自最初跨行业部署以来，物联网 (IoT) 的作用已经发生了显着变化。这一变化的一个重要驱动因素是向实时操作模式的转变。现在，各种类型的公司通常都会根据实时数据和数据分析来做出决策并采取行动。现代物联网设备提供这些数据。 我们是怎么到这里的？在早期阶段，物联网主要用于跟踪和可见性。设备和传感器连接到车辆、集装箱、设备或库存等资产上，以提供位置数据和基本状态更新。这种可视性在当时是革命性的，它为供应链经理、运营团队和物流专业人员提供了新的透明度，让他们了解资产的位置以及资产是否处于移动、闲置或延迟状态。 这些早期的应用本质上是监测地表的存在和状况——无论设备是打开还是关闭、在运输还是静止、或者

您要一张森林中鹿的照片。那么你想要在冬天使用。然后，戴上帽子。大多数生成工具都会迫使您在每次构建新请求时重新启动。黑森林实验室宣布推出一款不会出现这种情况的工具。 FLUX.1 Kontext 是最近发布的生成流匹配模型套件，引入了用于图像创建和编辑的高级上下文感知功能。与传统的文本到图像系统不同，FLUX.1 Kontext 让用户有机会使用文本和参考图像进行提示，从而实现更精确和迭代的​​视觉转换。这些模型支持高速、逼真的渲染、强大的提示依从性以及最小延迟的逐步编辑。 多模态功能重新定义图像生成 FLUX.1 Kontext 将文本到图像合成与交互式本地化图像编辑相结合。它支持从概念设

和许多人一样，我对 Skype 的终结感到同样惊讶和悲伤。微软在 5 月份关闭了这家开创性的互联网通话提供商，此前该提供商基本上创立并主导了市场二十年。 Skype 已经消失，但肯定不会被遗忘。这家瑞典公司的名字意思是“天空点对点”，是一家大规模连接概念验证公司。它既向数百万消费者介绍了互联网的力量，又兑现了 2000 年代初的承诺。视频和语音不再受到距离的阻碍，但最终变得便宜且即时。我们生活在未来。 回顾过去，该平台在技术上留下了不可磨灭的印记，可以说其最大的影响力体现在它的名字上。该技术堆栈建立在点对点（P2P）连接的基础上，它绕过集中式服务器，直接将用户彼此连接起来。这不仅分散了负载并

美国银行劫匪威利·萨顿因回答记者关于他为何抢劫银行的问题而闻名，他说“因为那是钱所在”。现在，一种类似的思维方式正在将分析和人工智能推向边缘……这就是数据所在。这激发了人们对自适应边缘智能的兴趣。 通过对物联网市场的观察，我们可以了解可用于分析以做出实时决策的数据量。根据 IoT Analytics 关于 2025 年物联网状况的报告，全球物联网设备数量预计将从 2024 年的 185 亿增长到 2025 年的 211 亿，增长 14%。到 2030 年，市场预计联网物联网设备将达到 390 亿； 到 2035 年将超过 500 亿。 IoT Analytics 首席执行官 Knud La

当今的领导者面临着巨大的压力：在实现增长的同时应对成本上升、供应链波动和可持续发展要求的强化。在这种环境下，核心问题不再是是否 采用新技术，但是如何 战略性地部署它们。人工智能 (AI)、物联网 (IoT)、软件定义系统和数字孪生不再是实验性的。它们是塑造组织未来设计、运营和扩展方式的能力。 这些技术不是颠覆者，而是弹性、效率和可持续增长的推动者。拥抱它们的组织不仅仅是跟上变化的步伐；他们正在为在充满不确定性和机遇的未来取得成功奠定基础。 这一转变的核心是数据。工业系统现在产生的信息比历史上任何时候都多。挑战不是数据稀缺，而是将原始数据流转化为可操作情报的能力。世界经济论坛表示，到 205

到 2025 年，智能制造成为寻求竞争优势、弹性和长期增长的领导者的战略要务。全球制造商面临着越来越大的压力，从供应链波动和利润紧缩到人才短缺和不断变化的客户期望，这不仅需要渐进式改进，还需要根本性转型。 智能制造以数字连接、高级分析、人工智能 (AI)、机器人和实时运营智能为基础，被视为在效率、质量、灵活性和创新方面带来可衡量收益的一种方式。对于 2025 年拥抱智能制造的制造组织来说，其回报不仅限于运营指标，还包括战略价值创造。 许多行业领导者在投入资金之前利用数字孪生对运营进行建模，部署人工智能以从被动决策转向预测决策，并尝试先进的机器人技术来解决劳动力限制并增强工作场所安全。 重新

据预测，到 2029 年，全球用户群将超过 3200 万，卫星物联网正在迅速从早期采用转向规模部署。航运、物流和农业等许多行业正在推动这一增长，因为它们越来越需要比传统地面覆盖所能提供的更高的连接性，同时解决各自行业面临的问题。 但增长往往会带来需要克服的障碍。我们对欧洲不同行业从事卫星物联网工作的 211 名专业人士进行了调查，整理出影响今年和未来几年卫星物联网市场的主要趋势。 购买行为中最重要的因素是安全性和弹性 在我们的调查中，45% 的受访者将安全性和弹性视为 2026 年改变卫星物联网购买行为的主要驱动力。在关键国家基础设施 (CNI) 监控、海上作业和远程工业遥测等领域，地缘

