面向工业4.0的AI Agent多任务协作与调度系统设计
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，智能制造成为现代工业的核心驱动力。传统制造系统在面对多任务、高频次和动态变化的调度需求时，往往效率低下。而基于AI Agent的多任务协作与调度机制为解决这一问题提供了全新思路。本文聚焦于面向智能制造场景中，如何通过AI Agent实现多任务协作调度，并引入强化学习方法进行算法优化。
发展动态｜TsingtaoAI入选工信部科技型中小企业名单，加速具身智能产业落地
近日，北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会公示了2025年第二批拟入库工业和信息化部科技型中小企业名单，北京霆涛商业智能技术有限公司成功入选。这一认定基于《科技型中小企业评价办法》、《科技型中小企业评价服务工作指引》以及工业和信息化部相关通知，旨在遴选出在科技创新领域表现出色的企业，推动科技型中小企业高质量发展。
如何快速开发一套MES系统？
如何快速开发一套MES系统？本文介绍了从需求评估到持续优化的全流程策略，包括利用低代码平台快速搭建基础模块、梳理业务流程、核心功能模块搭建、用户参与测试、系统集成与数据一致性、培训部署及技术支持等环节。此外，还提供了现成的MES系统源码，帮助企业快速构建或定制化MES系统，减少开发时间和成本，确保系统稳定性和功能性。
一文讲清质量管理5M1E分析法的底层逻辑
本文介绍了质量管理中的5M1E分析法，即从人、机、料、法、环、测六个方面系统分析质量波动原因，并提供具体管理方法与实操要点。通过整体联动与闭环管控，帮助企业实现质量管理的系统化与高效化，提升产品质量与稳定性。
英伟达Newton与OpenTwins如何重构具身智能“伴随式数采”范式
大规模真实数据的采集成本极为高昂，需要投入大量的人力、物力与时间。在复杂的环境中布置大量传感器和监测设备，其采购、安装、维护和更新费用都十分昂贵。物理世界的场景极其丰富且动态多变，要穷尽所有可能的情况几乎是不可能完成的任务。机器人可能需要在各种气候、地形和社会环境中工作，全面采集这些场景数据在现实中是无法企及的。不同机器人构型之间的差异使得数据难以复用，例如人形机器人和轮式机器人的数据因其运动和交互方式不同，通用性很低。这种缺乏实体间数据共享的局面，加剧了重复劳动和资源浪费，形成了阻碍行业发展的“数据孤岛”。
一文看懂:MES定义和功能是什么,以及在数字化工厂的应用
MES是制造企业信息化的关键，适应个性化和敏捷制造需求，助力生产精益管理。作为数字化与智能化的核心，MES系统在数字化工厂中发挥重要作用，实现实时监控、资源优化和生产流程自动化。系统功能包括一站式生产业务流程、生产进度追踪、灵活功能修改、数据可视化和移动端报工。发展历程从数据采集到智能制造，现正向MOM发展，整合更多环节，强调数据实时性、智能化、灵活性和整体优化，以提升制造业效率和竞争力。