十多年来，制造商已经转向自动化解决方案来提高他们的底线。自动化和机器视觉现在正在增强，甚至被人工智能取代。以下是2020年基于人工智能的视觉检测的价值。 基于人工智能的视觉检测价值 在视觉检查方面，被人工智能取代尤其如此。基于人工智能的视觉检测技术的使用正在改变制造业改善业务运营的能力。 基于人工智能的视觉检测依赖于人工智能的两大优势：计算机视觉和深度学习。每个 AI 系统都具备感知环境（计算机视觉）并根据这些感知采取行动（深度学习）的核心能力。 作为深度学习的结果，人工智能可以适应一系列环境，使其在众多行业中发挥作用。它具有无限的潜力，可以快速开发以满足制造商的需求。 基于人工智能的视

思考机器人和自主的未来令人兴奋；无人驾驶汽车、熄灯工厂、城市空中交通、世界任何地方都可以使用的机器人外科医生。我们已经看到这些积木在仓库、零售店、农场和道路上聚集在一起。现在是为人类制造机器人的时候了，而不是取代它们。 我们仍然 h 还有很长的路要走。为什么？因为建造打算在物理世界中完全自主工作的机器人很困难。 人类非常擅长适应动态环境以实现目标。机器人和自主系统在高度精确、响应迅速、多变量操作方面非常强大。新一代公司正将注意力转向将两者结合起来，制造为人类工作的机器人，而不是取代人类，并在此过程中重塑多个行业。 限制创新 机器学习的新方法，如强化学习和对抗网络，已经改变了机器人系统的速

项目经理的工作本身就是一个挑战，无论您是参与建筑项目还是软件开发项目。经常存在可能使项目脱轨的障碍。从管理资源到确保遵守预算和跟上时间表，项目经理成功完成项目需要做很多事情。以下是确保项目管理成功的有效技巧。 除了大局之外，您还必须了解细节、有效计划并评估各个阶段的项目绩效。采用项目管理软件解决方案是个好主意。 您必须将其与最佳实践和正确方法相结合，才能获得卓越的成果。虽然没有一种行之有效的方法可以确保成功，但这里有一些您可以信赖的技巧。 彻底了解您的项目 坚实的基础无疑是成功项目的支柱。基础是每个项目经理都应该考虑的重中之重。要创建一个，您需要彻底了解项目，直到最小的细节。

随着远程工作的公司和组织的增加，远程招聘显着增加。自然而然，这导致招聘团队与招聘经理之间的组织结构和沟通方式发生了变化。 人力资源专业人员和招聘人员正在努力适应远程招聘，同时确保保持团队之间信息流动的效率。在这种情况下，必须选择正确的工具集并遵循有助于远程招聘的最佳实践。 除非你这样做，否则你可能会因为自己完全缺乏适应性而失去最优秀的人才。 2020 年如何选择合适的 HR 工具集？ 可用的招聘工具有很多，选择一种取决于您希望使用该工具实现的目标。 远程招聘流程包括寻找候选人、安排面试、筛选和；面试候选人并雇用他们。 招聘工具可在所有这些领域提供帮助，并有助于简化工作流程。

术语 IIot 或工业物联网用于指代物联网的工业应用。我们正在谈论在从工厂机器到汽车发动机的任何事物中使用该技术——这些都充满了配备无线技术的先进传感器。这些可以收集和共享数据，从而在各个行业中广泛使用数字智能。这是您需要了解的有关工业物联网的全部信息。 工业物联网用例 流程自动化 工业物联网的最佳用例之一是许多行业的自动化过程。 借助可以通过云计算系统相互连接的智能传感器网络，各行业已经能够实现许多关键流程的自动化，并实现更高水平的生产力和效率。 它提供了更好的流程控制，并显着减少了完成工作所需的人数。 餐馆一直在使用流程自动化来消除食物浪费。随着物联网技术的不断发展，传统产

近年来，很少有制造趋势像工业 4.0 那样引人入胜或充满希望。这场数据驱动的工业革命有望使工厂成为一个更安全、更高效的地方，但今天的技术无法看透。虽然目前互联工厂有了显着改进，但制造业需要更好的蜂窝连接才能全面体验工业 4.0。 全球拥有超过 500 亿台物联网设备，今天的连接很快就会不足。制造商已经可以将许多物联网技术集成到他们的设施中，但现代连接可能无法支持更大更繁忙的网络。这就是 5G 物联网的用武之地。 5G 将使物联网更上一层楼。这种升级对制造商尤其有利。以下是这些新网络将如何彻底改变工业 4.0 的详细信息。 硬接线的缺点 有些人可能会反对 5G 网络的出现。毕竟，美国需要

被美国的大流行、政治和社会冲突所掩盖的是大规模的住房短缺。住房需求超过供应量估计为 250 万套——这主要归功于严格的建筑规范和高昂的材料成本。 尽管近年来新房建设在低借贷成本的推动下有所增加，但住房紧缩仍在继续。随着政策制定者努力解决这个问题，建筑公司变得越来越有创意。为了提高规模效率，许多公司（包括一家创新的纽约新贵）都在采用模块化方式。 什么是模块化房屋？ 模块化房屋与传统房屋的不同之处在于它们的制造方式。与完全在现场建造的房屋不同，模块化房屋是在工厂中准备的。每个部分在运送到制造商之前都使用一组模板和标准材​​料进行加工。建造者所要做的就是将各个部分放在一起，然后将各个部分融合到地

虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR) 技术允许个人向他们所在的房间添加计算机生成的图形或信息叠加层。用户还可以将自己传送到完全数字化的交互式环境。 过去，技术仅限于学术和研究用途 - 最近，消费技术被用于视频游戏和虚拟聊天平台等应用。 VR/AR 行业的大规模增长，加上硬件价格的快速下降，使得技术更容易获得。现在，技术的商业用途更为普遍。开发人员正在努力创建新的平台和软件，以在制造业中实现基于 VR 和 AR 的培训。 以下是技术的工作原理 - 以及企业如何使用 VR 和 AR 使制造培训课程更有效、更安全。 VR 和 AR 如何改变培训 增强现实允许用户将图形界面或计算机生成的

制造中的手动操作通常会导致成本增加和增长放缓。制造商必须解决 4 个关键挑战：运营优化、成本节约、生产质量改进和需求预测。 数字化一两个流程只能在一定程度上起作用，只有完整的数字解决方案才能派上用场。尤其是需求预测等关键挑战需要基于运营数据分析的强大预测系统，否则制造商永远无法规划未来。 制造业中的预测分析 - 为什么它很重要以及它是如何工作的 那么，应对这些挑战的最佳方法是什么？ 克服这一挑战的一个有趣但最好的方法是使用预测性维护解决方案实现流程自动化。 让我们开始了解预测性维护在制造中的应用，以降低成本来改善运营和生产质量，并在以下部分详细预测未来需求。 什么是预测性维护？

如果对整个商业部门数字化的重要性有任何挥之不去的怀疑，那么大流行已经给他们打了耳光，让他们噤声。病毒也扰乱了人们的正常生活；它彻底改变了我们的饮食、购物、交通和交流方式。由于大流行，消费者的需求和偏好不断变化，品牌应关注客户的期望；毕竟，他们是帮助他们在未来茁壮成长的人。 大流行推动了数字化业务的发展。 不，数字化转型并不是一个新概念。在大流行之前，它已经存在，但当前的情况迫使企业主转变其商业模式。否则，他们将失去大量收入和客户。加速的数字化过程有助于品牌以一流的客户体验快速交付产品和服务。 图片来源：financesonline dot com 学生们习惯了在线学习，人们在网上

传统上，制造商使用 SCADA 或 EAM 应用程序或 RFID/条形码或 GPS 解决方案等技术解决方案来跟踪资产。虽然这些是技术解决方案，但它们是独立运作的，并由不同的利益相关者控制。 每个制造商都应该关心物联网资产管理 由于不同利益相关者出于不同目的收集了技术数据，因此拥有一个集中的资产数据存储库以做出准确和明智的决策仍然是制造负责人的一个价值百万美元的问题。 如果您按照老式协议进行操作，会遇到很多障碍 这些老式的资产管理方式给制造人员带来了许多障碍，尤其是在涉及视觉检查、手写清单、设备位置跟踪等劳动密集型任务时。 在找出设备缺陷、缺料、瓶颈等整个过程中缺乏可见性，导致决策不准

人工智能和机器学习正在为几乎所有行业铺平道路。它的下一个目标是高科技产业。人工智能在工程和机械领域的出现引发了许多问题。人工智能在高科技行业的范围是什么？投资人工智能是个好主意吗？ AI会取代工程师吗？人工智能赶超所有高科技领域容易吗？ 毫无疑问，人工智能正在迅速发展。它具有广泛的应用能力，并在许多行业中发生了显着的变化。我们面前有谷歌、亚马逊和 Facebook 算法的例子。但以目前人工智能的发展，它不可能很快超过高科技机械和工程行业。它可能会改变行业的传统工具，但如果没有人力，它就毫无用处。 在本文中，我们评估了人工智能在高科技行业的范围。我们还讨论了在行业中采用人工智能的障碍。 人工

区块链是比特币和以太币等加密货币网络背后的数字记录保存技术。它已成为金融服务和其他工业领域的潜在游戏规则改变者，包括医疗保健、汽车、政府、保险、零售和消费品、制造、供应链等。而今天，我们就来看看区块链技术在供应链中的应用。 通过供应链中的区块链，产品的可追溯性和交付、合作伙伴之间的协调以及经济援助的获取可以变得更加经济高效和快速。为了更好地理解这个概念，我们必须了解区块链的基础知识，它在供应链中的优势，以及区块链在供应链中的使用与在加密货币中的使用相比的区别。 了解区块链 区块链是一种基于云的数字分类账或数据记录，具有共享数据库，显示实时交易和分类账的时间变化。数据或信息存储在安全、可验