跟上实时分析和人工智能市场的新闻和发展步伐可能是一项艰巨的任务。幸运的是，我们为您提供了我们的员工每周遇到的项目的摘要。如果您喜欢将其放在收件箱中， 在此注册 ！ 苏塞 推出了云主权框架自我评估，以帮助客户了解其数字战略中的差距。该工具旨在根据 2025 年欧盟云主权框架进行评估，是一个基于网络的自助服务发现平台，可供想要了解其基础设施在该框架中得分情况的组织使用。 通过回答几个问题，该工具提供了客观的主权有效保障级别 (SEAL) 分数，这是衡量组织对欧盟云主权框架定义的八个目标的主权的一种方法。  另请参阅： 主权人工智能解释：各国如何以及为何发展国内人工智能能力 实时分析新闻简介

热门博客 什么是 EAM 软件？ 企业资产管理 (EAM) 软件简化了整个行业的资产管理... 您需要了解的 5 个 EAM 标准 您是否厌倦了处理故障资产、意外停机、安全未遂事件…… 维护领域的 5 大挑战 维护不再只是更换磨损的零件或进行一些维修。与... 您需要利用预测性维护策略的 7 个原因 国际自动化协会 (ISA) 估计制造商损失 647 美元... 市场分析：CMMS/EAM 软件的成本是多少？ 许多提供商，尤其是 EAM 领域的提供商，都回避了这个问题。 “来电索取报价！”... 通过 Dynamics 365 PLM (Bluestar PL

国际自动化协会 (ISA) 估计，全球制造商每年因停机而损失 6,470 亿美元。在当今的竞争格局中，这是企业无法承受的财务泄漏。为了响应这一金融警钟，一个革命性的概念逐渐变得越来越流行：预测性维护。 要点 预测性维护 (PdM) 是一种持续实时监控资产和设备以防止潜在问题的策略。 采用预测性维护是一项明智的投资，可以帮助企业在当今技术驱动的世界中保持竞争力，并为更高效、更可持续的未来铺平道路。 预测性维护的好处包括提高运营效率、节省成本、提高安全性、可持续生产、更好的库存管理、提高产品质量以及提高客户满意度。 从被动式维护过渡到预测性维护需要改变思维方式、流程和技术采用，而专家支持对于成

企业资产管理 (EAM) 软件简化了整个组织的资产管理，使多种职能受益。它提供了从设计到处置的资产的全面视图，优化生产力，降低成本，并实现有效的资产生命周期管理。 EAM与ERP系统集成，增强数据一致性和决策。  EAM 软件对于资产密集型组织至关重要，为他们提供集中信息、移动访问和实时监控。 什么是EAM软件？ 这是一个相对简单的问题，不是吗？  但无论您是在顶层制定战略还是在车间控制杠杆，企业资产管理系统 (EAM) 都将使您的工作变得更轻松、更舒适、更简单。  您不确定为什么或如何？然后继续阅读... 什么是企业资产管理？ 无论你是谁，这对你都很重要。  如果您是工厂经理

马萨诸塞州东汉普顿 – 2025 年 9 月 19 日 – 制造业始终以其规划能力为特征，并因执行能力而面临挑战。 ERP 系统概述了理想的生产路径：生产什么、何时生产以及以什么成本生产。但当这些计划落实到车间时，现实就会介入：机器故障、设置运行时间过长、材料迟到、部落知识凌驾于系统逻辑之上。这就是执行力差距，弥补它是制造业中最有价值的机会之一。 MachineMetrics 是智能实时 MES 领域的先驱，WM Synergy 是一家专注于 Infor Visual、Infor SyteLine 和 Infor XA ERP 的领先 ERP 咨询和集成公司，它们正在合作缩小这一差距。他们共

制造业隐藏的一半 尽管在自动化方面进行了大量投资，但大部分制造工作仍然由人来完成。事实上，研究表明 72% 的工厂任务是手动执行的 - 包括装配、检查、精加工、材料处理和无数其他操作。 尽管人们预计机器和机器人最终将取代其中许多任务，但很明显，在短期内，大多数这些流程将继续由操作员驱动。 这些人为驱动的流程仍然是制造业中最大的盲点之一。 制造商通过多种不同的方式解决这一数据缺口，从白板和 ERP 终端到便利贴和剪贴板。 这些系统未能解决核心问题： 数据不准确且有延迟，无法反映实际的劳动绩效。 无法追踪谁做了什么、何时做了或为什么做，因此很难诊断效率低下的情况。 发现瓶颈和错过目标时

