智慧工厂是指运用现代信息技术和物联网技术，实现制造业生产过程的智能数字化。智慧工厂的工业设备不仅能够自动化运行，还可以通过网络技术帮助企业实现数据采集、远程监控与管理。4G工业网关便成为了智慧工厂通讯的重要组成部分，起到了连接工业设备和数据平台的关键作用。智慧工厂中的工厂设备数据采集通过传感器、PLC、监控摄像头等设备采集工厂中各种设备的数据信息，并将数据信息上传到管理平台进行分析和处理。这些数据可以包括设备的工作状态、生产效率、能源消耗等信息，通过对这些数据信息的分析能够及时发现问题，有助于企业及时做出相应的调整和优化，提高生产制造的工作效率和产品质量。 工厂物联网的远程监控管理通过工业4G

作者：禅与计算机程序设计艺术随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为当今人们关注的热点话题。近年来，随着新材料、机器人、无人机等新型产品的快速发展，人工智能技术也越来越深入人们的生活领域。这使得对AI技术的理解、研究也变得十分重要，尤其是在制造领域。目前，在制造领域，人工智能技术主要应用于物流管理、生产效率提升、规划优化、故障预测诊断、零售模式改进等方面。本文将基于一些实际案例，阐述一些人工智能在制造领域中应用的场景以及关键技术。2.基本概念术语说明在本节中，我们首先介绍一下制造领域的人工智能术语和相关概念。这些术语或概念能够帮助读者更好地理解本文后续的内容。数据采集、存储、处理及分析数据

据媒体报道指印度近9年间生产的手机已累计达到20亿台，年产量已达到3亿台左右，仅次于中国，成为全球第二大手机制造国，而且苹果还在加大力度支持印度制造，印度制造真的要取代中国制造？在2014年及之前，印度曾兴起一股手机制造热潮，不过在印度自己的努力下，印度市场销售的手机只有两成左右在印度本土制造，这与印度希望发展制造业的愿望差距甚远，直到中国手机进入印度市场。印度总理莫迪上任后，提出了印度制造的计划，随即在关税方面采取措施，对于进口的手机收取重税，促使手机企业在印度本地组装，而中国手机恰在那几年大力度进军印度市场，这为印度制造手机提供了有力的支持。2017年中国一家手机企业联合富士康在印度设厂，

随着制造强国战略逐步实施，制造行业数字化逐渐进入快车道。提高生产管理的敏捷性、加强产品的全生命周期质量管理是企业数字化转型的核心诉求，也是需要思考的核心价值。就当下传统制造业的核心问题来看，低代码是最佳解决方案，那为什么选择低代码平台呢？一、什么是低代码？低代码是一种软件开发方法，它旨在通过使用少量的编程代码来快速构建应用。通常，传统的软件开发需要大量的编码工作和技术知识，但低代码开发，比如捷码低代码平台，利用图形化界面和可视化工具，就能让开发者通过拖拽和配置组件来创建应用，而不需要编写太多的代码。 二、制造企业数字化转型为什么选择低代码？1、降低成本在传统企业数字化转型的过程中，常需要开发一

20世纪初，全世界制造业市场竞争主要是集中在生产规模、成本等方面，到中后期慢慢发展趋势为生产品质，效率，价格服务方面的市场竞争。进到21世纪以后，伴随着物质水准的提升，客户需求趋向人性化，企业需用集中越来越多的精力在产品的创新迭代更新上，来保持长久的发展趋势。而这也导致了企业面临巨大的成本、效率等压力，为了更好地提升企业竞争力，很多制造商挑选了开展数字化转型。什么叫数字化转型？这儿需用清楚有关“数字化”的两个概念。Digitization和Digitalization。尽管两个看上去并没有太大的差别，可是意义却截然不同，大家可以参考下百科有关这两个词的表述。Digitization（数字化变换

随着企业开始利用新兴技术来提高生产力和效率，制造业中IT专业人员的招聘人数在过去一年中翻了一番。制造业正在经历其“第四次工业革命”，制造商专注于利用IT来保持竞争力，并满足对可以增强其物理产品的数字服务的需求。传感器、人工智能和机器人技术是制造4.0的关键技术，它们推动了旨在识别低效率、简化流程和提高预测和预测行业趋势能力的数据战略。正因为如此，制造业对IT专业人员的需求量很大，而在供应链问题持续存在且制造商考虑将更多业务带回本土的情况下更是如此。根据调研机构发布的数据，需求增长如此之快，以至于2021年5月至2022年期间制造业的IT职位发布翻了一番，对敏捷开发、Python、软件开发、自动

为了让程序能快点，特意了解了CPU的各种原理，比如多核、超线程、NUMA、睿频、功耗、GPU、大小核再到分支预测、cache_line失效、加锁代价、IPC等各种指标（都有对应的代码和测试数据）都会在这系列文章中得到答案。当然一定会有程序员最关心的分支预测案例、Disruptor无锁案例、cache_line伪共享案例等等。这次让我们从最底层的沙子开始用8篇文章来回答各种疑问以及大量的实验对比案例和测试数据。大的方面主要是从这几个疑问来写这些文章：同样程序为什么CPU跑到800%还不如CPU跑到200%快？IPC背后的原理和和程序效率的关系？为什么数据库领域都爱把NUMA关了，这对吗？几个国产

想象一下这样一个未来，智能机器人通过在工厂车间重新配置自己，从多条生产线上组装产品。安全无人机处理着从监视入侵者到确认员工停车等繁琐的任务。自动驾驶汽车不仅可以在建筑物之间运输零部件，还可以在全国各地运输。工厂检查可以在千里之外进行。就在几年前，这些都是科幻小说中不可能实现的梦想。但随着5G连接的到来，再加上人工智能(AI)和云计算的进步，这些梦想对当今的制造企业来说越来越容易实现。炒作很激烈。预计数据传输速度将比目前的4G网络快25倍，延迟几乎为零，5G似乎为加强连接和数字化提供了无尽的机会——无论是在工厂内部，还是在整个价值链的每一步。但是哪些潜在的应用值得制造商关注呢?其中有五项表现出特

制造业目前正在经历第四次工业革命，物联网、人工智能和机器人等技术进步正在推动行业的发展。研究表明，到2024年，全球制造商将在物联网解决方案上投资700亿美元，许多制造商正在实施物联网设备，以利用预测性维护和复杂的数据分析来提高生产力、可用性并为其业务产品增加价值。截止到2020年，智能设备的数量已达到310亿台，到2025年将增加到750亿台，因此企业必须了解这些设备将传统的工作方式转变为动态互联系统的方式。通过利用物联网，物联网传感器可以最大限度地减少制造业和整个供应链中的挑战。提高安全性设备故障是导致安全事故的关键因素，研究发现，每15秒约有151名工人在工作场所面临事故。最终，物联网技

在过去的几十年里，工业经历了一场革命，改变了工业的运作方式。从工业革命的第一阶段到第四阶段的过渡给工业运作或制造方式带来了巨大的变化。这通常涉及到实践各种方法，例如如精益生产、丰田生产系统、六西格玛，世界制造业一直在努力提高效率，减少浪费，提高生产力。同样，当全世界都在接受移动技术的力量时，制造业也在张开双臂拥抱这项技术。流动性和制造业之间的相关性制造业的移动性提高了生产率并推动了工业转型。工业革命分为四个阶段，始于18世纪末采用水力发电和蒸汽动力设备的机械生产，并已转变为人员与机器之间的联网和信息交换已成为不可避免的水平。这就是现代世界所说的“工业4.0”。目前，制造自动化与物联网、云计算和