智能仪器

引言实验室工作流程正在快速变化，以跟上当今快节奏的世界。因此，产品和人员也必须适应，不仅要提高生产力，还要消除人为错误和工艺变化引起的异常或不一致。主要挑战包括要求越来越复杂的质量控制来抑制错误，结合先进的分析来获得有意义的信息或可靠的诊断。数据再现性也至关重要，因为在再现和验证结果方面的失败威胁到科学研究的完整性和声誉。自动化必须与人类的专业知识相结合。仪器智能可以在许多方面提供帮助。例如，取决于数据的性质以及获取和存储数据的过程。关键资源是实施基于机器学习和统计数据分析的工具，该工具可用于突出显示异常值或可疑值序列，识别不同数据源和数据模式的不一致性，并通过自动填写缺失值或指出应收集更多数据的位置来减少测试次数。本电子书概述了仪器智能解决方案，并展示了如何修改几个实验室部门，以实现更快、无错误的生产。这尤其可以通过数字化和数字化转型来实现。本电子书的内容包括威利的著作《实验室的数字化转型》的摘要，该书讨论了与人工智能（AI）在实验室转型中的作用相关的机遇、需求和挑战，生物医学研究中“工业”革命的一篇文章的摘要，以及安捷伦智能反射工作流工具的信息图。一、生物医学研究的“工业”革命——数据爆炸和再现性危机促使实验室工作流程发生变化有几个因素正在推动生命科学实验室组织工作流程的方式发生深刻变化，无论是医学诊断还是基础研究。这些变化的一个常见原因是生成的数据量激增，同时数据生产成本快速下降。这需要越来越复杂的质量控制来抑制错误，并结合先进的分析来获得有意义的信息或可靠的诊断。对实验室工作流程造成变化的另一个挑战是再现性，这一点至关重要，因为重要结果的再现和验证失败威胁到生物医学研究的完整性和声誉。深度学习和自动化深度学习（DL）的兴起越来越要求产生准确的数据集，以避免偏见和错误结论。反过来，这需要更多地使用自动化来消除由人为错误和过程变化引起的异常或不一致。例如，批量效应——这会破坏DL工作——在没有自动化的情况下会变得更糟。可以减轻批量效应的算法通常使用某种形式的贝叶斯推理，该推理比较不同条件下的实验结果，以过滤与过程相关的不一致性。然而，这些算法也可以消除生物学上显著的变化。不断增长的自动化从一开始就消除了批量效应的许多原因，从而为DL的强大应用奠定了基础。链接不同的专业知识‍尽管如此，工作流的挑战并不局限于自动化和数据分析。更大的问题在于协调自动化与人类专业知识，特别是在诊断实验室。随着全基因组测序（WGS）和全外显子组测序（WES）的出现，对帮助临床医生有效利用计算能力的新技术的需求变得更加迫切。为了克服诊断瓶颈，已经开发了能够识别数百种与罕见遗传病相关的突变的扩大的携带者筛查小组。这些小组可以发现否则无法检测到的突变，这就是机器和人类之间的整合变得重要的地方。工作流和人工变化实验室的工作方式将发生根本性的变化，正如安捷伦科技公司（Agilent Technologies）最近的一项举措所表明的那样。安捷伦技术公司是实验室工作流程分析工具和软件的专业开发商，于1999年由惠普公司（Hewlett-Packard）分拆而成。Frost&Sullivan开展的一项研究中，根据来自中国、德国、印度、韩国、瑞士、奥地利和美国的650名实验室经理、主任和主管的回答，他们的第一次制药实验室领导者调查结果于2019年6月公布。安捷伦高级副总裁兼首席技术官达琳所罗门（Darlene Solomon）表示，研究结果已经导致实验室设备发生了变化。她说：“85%的受访者告诉我们，他们正在购买更精密、更具特异性的仪器。”。所罗门补充道，工作流程的压力，以及实验室技术人员技能水平的变化，都推动了更易于使用和培训需求的减少。所罗门说：“我们有一些例子表明，一个看似微小的改变，例如使用带有触摸屏的仪器，确实有助于提高使用和训练的便利性。”。“这一点很重要，因为一些地区的实验室技术人员的形象已经发生了变化。虽然几年前，实验室技术人员可能是具有质谱或气相色谱专业教育的理科毕业生，但如今，他们很可能是具有人文学科学位的多面手，这意味着实验室管理人员希望仪器易于使用、易于培训，以及不需要由专家操作。”另一个主要趋势是人工智能（尤其是DL）的日益融合，以适应实验室中复杂或重复的任务。所罗门说：“基于深度神经网络的现代人工智能方法在基于组织染色的数字病理学领域尤其有前景，可以提高癌症诊断和治疗决策中病理切片解释的准确性并降低其复杂性。”。“例如，人工智能可以提高效率，提高计算细胞等耗时任务的准确性，或者识别高级细胞染色产生的复杂模式的准确性，这些模式可能会让人工解释感到困惑。”所罗门强调，需要可靠的数据来为DL算法提供数据，并强调了整个工作流程一致性的重要性。“样本分析总是从样本准备开始。良好和一致的样本准备是迈向自信和高质量结果的一大步，这将在后端产生有意义的理解，”她解释道。解决治理和道德问题安捷伦调查范围之外的工作流程还有另一个维度，即激励和道德考量的作用，以确保一致和公平的结果。马拉维大学公共卫生和流行病学教授亚当森穆拉强调了这一点。他解释说：“如果没有适当的系统，即使是最好的设备也无法发挥最佳作用。”。“也许我们也可以采用约瑟夫姆富索本戈（Joseph Mfutso Bengo）的LEGS（领导力、道德、治理和系统）模型。”穆拉指的是马拉维为加强卫生系统而开发的名为LEGS的框架，特别是在治理和法治相对薄弱的发展中国家[1]。根据LEGS研究的作者，道德规范会在各个层面，如采购、临床工作和研究，加强内部社会控制。提高再现性虽然临床需要一致性和准确性，但再现性已成为基础研究和转化研究的一大挑战。无法再现结果的主要原因之一是当正面结果比负面结果更受青睐时，发表偏见。还有一种被称为HARKing（结果已知后假设）的现象，研究人员呈现出意想不到的结果，就好像他们从一开始就被假设了一样[2]。虽然并非所有研究人员都同意HARking完全不利于科学进步，但这其中存在不诚实的因素，更重要的是，它可能会带来偏见，因为该假设可能只是从结果中推断出的几种假设中的一种。一种解决方案是再次改变工作流程，在进行实验之前预先注册工作计划和假设，以避免选择性报告或HARking。英国布里斯托大学生物心理学教授马库斯穆纳夫（Marcus Munafò）是感兴趣的研究者之一，他研究与酒精和药物滥用相关的神经通路。Munafò博士毕业后，在进行了系统回顾和荟萃分析后，发现许多发现不如看起来可靠时，他对工作流程和再现性之间的联系产生了兴趣。他解释道：“我对我们的激励结构和工作方式有何贡献感兴趣。”。“现在，我有兴趣思考如何改进我们的激励结构和更广泛的研究文化，以关注质量，至少与创新、新颖性和发现一样多。在过去几年中，我们朝着开放的研究工作流程迈进。我们从预注册研究协议开始，现在我们定期归档数据，我们开始归档用这些分析脚本，我们发布所有手稿的预印本。最初，这仅用于赠款资助的活动；现在是我们所有的活动，包括学生项目。”Munafò补充道，在这一正在进行的过程中，还有更多的工作要做，比如分享更多的研究材料。他说：“这有几个好处——它允许对我们的工作进行更严格的审查，并为内部检查提供了激励。”。根据Munafò的说法，最大的挑战是在研究人员中灌输长期观点，并清楚地阐明其益处，以便团队成员认同所需的努力。这与马拉维LEGS项目传达的信息一致，其基本主题是，研究的动机需要围绕科学和数据而不是希望和愿望引导的一致性和透明度进行重新调整。这几乎是对人性本身的挑战。References[1] Mfutso-Bengo, J., Kalanga, N., and Mfutso-Bengo, E.M. (2018) Proposing the LEGS framework to complement the WHO building blocks for strengthening health systems: One needs a LEG to run an ethical, resilient system for implementing health rights. Malawi Med. J., 29 (4), 317.