工控機P0916TA FBM242順豐速運

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《《不斷開發新產品》》《《為客戶提供優質服務》》
《《以最大限度追求客戶滿意》》《《并不斷開拓新領域業務》》
Allen-Bradley（美國AB)系列產品
Schneider(施耐德電氣)系列產品
General electric(通用電氣)系列產品
Westinghouse（美國西屋）系列產品
SIEMENS(西門子系列產品)
產品廣泛應用領域
【玻璃生產及加工行業】 【化工及鹽化工廠】 【冶金-煉鐵高爐系統】
【水利水電廠監控系統】 【汽車制造行行業】 【鋼鐵工程-鍋爐行業】
【水泥制品及生產制造】 【電力及水利行業】 【電力-電氣化水系統】
【中央空調及樓宇監控】 【供水及水處理業】 【鐵路運輸-裝卸行業】
【電站及小水電控制業】 【造紙及印刷行業】 【電力-除灰除渣系統】

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但很快，工廠運營便將全面圍繞彈性、敏捷性和適應速度以及效率展開。這就要求AI自主連接設備、智能分配任務以平衡工作負荷，并優化作業順序。

一些制造業龍頭已率先嘗試AI驅動的模擬模型。全球領先的工業車輛和供應鏈解決方案提供商凱傲集團聯合埃森哲與英偉達，打造了融合AI、機器人與數字孿生的智能倉儲系統。該倉儲系統利用物理AI技術，通過模擬現實行為來改進績效，同時可以訓練倉儲機器人應對需求波動、庫存變化及布局調整。

依托“認知數字大腦”，企業正轉向由AI驅動的智能運營，未來，人機協同將成為企業關鍵競爭力。

不過，報告顯示，仍有38%的工廠管理者對在工廠內部署生成式AI技術猶豫不決。究其原因，既有長期以來對技術的不信任，也有對其在制造業的應用效果的認知局限。但最關鍵的障礙在于數據質量低下并且參差不齊。

要實現AI從輔助到自主的躍升，可靠的數據支撐是基礎。如果數據質量不達標，工廠就難以實現主動管理，因此，可以說，數字化是打造超自動化工廠的基石。

但據報告，目前仍有近半數受訪工廠管理者并未對數字孿生、工業物聯網、邊緣計算等未來工廠的關鍵能力給予足夠重視。這些技術能在虛擬環境中模擬、分析和優化生產系統，它們的缺失會導致信息孤島，造成設計與生產環節脫節，并制約基于模擬的決策與生產敏捷性。

克蘭默指出，以現在的數字化水平邁向真正為利用生成式AI做好準備的狀態，還有相當長的一段路要走。但只要意識到這個機會，就可以跳過傳統的技術發展路徑，直接實現跨越式發展。對于一些國家來說，這是一個重塑自身在全球產業中地位的新機會。