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1
预测性维护:为何落地难?如何有效推进?
2
三菱电机梁效:深化工业知识,赋能预测性维护效能提升
3
以系统化工业智能方法突破“试点困境”:冯建设博士深度解析预测性维护技术的落地与挑战
4
数字化驱动钣金加工智能化生产体系构建
5
AI赋能产品改型设计的研究与实践
6
小米集团:IPD数字化变革,提升业务运营效率
7
智能制造背景下的商用空调钣金生产
8
研发数字化转型:驱动企业创新和发展的新引擎
9
一汽解放:以全三维模块化设计驱动研发制造一体化
10
构建数字孪生生态,赋能未来产业发展
1
生产系统仿真软件知多少
2
山东常林铸业打造高精密铸造数字化车间
3
产品数字孪生体的内涵、体系结构及其发展趋势(一)
4
研发数据管理的三驾马车:PDM、SDM和TDM
5
四核CPU,超前消费还是量入为出?
6
2006年全球与中国PLM发展动态分析
7
飞鹤乳业打造智能生产工厂
8
汽车发动机缸体缸盖消失模铸造技术的研究与应用
9
产品数字孪生体的内涵、体系结构及其发展趋势(二)
10
一种产品BOM展开及生成改进循环算法的实现
精英面对面
MPDV:迈向新一代
从德国小镇走向全球,从MES专家到智能制造解决方案提供商,MPDV始终坚..
特别报道
用出海,找出口——戴尔科技助力企业扬帆起航
戴尔直击企业出海中的IT“痛点” 与 “堵点”,助力中国企业平稳度过出...
深度剖析
预测性维护:从落地之“痛”到破解之“道”
基于深入的专家访谈,剖析了预测性维护难以落地的原因,总结了预测性维...
e-works视点
要点亮灯塔,你的智能制造成熟度要达到几级?
当两类标准在我国市场交织,一场制造业的“双轨制革命”已然拉开帷幕。当企业智能制造成熟度达到三级或四...
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典型案例
小米集团:IPD数字化变革,提升业务运营效率
研发管理案例
e-works年度盘点
智能制造
小米集团
2025/1/31
e-works整理
本文为“2024年度中国智能制造最佳应用实践奖”参评案例。本次活动将评选出2024年度,为中国智能制造领域带来突出效益的最佳实践工程,全面介绍企业推进智能制造的步骤、重点与难点、获得效益等,分享建设过程中的经验,供广大制造业行业企业学习供鉴。
一汽解放:以全三维模块化设计驱动研发制造一体化
智能工厂案例 e-works年度盘点 智能制造 一汽解放
2025/1/20
e-works整理
本文为“2024年度中国智能制造最佳应用实践奖”参评案例。本次活动将评选出2024年度,为中国智能制造领域带来突出效益的最佳实践工程,全面介绍企业推进智能制造的步骤、重点与难点、获得效益等,分享建设过程中的经验,供广大制造业行业企业学习供鉴。
汽车零部件行业协同设计解决方案的构建与实践
汽车零部件
协同设计
2024/12/14
北京数码大方
竺宇松
朱士富
数码大方的汽车零部件企业的协同设计解决方案,以汽车零部件行业特定的需求和业务流程为基础,结合过去20多年数码大方服务企业信息化的经验,有效提升了企业与主机厂的协同能力、APQP过程管理管理、FMEA分析和管理能力、质量体系文件编制的效率和一致性和企业文件齐套性管理能力。
研发数字化转型:驱动企业创新和发展的新引擎
数字化转型
研发数字化
2024/12/13
易立德
鞠强
研发数字化转型是企业在数字化时代保持竞争力的关键举措。通过深度融合先进技术与业务流程,实现了研发模式的根本性变革,提升效率、增强产品创新能力,并构建了以数据为核心驱动力的研发新生态。
构建数字孪生生态,赋能未来产业发展
数字孪生
数字孪生生态
2024/12/11
时光旅人
数字孪生是在MBD基础上深入发展起来的,企业在实施基于模型的系统工程(MBSE)的过程中产生了大量的物理的、数学的模型,这些模型为数字孪生的发展奠定了基础。
汽车行业全面云化趋势下的数据交互平台自主研发策略
汽车
数据交互平台
云
2024/12/10
邓宜堰
郭秋华
李冀
某商用车公司在研发工作场景复杂化、工程师角色多样化的转型趋势下,通过实现办公、设计等全面云化来满足企业在不同场景下的研发办公环境需求。
构建创新型数据驱动企业的探索与实践
数字化
数据驱动
主数据模型
2024/12/8
吴颖
构建数据驱动型企业是数字化企业转型的必由之路。企业运营中,订单交付业务是企业跨越销售、研发、制造的核心业务,实现全球订单数据驱动模式,是企业获得核心竞争力的首选。
AI赋能产品改型设计的研究与实践
AI
产品改型设计
2024/12/4
李锦堤
本文将通过产品改型设计场景进行分析,并结合AI技术的研究,探讨AI助力产品改型设计的可行性。
三菱电机梁效:深化工业知识,赋能预测性维护效能提升
预测性维护
三菱电机
2024/9/27
e-works
黄菊锋
近年来,预测性维护受到市场的广泛关注与重视,一度被预言是工业物联网的“杀手级”应用,吸引着众多企业涉足该领域,但它的应用却一直不及预期,被认为是当下最有需求、最有前途,也是最难落地的技术之一。
以系统化工业智能方法突破“试点困境”:冯建设博士深度解析预测性维护技术的落地与挑战
预测性维护
工业智能
2024/8/1
e-works
黄菊锋
近年来,预测性维护受到市场的广泛关注与重视,一度被预言是工业物联网的“杀手级”应用,吸引着众多企业涉足该领域,但它的应用却一直不及预期,被认为是当下最有需求、最有前途,也是最难落地的技术之一。
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