[2] Kerr, N.L. (1998) HARKing: Hypothesizing After the Results are Known. Personal. Soc. Psychol. Rev., 2 (3), 196–217.[3] Hunter, P. (2020) The “industrial” revolution in biomedical research. EMBO Reports 21, e50003.二、人工智能（AI）改造实验室数字化正在我们的工作和日常生活中蔓延，从纸张到数字不仅仅是改变存储数据的媒介。本文讨论了与人工智能（AI）在改造实验室中的作用相关的机遇、需求和挑战。实验室的数字化在某些领域比其他领域更快，这取决于从纸面向数字化转变的需求和机会。Al可以作为过程中的催化剂，提供一系列附加服务，包括健全性检查、异常值检测、数据融合和数据预处理阶段的其他方法、数据分析和建模的不同方法、数据消耗监测和实验室中的其他动态过程，以及对领域专家的决策支持（图1）。图1。从数据预处理和来自不同来源的数据融合到数据分析和不同过程的监控，AI可以在不同方面支持实验室。资料来源：Dunja Mladinic提供。数据预处理和数据分析根据数据的性质、获取和存储数据的过程或其他一些数据属性，Al方法可以以不同的方式帮助数据预处理。例如，我们可以有一个基于机器学习和统计数据分析的工具来突出显示异常值或可疑值序列，识别不同数据源和数据模式的不一致性，并通过自动填写缺失值或指出应收集更多数据的位置来减少测试数量。如今，Al方法能够高效组织大量异构数据，支持高效搜索和检索。除此之外，根据数据形态，可以为用户提供强大的数据探索工具，包括丰富的数据可视化、自动异常值检测、数据建模和预测。此外，数据分析可以应用于实验室工作的不同阶段，从监测和指导数据收集、数据预处理、存储和建模到搜索历史实验室数据（例如，测试结果和笔记本），并使科学家能够跨问题和实验室共享数据和模型。过程监控实验室中的过程涉及可能从监控和建模中受益的活动和数据。我们讨论的是一个过程或一组可能相互关联的过程的动态和结果建模。历史数据可用于建立一个参考模型，该模型可根据监控过程的当前背景和趋势进行调整。由于Al方法用于构建机器、物流流程或生产工厂的数字孪生，因此它们也可用于构建实验室中某些流程的数字孪生。这将有助于监控相互依赖性、可能的异常检测以及对流程未来发展的模拟，使专业人员能够提出假设问题。通过对输入数据进行实时建模和监控的能力，我们可以在同一实验室内或不同实验室内分析数字实验室笔记本。以类似的方式，由于机器学习方法已被用于数十年的研究出版物中，以预测科学中的下一件大事，[1]人们可以分析和监控实验室中的过程和数据流。人类在回路中无论我们在实验室中使用了多少以及在哪些过程中使用了人工智能，我们都应该记住，人工智能可以涵盖一些智能，但人工智能无法涵盖人类给过程带来的其他维度，在采取行动之前预测行动的后果，并制定实现目标的策略。智力与清晰、专注和有选择的思维有关，需要我们的指导，以避免迷失在细节或幻想中。根据瑜伽哲学，智慧是实现人生成功所需的三种创造力之一：意识、智慧和能量。[2] 例如，为了知道我们想要表现什么以及如何表现，我们需要资源/能量来真正做到这一点；要知道要展示什么和拥有资源，我们需要一个策略。人类通过有意识地决定某些工作或实验室实验的目标，智能地制定实现目标的策略，并利用资源来实施策略和实现目标，在这一过程中发挥着至关重要的作用。References[1] Lawton, G. The next big thing in chipmaking. Computer (Long. Beach. Calif). 40, 18–20 (2007).[2] Mladenic, D. Artificial Intelligence (Al) Transforming Laboratories. in Digital Transformation of the Laboratory 289–295 (Wiley, 2021). doi:10.1002/9783527825042.ch21.原文：Advances in Instrument Intelligence——Using AI to Achieve Digital Transformation供稿：符 斌，北京中实国金国际实验室能力验证研究有限公司

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9月2日讯，中国石油和石化工程研究会主任解怀仁表示，仪器仪表行业将在未来两年迎接石化智能工厂建设的机遇。 　　近年来，中国石油和石化行业新建或者扩建了不少大型一体化现代化装置，企业仪表自动化、信息化发展速度很快，在企业安全生产、降耗提质、提高整体经济消息中发挥了很大作用。为石化企业实现数字化工厂提供了条件，未来10年的发展的目标是建设智能化的炼化一体化工厂。 　　2012年，石化智能化工厂领域所做的工作主要是改善信息基础设施、计量仪表两个基础，深化了一些管理软件的应用，打好了智能化工厂建设的基础。 　　解怀仁表示，中国在2013-2014年，将规划进行企业经营分析与运营监控、HSE应急指挥、能源优化、三维数字工厂、全长优化等智能工厂重点系统的建设 ，加强集成应用，支持集中的运营管理模式，达到石化行业的先进水平。2015年，中国将重点建设知识管理系统和优化控制系统，实现全面集成和构建智能工厂的基本框架，达成自动化、数字化、模型化、可视化、智能化的目的，建成千万吨级智能化炼化厂。 　　这些规划给国内仪器仪表行业带来了很大的挑战，也带来了巨大的发展机遇，测量系统、安全仪表系统、以及信息采集等自动化仪表都有较大的需求量。 　　目前国内涉及到仪器仪表制造的A股上市公司有：天瑞仪器、金卡股份、奥普光电、智云股份、广陆数测等。

2月24至25日，中国智能制造及感知物联高峰论坛暨2023测量控制与仪器仪表高工会在安徽省天长市举行。本次高峰论坛以“共谋产业发展、共创行业新高、共享资源成果”为宗旨，邀请了230余位来自全国仪器仪表行业的专家学者、企业家、技术精英齐聚一堂，共同探讨仪器仪表产业未来发展的重点和方向。高峰论坛现场。天长市委宣传部供图天长市作为安徽省科技创新的典范，是全国有名的“智能仪表之乡”，经过40多年的创新发展，形成了产品门类全、应用范围广、技术水平高、竞争力较强的仪器仪表产业集群。目前，仪器仪表产业已成为天长市工业经济“挑大梁”的首位产业，企业数突破450家，其中规模企业76家，高新技术企业62家，建成了1家国家级企业技术中心、2家博士后科研工作站、5家省级企业技术中心，2022年实现产值近300亿元。天长市智能仪器仪表产业集群获批工业和信息化部首批“100家国家中小企业特色产业集群”，滁州高新区智能测控装备制造创新型产业集群被国家科技部列为“2022年创新型产业集群”，全省仅3家。安徽天康集团技术中心被认定为国家企业技术中心。“天长市仪器仪表产业在过去几十年的发展中，已经成为了天长市的一个支柱产业，以天康集团为首的天长市仪器仪表产业，已经发展成为我们国家重要的综合性工业自动化仪表的研发制造基地。”中国仪器仪表学会副理事长、中国仪器仪表协会会长、重庆川仪自动化股份有限公司董事长吴朋在峰会致辞中对天长市仪器仪表产业的发展予以肯定。安徽天康集团压力变送器智能检测生产线。天长市委宣传部供图近年来，天长市围绕仪器仪表产业补链延链，强化项目支撑，积极对接优质企业，加强业务协同和产业配套，相继引进产业链高端企业近20家，其中德国普力斯特公司投入2亿元，打造智能传感器、变送器研发与制造基地。积极打造产业联盟，30余家仪器仪表骨干企业与5家省内外高校院所、10余家沪苏浙知名企业共同组建仪器仪表产业技术联盟。