随着公司致力于实现让科技令工厂运营更加简单、高效协作和信息透明的使命,实时 3D 数字孪生技术提供商 Twinzo 与专注 Industry 4.0 的制造执行系统 (MES) 公司 Critical Manufacturing 建立了战略合作伙伴关系。
Twinzo 的目标是开辟一个全新市场,并创造出一种全新方式,使人们能够查询、访问并交互周围复杂的信息。该公司表示其正在构建一种全新的“现实操作系统”,可应用于制造、医疗、酒店、家居自动化、安全以及众多工业领域。
此外,Twinzo 的数字孪生应用旨在将复杂工厂环境转变为反映实时设备、工艺和生产线状态的沉浸式 3D 空间。该应用使用户能够虚拟漫游其设施,监控诸如总体设备效率等关键绩效指标,并为从一线操作员到工厂管理者等各角色提供定制化洞见。
得益于可配置的数据流以及用户自定义控制哪些指标进行实时传输,Twinzo 相信其解决方案能够在不增加额外复杂性的前提下传递最相关的信息,从而助力于整个组织实现更好、更快捷的决策制定。
在本次合作初期,将推出一款连接器,使制造商能够将 Twinzo 的数字孪生平台与 Critical Manufacturing MES 直接集成,在一款被称为“丰富直观”的移动 3D 环境中实现制造运营的实时可视化。
展望未来,Critical Manufacturing 与 Twinzo 将继续加深合作,双方同心协力构建一个 Industry 4.0 生态系统,不仅满足制造商当前的运营需求,更提前预见并应对未来工厂不断演进的雄心壮志。
Twinzo 首席执行官 Michal Ukropec 表示:“与 Critical Manufacturing 合作使我们能够将技术带入全球最先进的智能工厂 —— 实现实时可视化与市场上最强大的 MES 解决方案之一的连接。我们正将可视化转化为行动,而这正是变革的起点。”
此次集成也是 Critical Manufacturing Industry 4.0 战略的一部分,该战略旨在将 MES 不仅定位为独立解决方案,而是作为制造智能更广泛生态系统的核心支柱。除了制造数据平台之外,Critical Manufacturing 正开发一系列即插即用的应用程序,旨在使客户能够快速且无缝地采用新技术。
这些应用程序由内部及与 Twinzo 等合作伙伴联合开发,利用 Critical Manufacturing MES 数据对特定工艺或设备实现更高层次的可视化,并提供预构建仪表板以助于更快、更明智的决策。通过与这些新型“创新”第三方技术的连接,Critical Manufacturing 表示将提升制造商根据自身需求逐步扩大数字化能力的动力。
Critical Manufacturing 订阅业务负责人 Teresa Carreiro 指出:“我们的客户需要的不仅仅是技术 —— 他们渴望选择适合其目标的工具,并且希望这些工具能够轻松扩展。Twinzo 的应用正完美契合这一愿景。它操作简便、效果显著且面向未来。本次合作不仅在于以灵活的订阅模式实现数字孪生,更在于构建一个能够响应现代制造商需求和雄心的互联环境。”
好文章,需要你的鼓励
Akamai的分布式边缘架构从设计之初就以韧性为核心,全球平台通过跨区域负载均衡和智能路由技术,确保即使某些节点出现故障,流量也能无缝切换至可用节点。
卡内基梅隆大学联合Adobe开发出革命性的NP-Edit技术,首次实现无需训练数据对的AI图像编辑。该技术通过视觉语言模型的语言反馈指导和分布匹配蒸馏的质量保障,让AI仅用4步就能完成传统50步的编辑任务,在保持高质量的同时大幅提升处理速度,为图像编辑技术的普及应用开辟了全新道路。
Turner & Townsend发布的2025年数据中心建设成本指数报告显示,AI工作负载激增正推动高密度液冷数据中心需求。四分之三的受访者已在从事AI数据中心项目,47%预计AI数据中心将在两年内占据一半以上工作负载。预计到2027年,AI优化设施可能占全球数据中心市场28%。53%受访者认为液冷技术将主导未来高密度项目。电力可用性成为开发商面临的首要约束,48%的受访者认为电网连接延迟是主要障碍。
复旦大学团队突破AI人脸生成"复制粘贴"痛点,开发WithAnyone模型解决传统AI要么完全复制参考图像、要么身份差异过大的问题。通过MultiID-2M大规模数据集和创新训练策略,实现保持身份一致性的同时允许自然变化,为AI图像生成技术树立新标杆。