惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
博客园 - Franky
MyScale Blog
MyScale Blog
Jina AI
Jina AI
B
Blog
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
T
Troy Hunt's Blog
博客园_首页
T
Threatpost
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
L
Lohrmann on Cybersecurity
GbyAI
GbyAI
T
Tenable Blog
B
Blog RSS Feed
S
Securelist
T
Threat Research - Cisco Blogs
P
Privacy International News Feed
P
Proofpoint News Feed
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
量子位
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
雷峰网
雷峰网
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
罗磊的独立博客
AWS News Blog
AWS News Blog
V
V2EX
宝玉的分享
宝玉的分享
J
Java Code Geeks
小众软件
小众软件
Spread Privacy
Spread Privacy
腾讯CDC
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
月光博客
月光博客
V
Visual Studio Blog
The Hacker News
The Hacker News
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
Project Zero
Project Zero
Know Your Adversary
Know Your Adversary
T
The Blog of Author Tim Ferriss
Last Week in AI
Last Week in AI
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
NISL@THU
NISL@THU
C
Check Point Blog
Webroot Blog
Webroot Blog
D
DataBreaches.Net
Cloudbric
Cloudbric
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
IT之家
IT之家

博客园 - iNeuOS工业互联网系统

重磅发布 19 个视觉分析模型,涉及厂区消防安全、人员作业合规、工业设备与管线巡检、电子精密质检和农业种植监测等 10 大主流场景 iNeuOS 发布人工智能助手:小i助手,所问即所答,面向运维、工艺、管理人员提供一站式 AI 赋能 基于物联网、时序模型、大模型和智能问数,设备预测性维护应用案例 基于iNeuOS物联网(IOT)和AiInsight智能问数,【数据统计智能体】的构建和应用 [免费试用] iNeuOS_Vision视觉分析在SOP标准工作操作规程的应用 找了一个Token渠道,全球顶级模型,在vscode的配置及应用。 基于大模型、AiInsight问数框架的高炉冶炼智能体研究与应用(面向高炉历史诊断、目标优化与生产决策辅助) GitHub Copilot 新版计费翻车:2天消耗49美元,天价引爆开发者吐槽,国产开源 AI 迎来替代窗口期 iNeuOS_AiInsight·数智灵鉴(Text2SQL/NL2SQL自然语言大模型智能问数),免费下载试用 基于iNeuOS_Vision视觉分析的生产操作规范实时识别监测及预警系统 基于多模态视觉模型和图文向量模型的工业图像知识库研究与应用 iNeuOS,从单一产品向产品族生态演进,物联网(IOT)、视觉分析(Vision)、大模型智库(AiMind·心智灵慧) AI/Vibe Coding,本质是软件人工时代向软件工业时代发展 iNeuOS工业互联网操作系统集成大模型智库(iNeuOS_AiMind·心智灵慧) iNeuOS工业互联网操作系统无缝集成视觉分析(iNeuOS_Vision_Detect) 基于vibe coding,1个人的软件工程学(30+万行代码) 开源:iNeuOS_Doctor,一款基于人工智能在医疗领域的病情咨询及医学影像分析平台,例如CT\X光片\病理成像\诊断病历等 - iNeuOS工业互联网系统 - 博客园 iNeuOS Vision Detect机器视觉模型应用管理平台,在钢铁、煤炭、矿山、稀土、机械加工、农业种植等领域应用。 AI辅助编程系统工程的注意事项-程序员从“农耕”走向“魔法”的时代 基于Ai Coding,20天完成一个基于大模型的医学分析系统:Ai体征分析助手 iNeuOS工业互联网操作系统,实现能源管理及应用案例 基于DeepSeek-R1 15b微调训练自主的领域大模型,附带工程代码 都在转型,我们能做什么? iNeuOS工业互联网操作系统,增加工厂模型配置,继续深入业务 没有运作项目,就不干了? iNeuOS工业互联网操作系统,更新计量数据处理方式和在线报表,实现能源管理基础功能 iNeuOS工业互联网操作系统,优惠活动 工业互联网甄选联盟会员组织正式成立,合作共赢 SmolVLM2轻量级视频多模态模型,应用效果测评(风景、事故、仿真、统计、文字、识物) 微软开源bitnet b1.58大模型,应用效果测评(问答、知识、数学、逻辑、分析) iNeuOS工业互联网操作系统,集成DeepSeek大模型应用 supOS蓝卓工业互联网与iNeuOS工业互联网操作系统对比 AI技术革命,工作效率10个最佳AI工具 跨平台Windows和Linux(银河麒麟)操作系统OCR识别应用
大潮退去,工业数字化需求更务实
iNeuOS工业互联网系统 · 2025-03-21 · via 博客园 - iNeuOS工业互联网系统