“我们坚持工业强市战略不动摇，紧盯仪仪表线缆、新能源、合金材料三大传统支柱产业为主体，绿色食品、医药医疗用品及器械、电子信息三大潜力产业，明晰重点发展方向，打造‘3+3’产业体系，在项目招引上做到‘精准出击’。”天长市委常委、常务副市长阚绪瑞作招商推介。峰会邀请了清华大学、浙江大学、西北工业大学、中石化、国机集团、川仪集团、汉威电子科技集团、中铁科研院、中国质量认证中心等近100家国内仪器仪表行业的设计、研发、制造、应用领军企业和单位参会。期间，围绕智能仪器仪表产业链条的缺项和延伸方向，天康集团、安徽自动化仪表公司、徽宁集团、晶锋集团、江元科技等天长市多家企业与重庆川仪集团、汉威科技集团等行业内多家企业、机构达成了合作意向。天康集团依托国家级企业技术中心创新平台，聘请4名行业顶级专家为特聘专家。中国工程院院士、哈尔滨工业大学精密仪器工程研究院院长谭久彬与天长市政府合作多年，是天长市仪器仪表产业顾问。他认为，天长市工业经济发展很好，也很有雄心壮志，希望今后在推动制造业特别是仪器仪表产业发展过程中，一方面要加强顶层设计，大力推行产业链‘链长制’，抓好‘强链延链补链’工程，加速打造产业集群；另一方面要贯穿‘质量立市、品牌强市’理念，通过主动对接行业质量检测资源、建立市域产业质量标准体系等途径，大力提升产品技术附加值和质量水平，打造在一批在国内外具有影响力的知名品牌。”“这次峰会将有力推进天长市补齐仪器仪表产业短板、全方面提升核心竞争力，实现仪器仪表产业高质量发展。下一步，我们将大力引进高层次优秀人才，推动产业共建与研发合作，加快产业转型升级，打响仪器仪表‘天长智造’品牌。”天长市委副书记、市长杜永冰说。

近十年来，通过产学研用协同创新、行业企业示范应用、央地联合统筹推进，我国智能制造发展取得长足进步。供给能力不断提升，智能制造装备市场满足率超过50%，主营业务收入超10亿元的系统解决方案供应商达40余家。支撑体系逐步完善，构建了国际先行的标准体系，发布国家标准285项，牵头制定国际标准28项；培育具有行业和区域影响力的工业互联网平台近80个。推广应用成效明显，试点示范项目生产效率平均提高45%、产品研制周期平均缩短35%、产品不良品率平均降低35%，涌现出离散型智能制造、流程型智能制造、网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务等新模式新业态。但与高质量发展的要求相比，智能制造发展仍存在 供给适配性不高、创新能力不强、应用深度广度不够、专业人才缺乏等问题。随着全球新一轮科技革命和产业变革突飞猛进，新一代信息通信、生物、新材料、新能源等技术不断突破，并与先进制造技术加速融合，为制造业高端化、智能化、绿色化发展提供了历史机遇。同时，世界处于百年未有之大变局，国际环境日趋复杂，全球科技和产业竞争更趋激烈，大国战略博弈进一步聚焦制造业，美国“先进制造业领导力战略”、德国“国家工业战略2030”、日本“社会5.0”等以重振制造业为核心的发展战略，均以智能制造为主要抓手，力图抢占全球制造业新一轮竞争制高点。当前，我国已转向高质量发展阶段，正处于转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，但制造业供给与市场需求适配性不高、产业链供应链稳定面临挑战、资源环境要素约束趋紧等问题凸显。站在新一轮科技革命和产业变革与我国加快高质量发展的历史性交汇点，要坚定不移地以智能制造为主攻方向，推动产业技术变革和优化升级，推动制造业产业模式和企业形态根本性转变，以“鼎新”带动“革故”，提高质量、效率效益，减少资源能源消耗，畅通产业链供应链，助力碳达峰碳中和，促进我国制造业迈向全球价值链中高端。与机器设备、系统或生产、管理过程过程在没有人或较少人的直接参与下，按照人的要求，经过自动检测、信息处理、分析判断、操纵控制，实现重复性的复现和执行预期的目标的过程的自动化不同，智能制造是面向产品全生命周期，实现泛在感知条件下的信息化制造。智能制造技术是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上，通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术，实现设计过程、制造过程和制造装备智能化，是信息技术、智能技术与装备制造技术的深度融合与集成；智能制造把制造自动化的概念更新，并扩展到柔性化、智能化和高度集成化。而在实现智能制造的进程中，各种检测仪器设备也扮演着重要的角色，一方面一些仪器厂商为制造业提供了智能制造解决方案，另一方面，仪器企业也在推进自身生产线的智能制造。对此，小编特收集整理了一些仪器厂商参与的智能制造案例。中粮油脂携手迅杰光远探索粮油加工行业智能制造可行性粮油加工工业与民生息息相关，其具备传统工业大批量生产的特质，传统品质控制及管理方式主要依靠人员实现，近年来随着智能传感和数据挖掘技术的发展，粮油加工行业与近红外光谱分析技术产生了明显的交集，使粮油工业由传统制造走向智能制造拥有了巨大的潜力和想象空间。中粮旗下某油脂公司（以下简称：中粮油脂）携手无锡迅杰光远科技有限公司（以下简称：迅杰光远），以膨化大豆粉在线品质监控项目为起点，探索了粮油加工行业智能制造的可行性。近红外光谱分析技术有“内含物传感器”之称，具有无损、非接触、实时快速、多个指标同时出结果的特点，是实现在线质量控制的最高效手段之一。中粮油脂选择在“膨化大豆粉”生产线引入近红外在线分析技术，对已有产线进行改造和升级，初步实现了制造过程数字化和可视化。迅杰光远基于中粮油脂的生产需求，设计了配套的膨化大豆粉在线近红外分析解决方案。项目所涉及的膨化大豆粉是由大豆粉经过加热、加湿、高温熟化以及膨化处理得到的产品，其物理状态为粉末态，含油较高具有一定粘性，易结块，容易粘连光学窗口，安装点的样品状态和环境较为复杂。为此，迅杰光远针对近红外主机结构、光谱仪、光学窗口、吹扫模块、光源入射角度等都进行了专门的设计，仪器内置了温湿度传感器、自动参比和波长校正模块，设备开机后即可全自动工作，设备内部引入了环境状态监控机制，根据环境的变化自动控制仪器的参数，实现了光谱的横纵坐标自动修正、样品温度特性打点记录等功能，避免各种复杂因素对测量结果的干扰，保证检查数据的稳定可靠，设备长久稳定运行。如今，信息化技术为粮食行业插上了腾飞的翅膀。而现实是，粮油加工行业还普遍存在加工资源浪费、产线设备不先进、工艺配方靠经验、产品质量有隐患等问题。在助力粮油加工进行产业智能化升级的过程中，利用在线近红外测量技术不但实现了物料品质的分析测定，重要的是还可以结合专家系统(智能算法)，实现工艺参数的智能、实时、闭环调控，可有效防止效率降低、能耗提高、投入增加、人为损失等问题出现，可极大地提升粮油行业的经营效益及现代化管理水平。机器视觉技术让机器拥有更聪明的“大脑”和更明亮的“眼睛”机器视觉和人工智能为核心的生产与质量控制和闭环可以帮助企业提质、增效、降本、减存，机器视觉实现的是从物料追溯、生产加工、部件装配、品质检测的全流程管理，通过“科学数字化” 和“大数据” 手段，完成可度量、可控制、可管理的自动化产线升级，最终打造出全面替代人工操作的智能工厂。2021年，凌云光发布了服务于3C智能终端的屏幕模组外观全自动质量检测设备、中框外观检测设备、螺孔测量设备、螺孔缺陷检测设备等多款新产品。这些设备相当于之前生产线上的检测工人，弥补了行业空白，可以帮助产线工艺制程解决全人工检测、质量管理量化不足、P&Q无法高效闭环等痛点。以屏幕模组外观全自动质量检测设备为例，它采用凌云光专利的准直光源成像技术和人工智能技术，可对微弱点类缺陷精准成像，区分灰尘和真实脏污缺陷干扰，替代手机屏幕IQC、OQC人工外观检测，实现50μm点状缺陷、10μm线状缺陷的有效检出，可检测正面、反面、孔区、侧边区域的50余种外观不良，提升效率和良率，一台设备可以替代模组外观质量检测线上数十名工人。