今天的物联网系统正在筛选大量数据以带来对企业资源规划和制造执行等流程的洞察。 但是，让物联网 (IoT) 数据与企业资源规划 (ERP) 和制造执行系统 ​​(MES) 集成是另一回事。 ERP 和 MES 系统最初被设计为独立的整体实体，每个实体都有自己的数据存储库。它们并非旨在从传感器、摄像头和其他物联网设备持续收集数据。这是一个在各种企业环境中引起注意的问题。 2020 年 3 月，专门从事数字化改造系统的制造咨询公司 SolutionsX 报告说：“多项研究表明 [sic] 物联网和 ERP（企业资源规划）系统之间明显缺乏集成。这对公司实施数字化转型的准备情况产生了净负面影响。只

2021 年 8 月，Forescout Research Labs 和 JFrog Security Research 发现14 个影响 NicheStack TCP/IP 堆栈的漏洞，组织称之为 INFRA:HALT。 TCP/IP 堆栈使供应商能够为 IP 连接系统实现基本的网络通信，包括 IT、运营技术 (OT) 和工业物联网 (IoT) 设备。 事实上，NicheStack 存在于无数 OT 设备中，这些设备通常用于几个关键基础设施领域，例如制造工厂、水处理、发电等。 新漏洞可导致远程代码执行、拒绝服务、信息泄漏、TCP 欺骗或 DNS 缓存中毒。 关键基础设施攻击暴露了 I

工业物联网和智能工厂的出现提出了新的要求在下一代分析系统上以新颖的方式解锁运营数据。虽然智能工业分析是一个相对较新的用例，但活动开始升温。挑战在于从多个工业物联网接触点提取的数据中找到有意义的趋势，而不仅仅是将内容存储在操作日志中。 由物联网 (IoT) 传感器生成的智能工厂必须与其他企业数据点相关联，对意义的搜索必须成为日常工作流程的常规部分，而不是转瞬即逝。 将物联网数据集成到常规流程中需要分析软件。该软件由人工智能 AI 和机器学习技术推动。等式的另一部分是将 IT 商业智能仪表板与工厂运营数据联系起来的 IoT 连接器。 虽然 BI 仪表板长期以来一直是后台分析的一部分，但大多数

总部位于印度的制造集团塔塔正在寻求扩大其在工业互联网的立足点据《金融快报》报道，物联网 (IIoT) 市场。 该商业报纸引用了塔塔通信物联网（业务部门）负责人 Alok Bardiya 的评论。 消息传出之际，塔塔正准备进军半导体制造领域，以从在大流行期间遭受严重破坏的东亚制造厂抢占一席之地。 但根据斯坦福大学的人工智能指数报告，印度是软件工程领域的全球强国，其劳动力中的人工智能技能渗透率高于美国或中国。 据报道，塔塔的遗愿清单包括有望在印度经济特区 (SEZ) 地区浮出水面的绿地设施，这些设施提供国家激励措施以吸引私营部门投资。互联技术可以让经济特区的客户监控能源、水和天然气的使用情

在物联网设备变得越来越小的演示中，一个位于内华达州的供应商推出了一款表面积仅为 0.9 平方英寸的可燃气体传感器。 据称，NevadaNano 的 MPS Mini 引起了气体监测传感器生产商的兴趣，这些传感器针对国内气体泄漏和其他可燃气体事故，以及一氧化碳和氡等有毒形式。 该传感器旨在与支持物联网的分布式气体传感系统相结合，检测可燃气体、制冷剂泄漏、甲烷泄漏和室内空气质量。 MPS Mini 将温度、压力和湿度传感器与经过编程的软件相结合，该软件可以采集与 19 种气体形式（包括氢气、辛烷和丙烷）相关的环境数据。 NevadaNano 销售总监 Bob Vigdor 表示，传感器在本

采用工业物联网技术的组织的成熟度已经飙升根据英国通信卫星运营商 Inmarsat 的最新研究，自 COVID-19 出现以来。 “COVID-19 时代的工业物联网”对来自农业、电力公用事业、采矿、石油和天然气以及运输和物流等行业的 450 名全球受访者进行了调查。 约 77% 的受访者表示，他们的组织至少部署了一个物联网项目并已完成，另有 41% 的受访者在 2020 年第二季度之后的 12 个月内交付。 尽管仍有 23% 的受访者打算全面部署物联网项目，但所有人都在试验连接技术或计划在未来 18 个月内启动开发。 另有 84% 的组织同意他们已经或打算加速采用物联网以应对与 COV

决定物联网工具集 公司正在通过购买统包技术并对其进行定制来实施物联网。但更多人正在探索为公司特定用例开发自己的物联网 (IoT) 应用程序，以优化运营、增加收入和节省成本。 这让组织正在寻找物联网软件开发工具。 公司有几个理由选择开源物联网开发：它与供应商无关，得到全球社区的支持，而且通常是免费的。但供应商支持的工具集的论据也很有说服力，特别是如果公司在这些供应商环境中使用大量物联网。 以下是在企业物联网开发中越来越受欢迎的供应商支持工具的细分： Eclipse NeoSCADA NeoSCADA 是一套物联网开发工具，可以灵活使用，适用于许多不同的应用程序。它包含开发库、接口