马萨诸塞州东汉普顿 – 2025 年 10 月 16 日 – 智能 MES 和机器连接领域的行业领导者 MachineMetrics 今天宣布推出 Manual Stations，这是一款功能强大的解决方案，可实现手动生产流程的实时作业跟踪和调度，从而实现生产路线每个步骤的完整可见性。 虽然大多数数字化转型工作都集中在自动化设备上，但大多数工厂任务（例如装配、检查、包装和材料处理）在很大程度上仍然是不可见的，性能数据有限，并且无法实时了解在制品。这种对纸质旅行和电子表格等手动工具的依赖会导致时间表有缺陷、劳动力成本不准确和隐藏的瓶颈。 手动站将这些盲点转化为可操作的数据流，捕获零件计数、废

马萨诸塞州东汉普顿 – 2025 年 11 月 6 日 – 业界领先的生产智能平台 MachineMetrics 今天宣布推出 Max AI，这是其下一代 MES 平台的全新人工智能智能层。 Max AI 统一来自机器、ERP 和部落知识的数据，为离散制造商提供革命性的代理数字劳动力。 Max AI：利用代理 AI 缩小执行差距 尽管在 ERP 系统和自动化方面投入了数十亿美元，但大多数工厂仍难以按计划执行。机器故障、设置运行时间过长、材料迟到、部落知识凌驾于系统逻辑之上。这种故障被称为执行差距，它是按时交付和优化、盈利的制造业务之间的障碍。 MachineMetrics 首席产品官卢瑟福

Pindel Global Precision 是一家合同加工公司，总部位于威斯康星州，服务于多种行业，包括农业、液压、电气和一般工业制造。该公司拥有超过 75 年的经验，因提供满足严格公差和性能标准的精密加工解决方案而受到认可。 尽管 Pindel 拥有精准和跨部门服务的传统，但它也未能幸免于困扰现代制造业的系统性低效率问题。面对熟悉的制造障碍 - 例如协调精密工作和满足不断变化的客户需求 - Pindel 着手实现运营现代化。在培训和持续改进总监 Thomas Deslongchamps 的指导下，该团队开发了一种互联工厂架构，旨在消除系统之间的“空白”：看不见的脱节，导致关键信息和所有

哈维表演公司 是精密切削工具的全球领导者，其制造品牌包括 Harvey Tool、Helical Solutions、Micro 100 以及其他用于航空航天、医疗、发电、电子等领域的品牌。他们对客户的承诺很简单，但要求很高：在您需要时提供合适的工具，并有库存 - 由专家支持提供支持。 兑现这一承诺需要业内最复杂的制造和供应链之一。数以万计的SKU、多品种/小批量生产以及世界一流的服务水平都取决于一件事：执行生产计划的能力。 在哈维位于爱达荷州默里迪恩的工厂——拥有先进的 CNC 磨削单元、微型工具和熄灯自动化设备——执行方面的挑战成为人们关注的焦点。工厂的成功是通过进度完成情况来衡量的

认识一下您的新早晨队友：每日生产仪表板的人工智能摘要！ 每天，车间的生产负责人都以同样的方式开始他们的早晨：打开每日生产仪表板，扫描数十台机器，并尝试找出昨天发生了什么以及今天需要注意什么。拥有 80 多台机器，每台机器都有自己的利用率、零件数量、周期时间、停机原因和时间表，在您喝第一杯咖啡之前需要消化很多东西。 因此，我们构建了一些东西来为您完成这项工作。 ✨ 人工智能简介 新的人工智能摘要 该面板现已出现在 MachineMetrics 日常生产仪表板中，它可以帮助您更智能地开始。 AI 摘要无需手动扫描行和比较指标，而是直接从仪表板中已有的可见数据中为您提供工厂绩效的即

目前，有一种观点在制造业中受到广泛关注：不存在开箱即用的 MES 之类的东西。每个工厂都是如此独特，你每次都必须将十几种工具拼接在一起并从头开始重建一切。 我在车间工作了十多年。我明白为什么人们相信这一点。但我认为他们错了，我想证明这一点。 这就是我们出现在 ProveIt 的原因！ 2026年。 证明什么！实际上是 对于那些不熟悉的人，证明一下！是我们行业中最具挑战性的竞争环境之一。五十一个商贩。据了解，共有125家制造商参加。三个实时虚拟工厂，故意弄乱和不完整，因为这就是真正的实现的样子。您将产品连接到工厂，展示您构建的产品，并在舞台上回答四个问题：您解决了什么问题？你是怎么解决的

五个离散制造商。五个现实问题。 48 小时内根据实时生产数据构建了五个工作解决方案。 我们交谈过的每家制造商都在谈话中隐藏着同样的挫败感：他们的软件几乎适合。 MES 处理工单、调度和 OEE。但工作流程是特定的 对于他们的操作来说，那些存在于白板、剪贴板和部落知识中的东西，那些从未完全进入系统的东西。 所以他们制定了解决方法。他们创建电子表格。他们通过对讲机寻呼人们。他们每天早上都会站在纸质图表前，手动计算自己今天过得好还是不好。 2026 年 3 月，我们决定看看如果我们给五个客户两天时间、一个工程师团队和人工智能辅助开发工具，并要求他们自己缩小这些差距，会发生什么。 结果比我们