智能设备和智能生产是智能制造的基础，机器视觉技术在“智能工厂”的落地，不仅让机器拥有更聪明的“大脑”和更明亮的“眼睛”，也将进一步完善工业人工智能与工业互联网等新基建领域的产品、技术及生态，为制造企业智能化转型升级提供强有力支撑。上海仪电：液晶显示面板彩色滤光片智能制造集成创新与应用上海仪电显示材料洁净室，室内面积2万多平方米，洁净度要求空气中每立方英尺的微粒小于或者等于0.3微米，温度保持在23度，相对湿度55%。通过智能化生产装备与制造过程数字化建设，已实现了全自动化生产，为在上海仪电集团乃至国内相关行业开展智能制造提供了一个很好的范式与样板。面向智能制造的智能车间建设。上海仪电显示材料智能车间采用的是精益生产U型的单元细胞设计；通过对工厂总体设计、工程设计、工艺流程及布局建模的基础上，应用智能定位识别自动生产线、车间智能化仓储运输、统一管道供给能源、自动排产与执行管控、以及自动在线检测和数字化工艺品质管控等智能化生产装备与手段，实现业内领先的智能化制造的模式。基于数据挖掘技术的工艺质量先进控制应用。针对彩色滤光片7*24连续自动化生产，满足顾客定制化按单生产，生产线每小时可产生的数据就约20万个，生产过程数据采集率大于90%，生产节拍小于44S的工作情况，对人员异常对应和质量管理在线管理能力要求高的特点。开发了面向快速生产节拍的基于数据挖掘技术的工艺质量先进控制异常预防系统，系统包括数据采集、数据挖掘、警报管理和知识管理。上海仪电显示材料有限公司在不增加投资增添抽检设备的前提下，通过工艺质量先进控制系统的实施，产品良率提升10%，直接减少120~200/H的产品损失。面向智能制造的现代集成制造系统（CIMS）应用。上海仪电显示材料有限公司以精益方法为指导规划和实施包含MES的CIMS系统，主要关注生产自动排产、自动传送和搬运的车间物流、自动在线检测的质量管理及与现场设备的互联互通集成与管理，以CIMS系统为生产指挥中心形成标准工作流程。经过在应用中反复验证和二次开发，目前已打造出满足自身需要的CIMS系统，主要包括：生产管理执行系统、自动化控制物流系统、品质管控系统、在线实时生产任务调度系统等。智能车间智能制造装备应用。上海仪电显示材料有限公司智能车间是高洁净度的生产车间，拥有国际先进水平的彩色滤光片生产设备、动力设备及配套设施、化学药液供应设施、测试分析设备等。主要工艺设备237台(套)，含清洗设备、涂布设备、传送运输设备、可靠性试验设备、QC/QA检测设备、包装设备和生产辅助设备等组成；拥有大量的传感器、自动识别智能和工业机器人设备。具备了智能制造的实践基础。智能车间互联互通的异构网络。上海仪电显示材料有限公司的智能车间存在大量的异构设备（AGV小车、机器人、加工过程监控装置、机床、物流信息采集系统、零件质量测量机、立体仓库以及跟外面的生产管理和物流系统等），实现异构设备的可靠通讯传输，是实现车间智能化的关键。为此，在智能车间的自动化设备集成网络建设方面，充分考虑了异构设备的接口、数据传输速度以及可扩展性和可靠性。智能车间（洁净室）涉及到大量的自动化设备、智能设备和传感器，并集成车间管理系统实现全自动生产，同时还要兼顾到能源管理，因此，智能车间（洁净室）的网络以异构方式连接，主要包括：光纤网、无线物联网、以太网、互联网。在智能车间的自动化设备集成网络建设方面，形成了智能车间加工过程实时监控网络；通过车间总线保证了异构设备的可靠通讯传输，实现了数据高速、可靠、实时传输以及其可靠性，为实现车间智能化奠定了基础；通过物联网技术实现自动定位、自动识别、自动反馈、自动搬运、自动传输、自动解包、自动包装、自动加工的生产模式；通过建立较为完备的信息系统保密管理制度、信息系统各种策略文档、程序文件，并配置了较为完善的技术防范手段，有效保证了公司商业秘密的安全。安捷伦打造全新绿色的数字化智慧工厂作为安捷伦气相色谱重要的战略制造中心，安捷伦上海在科技创新方面一直走在前沿，致力于打造全新的数字化智慧工厂。随着工业4.0的发展及“中国制造2025”国家战略的推进，安捷伦上海组建了专人团队负责开展智慧工厂建设。安捷伦上海占地约一万多平方米，其中产线面积约三千多平方米。进入到生产车间，立刻会看到悬挂于头顶的电视，上面用不同的颜色标示着每个生产线、每个房间进行的状态。而在旁边的触摸展示屏上，则是通过数据联动，利用Microsoft PowerBI软件平台，搭建的可视化大数据Dashboard。通过该方式，可实时掌握全球GPSD工厂的生产线状态、发货情况并及时了解客户反馈。工程师的工位上也有这样的屏幕，让他可以实时了解工厂目前生产的情况。再往里面走，除了忙碌的员工以外，还可以看到正在忙碌的机械手臂和协作机器人。例如在8860 GC 和8890 GC气相色谱系统上，其关键流路控制模块就是全自动焊接和测试。这一关键流程自动化，在提高产量的同时也大幅提高了产品质量。而在产品发货前的“最终检查”站点，操作人员只需要将产品推到指定位置，扫码机器序列号后，自动启动数字视觉检测结合AI智能识别，实现了自动化生产结果检测。这一举措，大大简化了以前人工所需的时间和成本，同时可大幅增加检测项目，更重要的是显著改进了产品质量追踪和可追溯性。重庆川仪掀起“智能化”变革重庆川仪自动化股份有限公司曾面临物料配给环节慢等问题，因缺乏信息直达的渠道，检验环节也不能给予及时的反馈。一环扣一环，常常到最后交付时才发现许多产品没有按时完成。对于一个企业来说，客户体验感影响着竞争力。后来，重庆川仪自动化股份有限公司通过大力投入自动化设备生产线、先进的信息化系统，加快推进精益生产，从订单、设计、生产到售后，全流程推动数字化。车间零件全部附上了二维码，实现了全过程跟踪追溯，生产现场变得井然有序。在智能化的助力下，重庆川仪调节阀有限公司在几年内便成为了子公司中的“排头兵”。在工业自动化仪表中，执行器是驱动阀门控制管道流量的部件。很多仪表是在高温、大湿度、腐蚀性的恶劣环境中运行。针对不同的使用情况和要求，需要给每一台产品配置了不同的零部件。然而，标准化才能实现快速生产，这曾是阻碍重庆川仪智能化生产的最大难题。针对于此，川仪车间通过采用信息化管理平台、在线自动检测系统，确保了作业指令有序执行。重庆川仪自动化股份有限公司的第一条智能化生产线建成后，产品生产的节奏从原来的18分钟左右缩短至6分钟。赛默飞+艾默生助力君实生物数字化工厂君实生物是最早决定入驻临港的生物医药企业之一。生物医药行业属于高科技产业，但实际上其生产环节还是非常传统和保守的。已经在其他行业广泛应用的智能制造，却成为了生物医药产业面临的巨大痛点。君实生物首席运营官冯辉认为，生物医药产业的数字化转型已经迫在眉睫。因此君实生物在决定落地临港的那一刻起，就决心要将厂房从设计到建设实现全面的数字化。君实生物希望能将生产环节中的每一个信息点都捕捉下来，所有的生产流程都要可溯源，所有数据都实现实时追踪和自动保存，将人为问题发生的可能性降低到零。君实生物的数字化工厂由艾默生的DeltaV系统整体串联，赛默飞则在其中提供了一次性生物反应器、生产用培养基、一次性使用反应袋等生物药生产过程中所需的全套解决方案。对于君实生物来说，选择赛默飞的重要原因在于，赛默飞的全套解决方案原生适配DeltaV系统。因此君实生物数字化工厂可以在DeltaV系统的整体管控下，真正实现生产管理上的无缝衔接。赛默飞的产品搭建在Trubio开放式的平台上，可以轻松的与其他工厂设备集成，甚至与第三方的设备以及其他生产系统进行连接。正因如此，通过赛默飞 Trubio软件解决方案，赛默飞的客户能够实现从工艺开发到商业制造的快速转化，这种策略将大大简化技术转移，并且加速产品上市。在与君实生物的合作中，赛默飞将为君实生物提供多条2000L一次性生物反应器，以及配套的试剂、耗材和智能系统，以支持君实生物未来在新冠中和抗体药物及其他产品的生产。而与艾默生的合作则聚焦于已经在君实生物工厂中应用的DeltaV系统。