工业智能是指将人工智能、物联网、大数据分析等先进技术应用于工业生产过程中的智能化系统，旨在提高生产效率、优化资源配置、降低成本并提升产品质量。通过智能传感器、数据采集和机器学习，工业智能能够实时监控设备状态、预测维护需求、优化生产调度和供应链管理。它在制造业、能源管理、智能工厂等领域具有广泛应用。 本栏目将介绍工业智能的核心技术、行业趋势及实际应用案例，帮助企业实现智能化转型，推动生产过程的高效、精准和灵活。
2026年，智能制造早已不是“未来式”而是“现在进行时”。但令人意外的是，尽管国内90%以上的制造企业都已启动数字化转型，真正实现数据驱动决策、流程智能协同的企业却不足四分之一。大部分工厂主和IT负责人在谈起“数据治理”时，都会遇到这样的问题：“设备数据采集杂乱、业务系统割裂、数据质量难以保障、分析平台难以落地，投入了不少，但成效总觉得差点意思。”你是否也有类似感受？其实，这不是某一家企业的孤例，
2023年，中国制造业数字化转型市场规模突破万亿，然而据《制造业数字化转型白皮书》调研，近七成企业依旧被“数据孤岛”“效率瓶颈”困扰。你是否曾遇到这样的场景：生产线上的数据采集杂乱无章，决策依赖经验难以量化，供应链响应慢半拍，错失市场良机？这不是个别企业的困扰，而是整个行业的共性难题。2026年，制造业的竞争将更残酷——谁能用AI驱动的数据洞察，率先打通数据链路、实现业务闭环，谁就能在转型浪潮中脱
中国制造业正在经历一场颠覆性的数字化转型。根据中国信息通信研究院最新报告，2023年我国制造业数字化渗透率已突破45%，但对比德国、日本等工业强国，仍有近一半企业在数据管理与业务效率提升上存在痛点——比如生产数据孤岛、供应链响应迟缓、质量追溯难以落地。许多制造企业高管坦言：“我们有数据，但用不好，业务流程还是断断续续。”这不仅影响了企业的竞争力，还制约了新产品研发和产能优化的步伐。如何真正打通数据
<p>你有没有碰到过这样的场景？明明花了大价钱买了高端设备，工厂却还是经常出现“卡壳”，生产效率提不上去，设备管理像“盲人摸象”——出了问题才知道、数据一团乱麻、上级问责根本说不清问题在哪。这种困境，其实不是孤立的。根据工信部2023年发布的数据，中国有超过60%的制造企业在推进智能制造时，最大的痛点不仅仅是设备老化，更多是数字化管理跟不上。<strong>那有没有一种“看得见、摸得着”的手段，能
<p>你有没有遇到过这种情况：工厂投入巨资建设3维大屏展示中心，结果日常运维中，数据还是割裂，分析依旧靠人工，生产效率和决策水平并没有像预期那样大幅提升？或者，你是否听说过“数字孪生”赋能智能工厂，却发现落地过程中总觉得和现实车间之间隔着一堵“数据墙”？其实，这些困惑背后，正是制造业数字化升级迈向深水区时的典型症结——3维大屏是什么？它能解决哪些实际需求？数字孪生又是如何真正推动智能工厂升级？两者
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