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

TL;博士： 制造执行差距是指您的业务系统计划与车间实际发生的情况之间不断扩大的差距。 ERP系统很好地计划生产。但计划付诸实施的那一刻，现实就出现了分歧：机器故障、优先级发生变化，操作员需要有人头脑中的设置指导。传统的 MES 系统仅在事后记录这些偏差。其结果是一系列熟悉的症状：主管在轮班中根据过时的时间表数据重新调整优先级，操作员打断同事进行设置指导，经理花费数小时协调电子表格，以及决策太晚而无法防止错过交付或质量问题。这篇文章解释了执行差距是什么、它从何而来，以及典型的离散制造商每年的成本是多少。 您的 ERP 表明作业 #4471 已按计划进行。你的楼层主管知道事实并非如此。但只

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

第一季度是概念验证季度。不仅仅是因为我们提供的功能，还因为 MachineMetrics 正在成为的平台。 我们在调度、配置和操作员体验方面发布了有意义的更新。我们利用这个平台来证明它！并证明它可以远远超出其家庭环境。我们将五位客户带入一个房间，让他们自己在房间上进行构建。 第一季度发布的不仅仅是发布列表。这是其发展方向的早期证据。 更快的配置，更少的瓶颈 连接和配置机器历来是上线过程中最需要实践的部分之一，无论是对于新客户还是在现有站点增加容量。第一季度的两个版本使该过程更快、更自给自足。 机器数据映射工具现在直接嵌入机器编辑表单中。 映射编辑器以前只能作为独立实验室使用，现在正好

让用户持续使用注意力缺陷多动症应用程序是很困难的。 大多数人在几次会议后就放弃了，这使得长期保留成为该领域最大的挑战之一。 这是一个很难忽视的问题，尤其是当一致性是使这些工具发挥作用的关键时。 游戏化提供了一种方法。 如果做得好，它可以增加结构、动力，甚至增加体验的乐趣，而无需将应用程序变成游戏。对于患有多动症的人来说，这种内置的反馈和动力可以产生真正的影响。 越来越多的医疗团队开始将游戏化视为核心设计工具，而不仅仅是一个可有可无的功能。 我们的目标不是让东西变得华而不实。这是为了打造一种人们真正想要回归的体验。 重要说明： 虽然游戏化对于注意力缺陷多动症患者来说可能是一个有价值

“我的公司需要软件审核吗？” 如果您有这个问题，那么您就已经走在正确的道路上了。 我经常将软件系统视为有生命、会呼吸的有机体。它们错综复杂、不断变化，如果没有定期维护，它们很容易变得臃肿和过时。 随着您的组织的发展，软件变得越来越复杂，具有多种集成、更新、安全补丁和其他增强功能。 最终，性能开始下降，您发现自己想知道，“为什么这个软件不能像以前那样工作？” 这就是软件审核的用武之地。 彻底的软件审核可以帮助您避免合规性问题、发现安全漏洞并优化性能。它还可以帮助您确定现代化将产生最大影响的领域。 但是什么时候进行审计合适呢？你实际上是如何去做的？谁应该领导这个过程？ 在本指南中，

恭喜您推出 MVP。这是一个重要的里程碑。 但真正的话题是：你的旅程中最困难（也是最有价值）的部分现在就开始了。 许多创始人认为发布 MVP 意味着他们已经成功了一半。事实上，这才是真正的工作开始的地方。 您会看到，大多数 MVP 不会在发布时失败。他们之后失败了。 高达 70% 的初创公司在第二年到第五年之间失败了。在这个阶段，他们应该扩大规模并将 MVP 转变为创收业务。 因此，如果您刚刚启动并准备好成长，那么本指南适合您。 让我们将 MVP 变成收入机器。 为什么大多数 MVP 没有转化为真正的产品？ 以下是许多 MVP 未能成熟为强大产品的一些原因，特别是在 MVP 到产

当您的医疗保健软件最终开发完成并且您正在倒计时大型发布时，这不是令人兴奋吗？ 但随后你不断听到，“我们只需要两周时间就能完成。”最糟糕的是他们已经这样说了六个月了。 如果这听起来很熟悉，我们会听到你的声音。大量医疗保健软件项目的失败仅仅是因为错误的供应商在掌舵。事实上，研究表明高达 70% 的医疗保健技术项目失败了 由于成本超支、可用性差或采用率低。 我们无数次被要求拯救完全偏离轨道的应用程序。失败的 EHR 集成、笨重的患者门户、无人能实际使用的系统，我们已经全部修复。 但我们来这里并不是为了指责供应商。 在本博客中，我们将详细介绍如何修复被先前供应商破坏的医疗保健软件以及如何成功