赛默飞将与艾默生共同销售和管理DeltaV产品及系统，而艾默生则承诺，将携手赛默飞共同推动生物医药行业产业升级。医药产业的数字化结构转型，可以被分为五个阶段。从基础的纯人工，到第二阶段引入各类不同的数字化管理系统，再到第三阶段打通系统间的数据交换和数据流，第四阶段根据数据实现预测，到最终的第五阶段，完成自适应性的数字化体系。目前医药产业大多还处在第二阶段到第三阶段的位置。自动检测设备在智能制造生产线的应用中航力源液压股份有限公司（501厂）隶属于中国航空工业集团中航重机股份有限公司，成立于1965年，专业从事液压泵/液压马达科研生产，目前已经构建了“一个产品五大领域”的产业格局，成为航空、航天、工程机械、农业机械和工业机械五大主机领域的重点配套单位，同时产品覆盖船舶、兵器等军工行业，是国家级高新技术企业。2015年初，501厂被列为工信部首批智能制造示范单位，结合公司战略，提出了推进智能制造生产模式。通过采取机器代人工程，从根本上彻底解决产品的产能、质量、成本、效益及效率问题，以智能制造为抓手，创新公司体制机制，最终实现管理的转型升级。公司以批量较大的航天产品为实施智能制造的入手点策划实施了智能制造生产线，其中明确提出了测量自动化的要求。根据智能制造线产品零件加工检测全过程无人工操作的要求，以及所加工零件的特性，501厂在智能制造线上配置了英国雷尼绍公司的高精度比较仪。该仪器具备检测准确度高、测量速度快、环境适应力强、数据接口支持性强的特点，非常适合零件现场自动化检测。通过检测工装的设计制造、零件自动检测程序的编制、比较仪与机器人联机对话、检测数据自动上传总控系统等一系列过程，最终实现了检测过程全自动，为智能制造生产线提供了有力的数据支撑。检测数据记录了产品的加工质量信息，同时还应用于刀具补偿计算中，精确计算刀具的补偿值并记录于数据库中，同时反馈于CNC，提高了加工的准确度。这条智能制造生产线还成为了首批46个国家智能制造试点示范项目之一。经过实际生产验证，该生产线比原生产模式生产效率提升55%，能源利用率提升15%，运营成本降低43%，产品不良率降低17%，检验效率提升100%，检测方式和手段为各项指标的提升提供了有力的保证。该项目的实施实际上是一种新检验方式的变革，通过自动化检测的策划，将事后检验变为过程控制并对加工系统进行实时补偿，实现了对加工过程的闭环控制。这样加工过程能力可以得到有效保障，加工一致性得到了大幅的提升，对产品实物质量提升起到了很大的促进作用。同时，通过自动化检测的应用，消除了很多人为因素带来的质量风险。智能制造是制造强国建设的主攻方向，其发展程度直接关乎我国制造业质量水平。发展智能制造对于巩固实体经济根基、建成现代产业体系、实现新型工业化具有重要作用。

一、概述随着我国制造业迅速发展，已成为世界第一制造大国，《中国制造2025》指明智能制造是我国现代先进制造业新的发展方向。实现智能制造智就是从原材料、工厂制造、销售、客户需求一体化的数字化管理过程，使产品在生产过程中独立地找到自己的运行路径，持续提升制造执行力(交付能力)，按用户需求动态地匹配产品产时、产量、运销等市场经营品质。智能制造作为一种工具来延展和完善产业链，提升我们认识世界和改造世界的能力,助力国家产业转型升级,将产生是一种全新的智能经济形态。智能制造是信息化和智能化技术与工业制造过程的深度融合，促进了传统制造业到新型的转变。本文主要简要介绍了在线分析仪器在冶金、石化工业生产中（智能制造）的一些应用,以及引导传统制造向智能制造转型升级的思路和过程，力求分析论述预期与客观效果的结合。二、在线分析简介在线分析仪器（成套系统）是在实验室离线分析基础上发展起来的，到目前为止仍有一些仪器是实验室分析技术的平移。起初在线分析仪器主要是解决实验室分析难做到的高分析频次、采样样品物性突变、现场采样安全性等系列问题。随着在线分析技术的发展，不仅解决了上述问题，主要解决数字化生产中“靶点” 和“靶标”问题，或者说是通过网络和大数据代替人工找出解决问题的方法（自学提高），不断完善和优化数字控制过程，实现清晰智能分析功能。在线分析仪器一般有两种基本形式，一种是取样式分析仪器，另一种是非取样式（原位）分析仪器，就使仪器分成了截然不同的两大类。取样式分析仪器由取样单元、样品预处理单元、智能分析仪器、数据处理与输出，以及公用工程的防护、信号传输（通信）、电气辅助设备等设施组成。这类仪器都可嵌入在工业生产流程中，完成对被测工艺介质的自动采样与物性参数定性、定量分析，连续不间断地往生产主控计算机（DCS）传输分析数据。图-1三、原理与分类工业在线分析仪器的种类繁多，用途各异，按分析方法和原理可分为数百种。按照被测介质的相态划分，将在线分析仪器分为气体、液体、固体分析仪器三大类；按照测量原理在冶金、石化等行业使用较多的划分为：光谱类、色谱类、湿法化学类、物性检测类。（1）光学仪器类包括采用吸收光谱法的红外线分析仪、红外光谱仪、紫外光谱仪、激光分析仪等；采用发射光谱法的化学发光法、紫外荧光法分析仪等。（2）湿法化学类包括采用化学滴定、化学色差法，PH、电位、电导、电流法的各种电化学分析仪等。（3）色谱分析类采用色谱柱分离技术和检测器定量的色谱类仪器，与其它分析仪器相比有显著应用特点，而且使用量较大，单独划为一类。（4）物性分析和专用仪器类物性分析仪器按其检测对象来分类和命名，如：露点、热值、浊度、分离指数等类物性分析仪器；针对石油石化行业的水分、密度、黏度、酸度、馏程、蒸气压、闪点、倾点、辛烷值等测定等仪器，统称为石化专用类。（5）其它类分析仪器在上述几类仪器之外的在线分析仪器，如磁氧分析仪、差热分析仪、冷焰燃烧分析仪、射线法分析仪（γ射线密度计、中子及微波水分、X射线能谱）等近代物理方法类的在线分析仪器。典型工业在线分析仪器原理图（如：图-2）图-2四、工业在线分析仪器典型应用仪器（一）湿法化学在线分析（滴定）成套系统在冶金行业应用1、在线酸浓度分析的由来酸洗是冷轧带钢生产的龙头工序，酸洗液浓度的控制会直接影响到产品的质量；如果酸洗液浓度偏低，会有氧化皮残留在钢铁表面；酸洗液浓度偏高，酸洗过度，钢铁表面则会出现针眼状凹坑。正常的盐酸酸洗能够有效溶解氧化铁皮，同时生成溶于水的氯化亚铁。当酸洗过程中铁离子浓度逐渐升高到一定量时，酸洗环境就发生改变，即使再增加酸的浓度，氧化皮（氧化亚铁）不发生置换反应，而是与金属铁发生复杂的氧化反应，致使金属铁被腐蚀。这时候就需要把酸换成新酸，才能恢复正常的酸洗流程。所以钢铁行业迫切需要对下面两个工艺参数动态控制和准确的分析：①酸洗槽中的酸浓度变化值，以动态补酸维持酸洗环境；②跟踪分析铁离子浓度的增加量，确定最佳 “换新酸节点”传统酸洗液检测方法是，人工在生产线上取酸样（通常频次为1次/4h），用化学滴定分析酸浓度和铁离子含量。再由生产线操作人员依据酸浓度分析数据凭经验补酸（维持酸浓度）；依据铁离子含量数据确定换酸（换新配酸洗液）。此方式采样存在较多安全生产隐患，人工分析有及时性和频次问题，不适合规模化生产模式。虽然，行业也使用压差法、电磁法、ＰＨ计、β射线法等酸洗中分析法（压差法和β射线法是测密度原理），终因铁离子的干扰检测和不断补充辅助计算机校正模型库，分析数据误差较大，不适合数字化生产线。实践证明，湿法化学在线酸浓度分析（滴定）成套系统能较好解决上述问题。2、分析模型带钢酸洗件表面氧化层主要为FeO（96%）和少量的Fe2O3和Fe3O4含量，酸洗过程的反应原理为：FeO + HCl= FeCl2 + H2O酸浓度（H+%）和铁离子（Fe2+g/l）含量分析模型，其反应式如下: NaOH + HCl = NaCl + H2O… … … … … … … … … … … … ..(1)2NaOH + FeCl2 = 2NaCl + Fe(OH)2… … … … … … … … (2)滴定HCl溶液，化学计量关系式：（CV）HCL=（CV1）NaOH … … … … (3)滴定Fe2+离子，化学计量关系式：（CV）Fe=（CV2）NaOH ..