当前，智能工厂梯度培育取得初步成效。全国已建成3万余家基础级智能工厂、1200余家先进级智能工厂、230余家卓越级智能工厂。 这是中国工厂的新变化：机械臂能够根据环境变化自动调整工作参数；将大量传感器置于生产线，每道工序可由“数字大脑”精准控制；依托工业大模型，一个生产环节可以联动整条供应链…… 业内人士认为，人工智能与机器人技术正以前所未有的速度重塑生产逻辑。伴随着更高效、更智能的“超级工厂”涌现，制造业加速步入“智造时代”。 机器人“操作员”持续进化 当机械臂能“思考”，会带来怎样的改变？走进中国一拖总装线涂装间，生产一线给出答案。 车间内，拖拉机底盘喷漆作业正在进行，机械臂灵动转向，漆膜厚度误差被控制在毫米级。技术人员告诉记者，融入智能技术的机械臂，可以自动生成喷涂路径，并根据现场温湿度调整相关参数。“工业机器人已经能够感知生产环境的变化，并实现智能工艺的自适应。” 更智慧、更灵活——这是当下工厂里工业机器人应用的...

随着工业4.0与智能制造战略的深入推进，中国DCS(分布式控制系统)行业正经历从传统自动化向智能化、网络化转型的关键阶段。作为工业过程控制的核心系统，DCS在能源、化工、电力等领域的渗透率持续提升，其技术迭代与市场需求变化深刻影响着产业链上下游的竞争格局。 一、行业发展现状分析 (一)政策驱动与市场需求共振 中国DCS行业的快速发展得益于政策与市场的双重推动。在政策层面，《“十四五”智能制造发展规划》明确提出提升关键工序数控化率的目标，推动DCS在离散制造业的渗透率提升;工业互联网与能源管理系统的深度融合政策，进一步催生了DCS与EMS(能源管理系统)的集成解决方案需求。在市场层面，传统产业自动化升级需求旺盛，尤其是电力、化工、石油三大领域对高精度控制系统的依赖度持续提升。此外，新能源、生物医药等新兴领域的崛起，为DCS行业开辟了新的增长空间。 (二)技术融合与产品创新 DCS行业正加速与云计算、大数据、人工智能等新兴技术融合。云边端协同架构的普及，使得DCS系统能够实现实时数据协同处理与预测性...

产品更迭速度快，倒逼研发时间缩短。 制造业不仅要面对残酷的价格竞争，还要承受高昂的开发试错成本。 在竞争中拖慢半拍就会面临生存危机，让企业陷入两难的境地。 “越卷越亏”问题出在哪？ OEM设备厂商开发新机型或进入新行业时，能否在最短的时间内实现从设计到量产的高效落地是决定市场竞争力的关键，而传统开发模式正成为巨大阻碍。一方面，新设备开发需要多次物理原型迭代，硬件单次报废成本高昂，后期出现设计错误会导致返工成本呈指数级增长，形成“利润黑洞”。另一方面，机械、电气、自动化团队数据割裂、信息无法实时共享，设计变更延长项目周期，跨部门沟通成本高，反复修改让项目陷入“越卷越亏”的困局。此外，个性化订单占比上升、产线改造周期缩短，市场需求快速变化与传统模式矛盾凸显，如不及时变革，企业将失去竞争优势。 西门子NX MCD Base机电一体化虚拟调试方案助力设备制造商和产线集成商建立工业设备的数字孪生模型，实现可以真正“执行的”和真正能够“落地的”数字孪生，用&ldq...