没有什么比看着增长暴露出系统中的漏洞更让企业领导者感到沮丧的了。想象一下团队扩张、客户增长、数据激增，但突然间，集成跟不上。 更痛苦的是，您会发现仪表板出现故障，工作流程变慢，并且曾经无缝运行的系统停止相互通信。 所有这些都增加了规模的隐性成本。 事情是这样的：现成的 API 和通用集成从来都不是为企业复杂性而构建的。 这就是领先组织投资定制 API 开发的原因，这是专门为解决可扩展性而构建的。 自定义 API 的设计考虑到了可扩展性，因此它们可以轻松连接关键业务平台也就不足为奇了。事实上，业务领导者可以看到他们的数据量和用户需求的增长，同时保持敏捷性。 当您不确定接下来的步骤时，

如果医疗保健应用程序涉及患者数据或支持临床决策，则 FDA 会对其进行监管。许多早期初创公司没有意识到这一点，直到合规问题延迟发布或迫使昂贵的返工。 行业数据给我们敲响了警钟。根据最近的 FDA 510(k) 提交趋势，超过 65% 的申请最初因文件缺失或合规性缺陷而被拒绝或搁置。这些并不是极端情况；而是极端情况。它们是快速移动的团队在没有监管计划的情况下交付代码的结果。 将 FDA 合规性视为“稍后修复”的初创公司实际上正在放慢自己的速度。相反，从第一天起就将合规性纳入开发流程的团队可以降低风险、避免“返工陷阱”并保持动力。 在本文中，我们将简化 FDA 合规性对初创公司的实际含义，并

在不产生技术债务的情况下快速构建 MVP 并不是偷工减料。这是为了尽早做出正确的决定，这样速度就不会在以后困扰您。 您会看到，MVP 是产品的最小、最精简的版本，它可以提供真正的用户价值并产生有意义的学习。 许多团队只是为了发布而建立 MVP。但可扩展的 MVP 是为了发展和支持变更而构建的，无需进行重大重写。 这就是技术债务出现的地方。技术债务是指早期妥协的隐性成本，这些成本会减慢开发速度、削弱可靠性并使未来的更改变得更加困难。 它通常是从良好的意图开始的，但如果在没有明确的技术基础的情况下优先考虑速度，情况就会变得复杂。 人们普遍认为速度和质量是需要权衡的。在实践中，当团队有意识

企业软件是大型组织运营的运营支柱。它将您的财务团队与您的供应链、您的客户数据与您的销售工作流程以及您的员工与他们每天依赖的流程连接起来。 企业软件的构建方式发生了很大变化。人工智能工具现在编写了很大一部分代码。云原生架构已经取代了本地默认架构。代理系统开始将过去需要人工做出的决策自动化。 2025 年，全球企业软件市场将达到 3160 亿美元，预计到 2030 年将超过 5170 亿美元。投资正确软件的组织正在领先于那些没有投资的组织。 本指南涵盖了首席技术官、企业主或 IT 总监需要了解的所有内容：企业软件开发实际涉及什么、流程如何运作、实际成本是多少、人工智能如何重塑开发以及当前重要

当你给出提示时，任何人工智能编码工具都可以生成语法正确的代码。但他们能构建企业软件吗？真正的问题是，我们还需要软件开发人员吗？ 软件开发始终不仅仅是设计和代码。它涉及安全性、了解 GDPR、SOC 2 和公司内部政策的要求，以及知道出现故障时谁负责。 它需要边缘案例推理和机构知识，而这是任何提示都无法提供的。企业软件需要有人做出架构判断并制定系统随着时间的推移如何构建的计划。 但人工智能已经改变了开发者的工作方式。 开发人员的角色已从编写代码转变为验证、编排和拥有结果。 这种转变正是企业公司仍然需要软件开发人员的原因，即使人工智能编写代码。 “人工智能编写代码”在企业环境中的实际

生成式人工智能已悄然进入金融服务的核心。 一年前，大多数银行和金融科技公司仍在尝试人工智能。现在，他们提出了更棘手的问题：这实际上在哪里增加了价值，我们如何安全地使用它，以及我们如何让它值得我们付出努力？ 根据 MarketsandData 最近的一项研究，金融服务领域的全球生成人工智能市场 预计到 2032 年将达到约 126.3 亿美元 . 这些引人注目的数字强调了正确利用新一代人工智能来释放其巨大价值的重要性。 跟随我们一起探索本指南，我们将在其中提供清晰的市场快照。探索高投资回报率用例、与指标相关的收益、分步启动计划以及与受监管金融服务相关的风险控制。 让我们深入探讨一下。