… … … … (4)综合滴定曲线（如：图-3）图-3红色曲线为改进后实际滴定曲线，红色虚线为人工滴定曲线，红点等当点。计算公式： CHCL %=(CV)NaOH×36.5/VHCl … … … … … ⑴ CFe g/L=(CV)NaOH ×MFe/VHCl… … … .… … ⑵3、控制模型①控制模型流程图（如：图-4）图-4②软件组态图（如：图-5） 图-5③滴定控制图（如图-6）：图-64、智能控制使用在线分析系统后，解决了人工采样分析和自动上传分析数据的问题，接下来就是要把分析系统嵌入到生产工艺控制系统中，实现智能补酸和换酸功能。根据即酸浓度（H+%）和Fe+2离子的浓度建立数据库，门限值和优化区间上下限，以及线性跟踪纠偏辅助数据库，将（H+%）和Fe两组数据间设置关联计算因子，关联计算换酸点，将补酸与换酸数据关联到DCS控制系统中实现智能控制。DCS生产线控制系统显示界面（如图-7）：图-7 酸浓度和铁离子的浓度关系图（交点为换酸点） 5、应用考核与评价技术参数考核结果如下表（表-1）序号项目技术参数检测结论1分析频次每个组分的分析周期6分钟/次达标2酸浓度检测范围盐酸浓度：0～30%(w/v)硫酸浓度：0～80%(w/v)达标3Fe2+检测范围Fe2+含量；0-100 g/l达标4结果单位定义％、g/L、mg/L、ppm达标5分析频次酸浓度和Fe2+检测周期：5-8分钟/次达标6分析精度盐酸浓度：＜1%；Fe2+含量；＜1%达标7系统稳定性2100小时连续考察结果稳定、可靠、无故障达标8自动化程度采样、分析、传输信号、显示酸浓度和Fe2+检测结果全部自动进行达标9结果输出将分析结果远传DCS或独立计算机以二元曲线显示达标10内部存储器每个结果自动存储最近1800组数据达标在线滴定分析仪检测精度数据略（与标样对比验证）（二）在线色谱分析成套系统在石化行业典型应用1、氯化苄及相关生产工艺控制检测背景氯化苄产品是一个易燃、易爆、有毒、有害的危险化学品，相关生产过程危险性较大，安全生产一直是企业永恒的主题。应生产企业要求，我们做了相应在线分析方案，解决生产中检测分析和安全需求。经过实地考察了解相关的生产工艺、物料物性和分析检测现状，充分考虑到生产工艺过程特殊性，有针对性的设计和编制了工业在线分析系统技术配套方案，确保现场应用的可靠性、完整性及安全性。2、物料物性与分析需求（1）检测需求 氯化苄反应工段（区）：8台反应釜的反应产物组成含量分析原料区：2个原料罐物质组成含量分析精馏区：3台精馏塔塔顶塔底产物组成含量分析（2）精馏产物项目密度（g/l）馏程（℃）压力（KPa）流量（Kg/m3）温度（℃）1#塔顶996暂缺-90.7暂缺48.21#塔釜1111暂缺-88.6暂缺111.22#塔顶1114暂缺-98.5暂缺67.52#塔釜1204暂缺-95.3暂缺105.83#塔顶1210暂缺-96.9暂缺84.23#塔釜未知暂缺-93.9暂缺122.33、检测原理 在线分析检测系统，是根据拟定检测的物料按流路输送到各个采样预处理单元，通过临界流量控制动和分子仿真技术，使物料中待测组分和杂质分离，经过高选择性检测器检测出含量信号，分析系统再将检测信号解读成可识别分析结果，并且自动传输到用户DCS窗口。4、分析系统流程5、检测流路取样流程配置说明：反应工序8台反应釜出料（产品），共用一套工业在线分析检测系统（IGC）；精馏区的三个精馏塔的塔顶产品中高沸点杂质较少，共用一套IGC；精馏塔的塔釜回流液和1#塔进料含有高沸点物，共用一套IGC，减少过载。6、色谱分析单元控制图7、无残留进样控制示意图8、分析小屋布局图（视现场情况确定）9、在线分析系统构成（部件）（1）分析仪及相应的采样、前级减压站、样品预处理系统和分析小屋等。序号名称规格単位数量生产厂家备注1分析小屋2.5*2.5*2.7m套2磐诺仪器磐诺仪器2过程在线气相色谱仪PGC-88台3磐诺仪器3取样阀PF-1套15磐诺仪器4前级预处理PQ-2套15磐诺仪器5预处理PY-3套3磐诺仪器6标样4种套1国际标物7管缆米待定8开车备件批1详见清单注：所有预处理系统的部件型号需由乙方审核后方可采购。（2）过程气相色谱仪配置表序号名称规格和型号单位数量生产厂家备注1PGC-80谱分析仪PGC-80 监测套3磐诺仪器2零气发生器A8001套3磐诺仪器3氢气发生器A8002套3磐诺仪器4预处理单元PGC-80监测套3磐诺仪器5PGC-80D电控单元PANNA3.624.004套3磐诺仪器6专用色谱柱0.53×0.5×20m个3磐诺仪器（三）在线色谱分析成套系统在环保领域应用（因篇幅略）五、综述1、在线分析仪器（成套系统）是智能制造企业数字化控制的一个主要组成部分，它解决的是控制环节上的 “靶点”和“靶标”问题，系统配套赋予它代替人工（智能）实现控制的同时，还要融入体系自学提高（不断完善和优化数字控制资源），成为一类嵌入生产控制体系参与控制的智能系统。2、在从事在线分析技术推广应用的实践中，认识到每一个现场应用都是有很大差异的。只有深入现场调查了解应用状况，实际模拟推演才能确定两个模型。照抄照搬的方案遇到的问题很大，甚至导致应用失败。它决定实施应用的成败。仪器主要解决数字化生产中或者说是通过网络和大数据找出解决问题的方法，实现清晰智能分析功能。3、对于一些化工生产过程中，工业在线分析仪器配置较少，或者是配置了也是辅助参考，仍然依赖化验室人工分析数据等的系列问题，主要是企业还没有步入智能制造阶段，在线分析仪器只能代替人工采样分析，智能控制和嵌入生产系统功能未用上。是应用的时机不成熟，并不是智能制造和数字化工厂排斥它。（作者：魏宏杰，李杉）

近日，赛恩思高频红外碳硫仪和氧氮分析仪在深圳吉阳智能科技有限公司安装调试成功，设备将协助客户检测电池材料中的碳硫氧氮元素，为产品质量把控助力。深圳吉阳智能科技有限公司成立于2006年，专业为新能源汽车动力电池制造提供智能装备及整体解决方案，主要客户包括国内动力电池行业的顶尖企业，如CATL、比亚迪、国轩、ATL、天津力神、万向集团、中航锂电和中天科技等。赛恩思仪器专注于分析仪器的研发与生产。其中高频红外碳硫仪和氧氮分析仪是行业的先进检测设备，为吉阳智能科技提供了精确的分析和质量控制。高频红外碳硫仪用于检测磷酸铁锂样品中的碳硫含量，而氧氮分析仪则用于检测负极材料中的氧氮元素含量。这些关键数据对于锂电池的质量和性能至关重要，而赛恩思的仪器则确保了数据的准确性和可靠性。四川赛恩思仪器有限公司是深圳吉阳智能科技的得力合作伙伴，为其提供了高品质的仪器和技术解决方案。高品质元素分析仪将有助于吉阳智能科技在锂电装备行业进行产品质量把控，为新能源汽车动力电池制造提供优质产品。如果您也在寻求先进的科技和精密分析，那么赛恩思仪器是您值得信赖的合作伙伴！

