪、蔚来、东风柳汽、极氪等汽车工厂“打工”；智元机器人的人形机器人远征A1也在汽车工厂完成了底盘装配和外观质检等任务…… 但未来随着人形机器人的性能提升和成本降低，工业制造只是其一，物流、医疗保健、教育和娱乐等行业都将获得显著受益。 就在昨天，人形机器人领域又有了新进展，世界上第一个双足肌肉骨骼机器人Clone再次更新。短短几个月，这家来自波兰的人形机器人创业公司 Clone Robotics 就首次攻克了仿生学界最困难的部分，做出了真实的人体下肢结构。 其实，仿生机器人也是人形机器人研究中的重要一脉，它们以自然为师，通过柔性材料的伸缩运动，不仅能实现更自然流畅的动作，还能在与环境的互动中展现出惊人的适应性。 网友都戏称“这个机器人确实是用来帮忙做家务的”。你看，人形机器人“扭进寻常百姓家”已经不是遥不可及的事了。

作为全球领先的AIoT模组及解决方案提供商，广和通26年来始终致力于为全球千行百业打造创新物联方式。面向全新的AI时代，广和通推出「AI For X」，宣布以全方位、多方式的AI技术能力、产品、行业解决方案、生态融合助力多行业从“互联万物”向“智联万物”跃迁。 广和通为「AI For X」赋予独特标识，并为其注入清晰的价值主张与内涵。后续，「AI For X」将应用于广和通AI系列发声，讲述如何以AI重塑千行百业。 技术融合：从“通信管道”到“智能基座”范式革命 传统通信模组的价值局限于“连接”，而「AI For X」重新定义了广和通的角色——将通信能力与AI算力深度融合，打造软硬一体的智能基座。在硬件上，通过OpenCPU架构，将无线通信模组及解决方案升级为“主控+连接+算力”三合一平台，替代传统“MCU+模组”的冗余设计。在软件升维上，基于多操作系统和多芯片平台，广和通模组及方案可支持Fibocom AI Stack，实现从模型云端连接到端侧部署推理的全流程闭环。广和通打破了“连接与计算分离”，让每个通信节点都成为智能决策的起点。 产品重构：重新定义AI模组及解决方案 面向更广泛的行业AI应用，广和通积极推动DeepSeek、ChatGPT等优质模型在高、中、低算力AI模组及解决方案部署，提供不同参数模型服务，进一步降低端侧AI的门槛，并优化成本，帮助客户快速增强终端AI推理能力，赋能更广泛的物联网设备实现AI化。在这其中，面向消费电子、智慧零售、车联网、工业级/消费级机器人等场景，广和通均推出相应的行业解决方案，重新定义AI模组及方案。 场景赋能：千行百业的“最小可用AI单元” “X”不仅是千行百业的象征，更代表了广和通精准赋能产业的思路——通过模块化AI能力及产品组合，为不同场景提供“刚好够用”的AI。如高算力解决方案支持多传感器融合，时延达到毫秒级，满足智能机器人、智能驾驶等场景需求。中低算力解决方案搭载端侧轻量化模型，功耗更低，续航更长，使AI更加普惠化。 生态共建：AI的“乐高式创新” “AI For X”的目标是构建开放化、标准化、可复制的AI生态，帮助客户一键部署AI。广和通解决方案兼容不同芯片平台，降低客户部署AI的成本，客户可更专注于业务逻辑与市场开拓。再者，客户可将自研模型与广和通模型仓中的预训练模型自由组合，最大化行业AI价值，解决行业痛点。模组及解决方案还可与AI功能订阅结合以拓展商业模式，帮助客户创新市场。广和通利用多样化的AI生态，在数据增值、成本结构、收入延展等多方面，与客户共建AI生态圈。 专注产业的AI未来 「AI For X」源于广和通对AI产业痛点的精准洞察和破局。广和通将AI深度融入自身技术及产品方案，以云端、纯端侧及端云融合的方式优化客户终端成本、整合各场景碎片化需求，携手客户重建各行业AI价值。基于「AI For X」，广和通有信心帮助客户实现AI焕新，专注产业AI未来。