1.      前言

2.      企业需求从“面子”转向“里子”

3.      经济环境下的生存与转型平衡

4.      务实的态度是积极的信号

5.      结语


1.    前言

  随着全球经济环境的不断变化,工业领域的数字化转型也在经历一场深刻的变革。过去几年,工业4.0、智能制造等概念风靡一时,许多企业在数字化浪潮中纷纷上马各种信息化项目。

  然而,随着经济大潮的退去,企业的数字化需求逐渐回归理性,变得更加务实

  最近,我走访了两家企业,深刻感受到这一变化

2.    企业需求从“面子”转向“里子”

  这周,我分别跟踪了一家铸造和机加工企业的MES(制造执行系统)生产管理系统项目和一家电解铝企业的MES项目。在与两家企业管理层的交流中,我发现他们的需求已经从过去的“追求高大上”转向了“实用为主”

  在铸造和机加工企业,负责运营的副总明确表示:“我们上MES系统,主要是希望它能在生产过程中真正用起来,解决实际问题。至于智能制造的评级,那是锦上添花的事,不是我们的首要目标。”这番话反映了企业对数字化工具的务实态度——他们不再盲目追求技术的先进性和概念的时髦,而是更关注系统能否在实际生产中发挥作用,提升效率和效益,例如他们现在的产能是一个月50吨料,他们提高到70吨左右

  在电解铝企业,厂长则坦言:“原来我们做的一些信息化项目,更多是为了展示和参观,比如做个大屏幕展示、三维可视化系统,看起来很炫酷,但实际上对生产的帮助有限。”他进一步表示,现在的需求是希望MES系统能够真正深入到生产管理的各个环节,帮助企业在成本控制、安全防范、质量管理和生产效率上取得实质性提升。

3.    经济环境下的生存与转型平衡

  当前,全球经济环境的不确定性增加,许多企业面临着生存与发展的双重压力。在这种背景下,企业的数字化需求变得更加务实。他们不再盲目追求“高大上”的信息化项目,而是希望在有限的资源下,找到能够快速见效的数字化解决方案。

  然而,这也暴露出一个问题:由于许多企业的信息化基础较为薄弱,他们对自身需求的认知往往比较模糊。例如,一些企业虽然意识到数字化的重要性,但并不清楚具体需要哪些功能,或者如何将数字化工具与自身的业务流程有效结合。这种需求的不确定性,给数字化项目的实施带来了很大的风险挑战

4.    务实的态度是积极的信号

  尽管企业在数字化需求上存在一定的模糊性,但他们的务实态度无疑是一个积极的信号。对于提供数字化解决方案的乙方来说,这意味着企业更加注重实际效果,而不是盲目追求技术的先进性。这种务实的态度有助于双方在项目实施过程中更好地沟通和协作,确保项目能够真正落地并产生价值。

  然而,乙方也需要警惕企业需求的不确定性可能带来的风险。由于企业对自身需求的认知不够清晰,项目在实施过程中可能会出现需求变更、目标不明确等问题,进而影响项目的进度和效果。因此,乙方在项目启动前,需要与企业进行深入的沟通,帮助其梳理需求、明确目标,在项目实施过程中减少需求与实际工作的偏差

5.    结语

  大潮退去,工业数字化的需求正在回归理性。企业不再盲目追求技术的先进性和概念的时髦,而是更加注重数字化工具在实际生产中的应用效果。这种务实的态度为数字化项目的实施提供了良好的基础,但也要求乙方在项目实施过程中更加谨慎,确保项目能够真正满足企业的实际需求。未来,随着企业对数字化认知的不断深入,工业数字化转型将更加注重实效,推动制造业向更高效、更智能的方向发展。


物联网&大数据技术 QQ群:54256083

物联网&大数据项目 QQ群:727664080

QQ:504547114

微信:wxzz0151

博客:https://www.cnblogs.com/lsjwq

微信公众号:iNeuOS