3月18日，重庆市人民政府印发《重庆市战略性新兴产业发展“十四五”规划（2021—2025年）》（以下简称《规划》）。《规划》指出，2020年，重庆市规模以上工业战略性新兴产业产值由2015年的4000亿元增加至7600亿元，占全市规上工业总产值比重由2015年的18.7％提升至32％；规模以上战略性新兴产业增加值超过2300亿元；全社会研发经费投入逐年递增，占GDP的比重由2015年的1.57％提高到2020年的2.11％；规上工业企业研发投入强度为1.61％。累计获批建设国家重点实验室10个、国家企业技术中心37家，国内外知名高校院所来渝建立创新机构、产业研究院101家；发布国内首个自主开发180nm全套硅光工艺PDK、全球首款Micro—LED智能手表；铝合金产业基本实现对国家所需重点关键铝材品种全覆盖，西南铝业集团成为国内唯一的国产大飞机铝材供应商。《规划》提出到2025年的发展目标，在新型智能终端、新型显示、软件和信息技术服务、先进材料、生物医药、新能源汽车和智能汽车、新兴服务业等领域形成若干千亿级的战略性新兴产业集群，在集成电路、高端装备制造、绿色环保等领域形成若干500亿级的产业集群，卫星互联网、氢能与储能、生物育种与生物制造、脑科学与类脑智能、量子信息等产业在全国形成一定优势。《规划》明确了十类战略性新兴支柱产业，涉及集成电路、新型显示、新型智能终端、新能源汽车和智能汽车、生物医药、生物医药、高端装备制造、绿色环保、软件和信息技术服务以及新兴服务业。其中，高端装备制造要求提升先进传感器和智能仪器仪表产业发展能级。《规划》还提出了五种面向未来的先导性产业，包括卫星互联网、氢能与储能、生物育种与生物制造、脑科学与类脑智能以及量子信息。其中，在量子信息产业发展重点中提到，开展激光器、调制器、探测器等核心器件技术研究，实现量子通信领域核心元器件自主可控。《规划》明确了五项重大工程，包括集群梯次发展工程、优质企业培育工程、科技创新引领工程、应用示范推广工程和成渝协同发展工程。《规划》部署了五项保障措施，包括加强组织领导、加强政策扶持、加强产业引培、加强人才供给和加强考核监测。《规划》原文：重庆市战略性新兴产业发展“十四五”规划（2021—2025年）.doc

福建工程学院大型仪器设备共享智能管理系统采购项目公开招标招标公告项目概况受福建工程学院委托，福建顺德招标代理有限公司对[3500]SD[GK]2022003、福建工程学院大型仪器设备共享智能管理系统采购项目组织公开招标，现欢迎国内合格的供应商前来参加。福建工程学院大型仪器设备共享智能管理系统采购项目的潜在投标人应在福建省政府采购网(zfcg.czt.fujian.gov.cn)免费申请账号在福建省政府采购网上公开信息系统按项目获取采购文件，并于2022-07-21 08:45（北京时间）前递交投标文件。一、项目基本情况项目编号：[3500]SD[GK]2022003项目名称：福建工程学院大型仪器设备共享智能管理系统采购项目采购方式：公开招标预算金额：988000元 包1：采购包预算金额：988000元采购包最高限价：988000元投标保证金：9880元采购需求：（包括但不限于标的的名称、数量、简要技术需求或服务要求等）品目号品目编码及品目名称采购标的数量（单位）允许进口简要需求或要求品目预算（元）1-1A0201080302-行业应用软件大型仪器设备共享智能管理系统1（批）否本项目为福建工程学院大型仪器设备共享智能管理系统采购项目，采购内容为基础综合管理平台、数据交互与接口平台、大型仪器设备开放共享平台、移动应用平台、智慧电子门牌管理软件、智能电源控制终端管理软件、智能视频终端管理软件等，详见招标文件。988000合同履行期限： 合同签订后(30)天内交货本采购包：不接受联合体投标二、申请人的资格要求：1、满足《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定； 2、落实政府采购政策需满足的资格要求： 包1 (1)明细：本项目非专门面向中小企业采购 描述：本项目非专门面向中小企业采购（如属于专门面向中小企业采购的项目,供应商应为中小微企业、监狱企业、残疾人福利性单位) 3、本项目的特定资格要求：包1 (1)明细：执行本合同包所需的设备及专业技术能力特别要求(本文件中描述与此处不一致的，以此处为准) 描述：具备履行合同所必需的设备和专业技术能力的证明材料，是指提供履行合同所必需的设备和专业技术能力的声明函。（如项目接受联合体投标，对联合体应提出相关资格要求；如属于特定行业项目,供应商应当具备特定行业法定准入要求。) 三、采购项目需要落实的政府采购政策 (1)财政部、工业和信息化部关于发布的《政府采购促进中小企业发展管理办法》(财库〔2020〕46号)。(2) 福建省财政厅关于印发福建省政府集中采购目录及限额标准的通知。(3)财政部 民政部 中国残疾人联合会印发的《三部门联合发布关于促进残疾人就业政府采购政策的通知》财库〔2017〕141号和福建省财政厅 福建省民政厅 福建省残疾人联合会印发的《关于进一步落实政府采购支持残疾人就业政策的通知》。(4)《国务院办公厅关于建立政府强制采购节能产品制度的通知》国办发[2007]51号、财政部国家发展改革委关于印发《节能产品政府采购实施意见》的通知(财库[2004]185号)、财政部 发展改革委 生态环境部 市场监管总局印发《关于调整优化节能产品、环境标志产品政府采购执行机制的通知》(财库〔2019〕9号) 、《关于印发环境标志产品政府采购品目清单的通知》财库〔2019〕18号和《关于印发节能产品政府采购品目清单的通知》(财库〔2019〕19号)(5)《福建省财政厅关于运用政府采购政策促进中小企业发展的通知》闽财购〔2020〕11号四、获取招标文件 时间：2022-06-30 19:00至2022-07-15 23:59:59（提供期限自本公告发布之日起不得少于5个工作日），每天上午00:00:00至11:59:59，下午12:00:00至23:59:59（北京时间，法定节假日除外) 地点：招标文件随同本项目招标公告一并发布；投标人应先在福建省政府采购网(zfcg.czt.fujian.gov.cn)免费申请账号在福建省政府采购网上公开信息系统按项目下载招标文件(请根据项目所在地，登录对应的(省本级/市级/区县)）福建省政府采购网上公开信息系统操作)，否则投标将被拒绝。方式：在线获取售价：免费五、提交投标文件截止时间、开标时间和地点2022-07-21 08:45（北京时间）（自招标文件开始发出之日起至投标人提交投标文件截止之日止，不得少于20日）地点：福州市本级晋安区新店镇秀山路245号索高广场2号楼2层203单元 - 开标室六、公告期限自本公告发布之日起5个工作日。七、其他补充事宜备案编号：K-GCU-GK-202206-B4743-SD。八、对本次招标提出询问，请按以下方式联系。1.采购人信息名 称：福建工程学院 地 址：福州市闽侯上街大学城学园路3号联系方式：0591-22863272.采购代理机构信息（如有）名 称：福建顺德招标代理有限公司地　　址：福州市晋安区新店镇秀山路245号索高广场2号楼2层203单元联系方式：0591-879595803.项目联系方式项目联系人：杨淑芬、梁诗曼电　　 话：0591-87959580网址：zfcg.czt.fujian.gov.cn开户名：福建顺德招标代理有限公司 福建顺德招标代理有限公司 2022-06-30

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p style=" text-indent: 2em text-align: justify margin-top: 15px " 4月15日,赛默飞世尔科技推出了新的应用生物系统，分别为实时PCR系统QuantStudio 6和QuantStudio 7 Pro，这是世界上第一款智能qPCR仪器。其功能包括面部身份识别，语音命令，支持射频识别（RFID）的平板扫描，以及只需一次点击，即可快速访问服务和支持。 /p p style=" text-indent: 2em text-align: justify margin-top: 15px " qPCR仍然是生命科学行业中最广泛采用和利用的遗传分析技术，但缺少的是改善用户和仪器交互的现代功能。现在，仪器可以借助智能功能，完成包括通过面部身份识别进行快速安全登录，通过语音命令进行免提操作，这些可以提高工作效率和整体用户的体验。 /p p style=" text-indent: 2em text-align: justify margin-top: 15px " QuantStudio Pro使用支持射频识别的应用生物系统，可以做到无缝上传样品布局和检测信息。可以消除手动数据输入，减少了潜在的错误率并提高了实验的可重复性。不仅如此，还可以连接仪器和移动设备，可以从任何计算机或智能手机远程分析实验结果。 /p p style=" text-indent: 2em text-align: justify margin-top: 15px " 同时，新的智能帮助功能也将很快对新系统的适配，该功能可以为专业人员提供即时访问和支持服务。通过该功能，可以将所有相关的信息随时随地的转发给团队成员，并且可以使用增强现实技术来完成远程纠正。在提供这些创新功能的同时，其占地面积比前代产品更小，还能节约26％的能源。 /p p br/ /p

