工业互联网联盟推出AI赋能资源中心，加速IIoT项目落地

历史证明，持续改善仰赖关键绩效指标——质量、安全、交付时间、库存控制。这些基准亘古不变，但新兴技术正以前所未有的规模重塑它们。工业物联网（IIoT）和稳健网络如今提供实时数据，加速生产、标准化成果、强化职场安全。 重塑精益制造 在当今IIoT赋能的工厂，人类洞察与数字分析无缝融合。技术将几乎每个用电资产——从重型机械到手持工具——连接成连贯的数据网。尽管仍在增长，IIoT市场预计未来几年将达数万亿美元，凸显其战略地位。 汽车巨头是早期采纳者，部署IIoT保护关键装配和高价值设备如CNC机床、空压机、HVAC系统。见证安全、质量、正常运行时间的切实增益后，他们将连接扩展至整条产线。如今许多工厂转

概述 本文介绍如何在 E3.series 中使用框图。观看完整文章，学习如何利用 E3.series 2021 E3.cable 模块的智能功能优化流程。 通过插入框图按钮动态添加框图，利用绘图角落标记调整尺寸。框图重命名后自动更新器件树。通过库中放置单针插座选项添加连接器。按C键建立连接，E3.series 智能呈现对应插头。库中选中组件可预览零件。最后，添加到框图的项目在组件树中关联，可通过跳转在原理图中查看。 立即试用全球领先的 E-CAE 工具 E3.series，并获取专业技术培训课程！ 观看完整视频： 订阅我们的 YouTu

在工业 4.0 时代，每家企业都在寻求竞争优势，制造商按时交付高质量产品从未如此关键。生产瓶颈和延误、不断攀升的生产维护成本、漫长的机器停机简直无法容忍。 这就是为什么有远见的制造商正开创新方式，利用最新资源监控系统驱动效率。确实，资源监控正迅速成为工业物联网（IIoT）技术的首要用例。 如果您正在寻找更智能的方式追踪工厂资源使用，请继续阅读。 什么是资源监控？ 所有制造商在日常运营中都使用各种资源。资源监控涉及测量、分析和优化指定资源。MachineMetrics 工业物联网平台具备自动机器数据收集和生产分析，在几分钟内交付数据驱动洞察。 我们通过三个关键步骤实现： 1. 连接、收集并可视

机器学习实现制程内与终端线缺陷自动捕捉 新车下线前，部分车企部署“虚拟慧眼”执行最终质检，确保无划痕、凹痕、漏液。其核心为人工智能（AI）及机器学习（ML），配合 UVeye（以色列特拉维夫）的自动化计算机成像技术：专有算法、云架构、传感器融合，秒级完成全车扫描并定位缺陷。 UVeye 首席战略官 David Oren 称：“ML 模型基于 1 万亿图像训练，但操作员仍需人工修正误判。”目前聚焦终端质检，制程内检测潜力待挖掘。 AI 视觉检测系统助力制造业提升零件质量，可触发机器停机信号。但集成挑战犹存：碎片化软件仅覆盖部分产线、异构数据格式、多厂商技术难融合。Link Electric 创