学徒制是应对制造商劳动力挑战的有力工具，尤其在人才获取、员工投入与留任方面。在熟练工高需求的紧张劳动力市场中，学徒制为开发具备特定岗位精确胜任力的员工提供结构化路径。制造商无需为有限经验人才竞争，而是可自主培养劳动力，确保新员工契合企业文化与运营需求。通过提供明确职业路径，学徒制吸引寻求稳定长期就业的积极分子，降低传统招聘的时间与成本。 除人才获取外，学徒制通过培育职业成长投资感增强员工投入。学员获得实操培训、导师指导、清晰晋升路径，增加对组织承诺。投入员工更倾向对工作负责、贡献积极职场文化、更长留任。这种结构化发展强化内部团队、促进知识传递、构建更紧密劳动力，持续提升生产力与创新。 留任是学

对许多伊利诺伊制造商，报价是日常运营中最耗时、最不一致的流程。团队常依赖 Excel、Word、邮件线程、手工计算响应询价单 (RFQ)。Excel 虽强大，但使用不当会混乱。分散电子表格拖慢报价工作流。IMEC 每天帮企业优化 Excel。 随报价量增加、客户要求更快响应，这些手工流程成为瓶颈，影响营收、利润与竞争力。 IMEC 通过两种方式改善报价流程： 优化并自动化基于 Excel 的工作流 当企业需要可扩展的数据库驱动系统时，构建 Access 数据库 两种方法均减少手工、提高准确性、帮助更快响应客户。 挑战：手工 Excel 工作流何时成为瓶颈 Excel 不是问题，问题在于如何

车间式生产面临独特挑战集 车间式生产困境不因缺单，而因变异内嵌于一切：不断变化的订单、优先级切换、不可预测需求，使按时交付与利润保护变得困难。 “车间式生产”指依靠报价流程获单、按特定客户要求生产的定制/订单式制造商。虽部分纯做定制，许多制造商处于混合环境，平衡一次性订单与重复订单。这种混合若无正确系统，快速导致低效、延误、利润侵蚀。 价值流图谱 (VSM) 对车间式生产最有效且出奇简单的改善工具是价值流图谱。它将产品从报价到收款全旅程可视化：报价工程、车间生产、最终交付开票。 因前端流程在赢单与执行中扮演关键角色，车间式生产尤需将其纳入 VSM。结果视图让公司审视工作真实流动，识别常被忽视的

持续改善非偶然发生。它发生在组织各层级人员具备洞察机会、批判性思考眼前工作、并用清晰结构化方法行动时。 近期 IMEC 网络研讨会 掌握作业法：用 TWI 释放持续改善 中，我探讨了培训内部产业 (TWI) 作业法 (JM) 如何给一线领导与团队提供实用、经验证的方式，每天在车间改进工作方式。 TWI 最初于二战期间为快速提升产业劳动力技能而开发，至今仍是制造业最有效却常被低估的持续改善工具之一。 什么是 TWI 作业法？ 核心聚焦一个根本问题： 如何在不牺牲质量前提下，让工作更轻松、更安全、更好、更高效？ 作业法不依赖大型复杂改善项目，而是赋能主管与班组长增量改进工作。通过分解作业、有意图审

作者：IMEC 技术专家 Amy Murphy、项目经理 Angelika Stratulat 当今制造劳动力代际多样性空前。许多组织中，拥有数十年经验的资深员工与早期职业人士、新入职者并肩工作；各代际带来不同期望、学习风格与职业目标。这种多样性既是挑战，也是强大机遇。 近期 IMEC 网络研讨会 多代际共融：通过培训路径强化技能 探讨：有意识的培训体系——包括实习、学徒制、结构化在岗培训 (OJT)、标准化技能开发——如何支持各职业阶段员工，同时保护关键组织知识、构建面向未来的韧性劳动力。 为何多代际共融至关重要 伊利诺伊制造商面临双重劳动力现实。一方面，大量员工临近退休，带走数十年运营知识

维修工作处于生产力与风险的十字路口。从带电设备维护到高压故障排查，维修团队常面临生产团队从未遇到的危险。这正是我近期主持的 IMEC 网络研讨会 维修安全：保护员工与确保可靠性 的核心——探讨为何维修活动仍是制造业最危险环节之一，以及组织如何在降低风险的同时提升运营绩效。 维修工作为何风险更高 与常规生产任务不同，维修工作极少可预测。常涉及非例行作业、异常设备状态、恢复生产的时间压力。加上程序不完善、遗留设备从未考虑安全维修设计，风险迅速升级。 许多严重伤害与死亡发生在维修、故障排查或修后启动阶段，而非正常生产。研讨会关键结论：维修安全不能仅靠通用安全规则，需要专门针对维修实际作业模式的系统、

1. SMED 历史：单分钟换模 (Single Minute Exchange of Dies) 起源 单分钟换模 (SMED) 概念源于 1950 年代末至 1960 年代初，由日本产业工程师、丰田生产方式关键人物 Shigeo Shingo 提出。目标将冲压模具换模时间从数小时大幅压缩至 10 分钟以内，提升丰田生产力与柔性。[learnqctools.in], [aiiem.org] Shingo 方法论转变了制造思维：从容忍数小时换模转向追求快速、接近个位数分钟的切换。[learnqctools.in], [aiiem.org] 延伸至注塑成型 SMED 原则被采纳至注塑成型及其他需

来源：伊利诺伊制造卓越中心 (IMEC) 技术专家 Jeremy Smith 网络研讨会见解 自动化无处不在：协作机器人、智能传感器、AI 驱动系统、展会上完美的集成单元。令人振奋、强大、印象深刻。 但许多制造商最终会撞上一个硬真理： 并非每个问题都值得自动化。 IMEC 近期网络研讨会上，技术专家 Jeremy Smith 探讨了一个看似简单的问题： 如何确保我们因正确原因自动化正确事物？ 答案始于问题定义，而非技术。 自动化陷阱：爱上解决方案 制造商不断接触新工具： 供应商演示流畅自动化单元 同行分享成功案例 展会发布“下一个大东西” 自然反应是：“我们能用在哪？” Jeremy 称之

像许多中小制造商 (SMM) 一样，您可能人手精简却仍有空缺岗位。每个缺口都在伤害：加班增加、员工透支、培训质量参差不齐，更别提新员工入职成本、老员工被迫分心带教的时间损耗。 好消息是：您不必依赖外部招聘，可以自己“培养”下一任员工，构建自有的人才管道。结构化学徒制提供可预测、高性价比的方式，不仅稳固人才供给，更能培育驾驭新技术所需的次世代技能。 尽管许多中小制造商以为学徒制只适合大企业，实际 ROI 甚至更倾向小型制造商。以下是新一年将学徒制纳入雷达的理由。 痛点在哪里：加班、离职与高昂入职成本 IMEC 常听到：中小制造商最大的人力成本不是工资，而是无法用现有人员填补技能缺口时发生的一切：

对于国防工业基础 (DIB) 中的中小制造商 (SMM)，网络安全成熟度模型认证 (CMMC) 不再是未来要求，而是当下标准。 2023 年 12 月，美国国防部最终确定 CMMC 2.0 并正式嵌入 DoD 合同。若您供货、分包或计划争取国防相关业务，这直接影响您。 DIB 约 30 万家企业中，相当一部分需达到 二级认证 才能继续处理受控非密信息 (CUI)。 紧迫性在于： 实施周期 6 个月至 3 年 成本范围 $20,000 至 $200,000，视复杂度而定 您的 IT 服务商可能不具备所需网络安全专业知识 认证第三方评估组织 (C3PAO) 尚在涌现，生态系统仍处早期 CMMC

许多制造商熟悉启动新改善项目时的兴奋：早期胜利、团队激情高涨、成果令人期待。然而势头常常消退，组织陷入挫败，困惑为何持续改善 (CI) 难以持久。 在最近的 IMEC 网络研讨会 上，技术专家 Mark Loscudo 深度剖析了这一挑战，并分享制造商可用于长期维持改善的策略。 持续改善为何至关重要 一个简单的比喻揭示制造商的现实： 非洲清晨，羚羊醒来知道必须跑过最快的狮子，否则成为早餐；狮子醒来知道必须跑过最慢的羚羊，否则饿死。无论你是狮子还是羚羊，停滞不是选项。制造商必须持续改善以保持竞争力、响应客户、提升运营效率。而可持续的改善需要全组织参与，从高层到车间。 残酷现实：大多数精益倡议失败

作者：Pavel Soral | 2025 年 10 月 23 日 现代基础设施要求持续监测以确保安全并优化维护。传统路面检测方法缓慢、干扰交通、且常带主观性。未来在于自动化、高速 3D 扫描系统，能在正常行驶速度下捕获路面状况。 Neousys Technology 打造面向世界最恶劣环境的工业计算平台。其 Nuvo 系列坚固型计算机旨在常规系统失效的场景提供坚定性能：持续振动、电压不稳、极端温度、苛刻实时 3D 数据采集需求的车载环境。 该系统成功的关键在于一项关键合作：集成 Photoneo 尖端 MotionCam-3D 视觉技术，为 Neousys 强健计算「大脑」在公路上带来精准「

通常，扫描距离越远，画面越模糊。 工业 3D 扫描长期面临瓶颈：要么精准扫描，要么远距离扫描。PhoXi 3D Scanner Gen3 凭借蓝光激光技术、扩展动态范围等诸多改进，打破了这一限制。 得益于最新改进，现在可自动化卡车装载、深层码垛、大规模装配。 但首先，什么是动态范围？ 3D 扫描中的动态范围是什么 3D 扫描中的动态范围表示传感器能有效捕获和处理的最强与最弱光信号之比。 以分贝 (dB) 为单位，该规格直接决定扫描仪从具有挑战性的场景中提取有意义 3D 数据的能力，特别是在远距离下。 在 PhoXi 3D Scanner 等结构光 3D 扫描设备中，激光投影仪在目标物体上创建图

2025 年 11 月，我们发布了 Bin Picking Studio 和 Locator Studio 的最新版本。此次更新聚焦一点：将更强大、更精准的能力放到您指尖。 我们从根本上增强了定位引擎功能，解锁新一代扫描能力（支持 PhoXi 3D Scanner Gen3），并将多传感器标定精度推向新高度。 这些重大增强将优化您的项目，我们迫不及待想详细说明。 功能概览： 支持全新 PhoXi 3D Scanner Gen3 集成更新版 PhoXi Control 1.16，含新「维护」菜单 单一视觉系统内配置多个定位边界框（ROI） 新增「标定微调」功能，用于多传感器设置 AI 定位新增

作者：Pavel Soral | 2025 年 11 月 25 日 12 月 11 日与我们相约，独家见证行业领先 3D 视觉与无缝机器人控制的融合。 先进视觉系统与机器人工作站之间的传统壁垒正在崩塌——我们正引领这场变革。 我们欣然宣布与 ABB 机器人合作的免费网络研讨会，将演示制造商期盼多年的成果：真正统一的视觉引导机器人方法，消除复杂性、降低成本、加速部署。 我们构建了什么 我们实现了 Locator Studio 和 Bin Picking Studio 软件与 ABB Robotics One 生态系统及 OmniCore 控制器的无缝集成。这不仅仅是另一个接口——这是对 3D 视

作者：Pavel Soral | 2026 年 1 月 20 日 如何教会机器人不仅看见一堆箱子，还能识别层间的薄隔板和固定层的拉伸带？ EEP-Robotics GmbH 专家团队对这一复杂挑战的回答，不仅解决了客户难题，更赢得了我们 Photoneo 技术与应用大会 2024 的一等奖。 EEP 围绕四台 PhoXi 3D Scanner L 构建方案，打造出真正智能、自主的订单拣选系统。 挑战：自动化复杂非结构化订单拣选 EEP 客户需要自动化从欧标托盘上拆垛多种纸箱和塑料周转箱 (KLT)。 市场对自动化的需求日益增长，要求方案远超传统方法，尤其在灵活性、速度和智能性方面。 木制托盘框

多年来，制造商面临集成瓶颈——先进 3D 视觉与机器人控制之间复杂、耗时的鸿沟。但这必须改变。 12 月 11 日，我们举办了独家网络研讨会，邀请 Photoneo 与 ABB 机器人专家，展示如何将 Locator Studio 与 Bin Picking Studio 直接集成到 ABB 机器人生态系统和 OmniCore 控制器中。 通过让基于 CAD 和 AI 驱动的应用在熟悉的 ABB 机器人环境中运行，我们证明了曾经需要数天编程的工作，如今只需数小时即可完成。 研讨会由 ABB 机器人的 Benoît Gerber、Photoneo 的 František Takáč 和 Mart

构建一个包含随机产品组合的托盘听起来似乎很简单。但对于机器人而言，码垛一直是最难攻克的任务之一。随着网购持续增长、商店对定制化、可直接上架的配送需求增加，仓库面临着更快、更智能运作的压力。 虽然机器人已能处理许多仓储任务，但将混合产品堆叠成稳定托盘的工作长期以来主要依赖人工。得益于 AI 与 3D 视觉技术的飞跃，这一局面正在迅速改变。智能机器人如今能实时「看见」并规划，使混合箱码垛变得更快、更安全、效率大幅提升。 人工智能技术与 3D 视觉的最新进展，终于攻克了这一困扰数十年的难题。 为何混合码垛难以实现自动化 混合箱码垛涉及将不同 SKU（库存单位）的箱子按策略排列到单个托盘上。这种做法是

2025年12月11日，我们携手ABB Robotics举办独家网络研讨会《以3D视觉引导机器人攻克复杂自动化》。 目标：展示工业自动化重大跃迁——打破高阶3D视觉系统与机器人工作站之间的传统壁垒。 多年来制造业呼吁统一的视觉引导机器人方案——消除复杂性、加速部署。我们将Locator Studio与Bin Picking Studio原生集成进ABB Robotics One生态与OmniCore控制器，正式回应这一诉求。 下文将逐步拆解技术集成细节：从硬件连线到可视化积木编程向导。 以下是基于Photoneo ABB插件启动首个AI抓取应用的完整路径。 1. 硬件连接要件 可靠应用始于物

作者：Pavel Soral | 2026年2月27日 客户： 全球零售巨头(通过Rebl Industries AB) 行业： 零售、物流与仓储 应用： 视觉引导机器人、智能码垛 核心技术： Photoneo MotionCam-3D 项目摘要 瑞典某全球零售客户面临严峻人体工学挑战：人工搬运每年近200万件尺寸各异的非标包裹。为自动化这一重体力任务，自动化集成商Rebl Industries开发了Rebl Palletizer——一款AI驱动的机器人搭档。 核心难点：机器人必须在不停线前提下，处理源源不断的随机未知箱尺寸。Photoneo凭借行业领先的MotionCam-3D，与Re