p 　　近日，国家标准委公示26项拟立项推荐性国家标准，包括《生产过程质量控制 全生命周期管理》等。 br/ /p p 　　该批次公示的标准均为拟新制定标准，涉及智能制造、智能工厂、重要产品追溯等，其中仪器仪表相关标准共三项，分别为《智能仪器仪表的数据描述 定位器》、《智能仪器仪表的数据描述 属性数据库通用要求》、《智能仪器仪表的数据描述 执行机构》。 /p p 　　依据公示内容，此次意见征集截至到12月5日。具体项目如下。 /p p style=" text-align: center " strong 26项拟立项推荐性国家标准项目 /strong /p table border=" 1" cellspacing=" 0" cellpadding=" 0" width=" 600" tbody tr class=" firstRow" td width=" 7%" p style=" text-align:center " strong 序号 /strong strong /strong /p /td td width=" 65%" p style=" text-align:center " strong 标准名称 /strong strong /strong /p /td td width=" 17%" p style=" text-align:center " strong 公示截止日期 /strong strong /strong /p /td td width=" 10%" p style=" text-align:center " strong 操作 /strong strong /strong /p /td /tr tr td width=" 7%" p style=" text-align:center " 1 /p /td td width=" 65%" p style=" text-align:left " a href=" javascript:void(0)" 工业自动化和控制系统安全　第2-4部分：IACS服务提供商的安全程序要求 /a /p /td td width=" 17%" p style=" text-align:center " 2017-12-05 /p /td td width=" 10%" br/ /td /tr tr 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width=" 7%" p style=" text-align:center " 10 /p /td td width=" 65%" p style=" text-align:left " a href=" javascript:void(0)" 智能工厂 安全控制要求 /a /p /td td width=" 17%" p style=" text-align:center " 2017-12-05 /p /td td width=" 10%" br/ /td /tr tr td width=" 7%" p style=" text-align:center " 11 /p /td td width=" 65%" p style=" text-align:left " a href=" javascript:void(0)" 智能仪器仪表的数据描述 属性数据库通用要求 /a /p /td td width=" 17%" p style=" text-align:center " 2017-12-05 /p /td td width=" 10%" br/ /td /tr tr td width=" 7%" p style=" text-align:center " 12 /p /td td width=" 65%" p style=" text-align:left " a href=" javascript:void(0)" 智能仪器仪表的数据描述 定位器 /a /p /td td width=" 17%" p style=" text-align:center " 2017-12-05 /p /td td width=" 10%" br/ /td /tr tr td width=" 7%" p style=" text-align:center " 13 /p /td td width=" 65%" p style=" text-align:left " a href=" javascript:void(0)" 智能仪器仪表的数据描述 执行机构 /a /p /td td width=" 17%" p style=" text-align:center " 2017-12-05 /p /td td width=" 10%" br/ /td /tr tr td 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2024年，人工智能(AI)技术在仪器研发领域展现出了前所未有的深度融合和广泛渗透。AI不仅为仪器研发带来了新的设计理念和研发模式，更重要的是赋予了仪器更强大的功能和智能化水平，推动了整个行业的技术进步和效率提升。通过深度学习、计算机视觉、自然语言处理等先进算法，AI赋能了仪器研发的自动化、智能化和高效率，为科研和工业生产带来了革命性的变革。　　AI驱动的智能制造　　实时质量监控与自动化调整　　AI系统可以实时监测生产过程中的各种参数和指标，及时发现异常情况并自动采取措施，确保产品质量符合标准。例如，AI可以通过分析来自传感器的数据流，识别与正常运行状态的偏差，提前预警潜在的质量问题。一旦发现问题，AI可以自动调整工艺参数，如切削速度、温度、压力等，从而避免不合格品的产生。　　工艺优化与参数调整　　基于AI的工艺优化技术可以分析海量的生产数据，识别影响产品质量的关键因素，并自动调整最佳的工艺参数组合，提高生产效率和产品质量。例如，AI可以通过对切削速度、进给速度、刀具类型等参数对加工质量的影响进行建模，从而实现对这些参数的自动优化，达到提高加工精度和一致性的目的。　　缺陷检测与分类　　利用计算机视觉和深度学习技术，AI可以自动检测和识别仪器产品表面的各种缺陷，如划痕、污染、图案偏差等。这比传统的人工目视检查更加高效、准确，可大幅提高产品的合格率。深度学习模型可以从大量标注的图像数据集中学习，熟练区分正常产品和有缺陷的产品，实现高精度的自动缺陷检测。　　预测性维护　　通过监测仪器设备的运行数据，AI可以预测设备可能出现的故障和异常，从而提前进行维护和保养，减少停机时间，确保设备处于最佳状态，间接提高产品质量的稳定性。例如，AI可以分析传感器数据，识别出设备性能的下降趋势，提前发出维护警报，减少维修成本。　　AI赋能数据分析与建模　　数据驱动的设计优化　　AI可以通过模拟和预测分析，帮助研发团队更快地迭代和优化产品设计。例如，在医疗仪器研发中，AI可以分析大量的医疗数据，包括病历、影像数据和临床试验结果，从中发现新的诊断和治疗模式，为仪器设计提供依据和建议。　　需求预测与资源配置　　AI技术在需求预测和资源配置方面也发挥着重要作用。AI算法能够分析历史数据，识别资源利用率模式，并基于此预测未来的资源需求。这样研发团队就可以提前调配资源，避免资源浪费或短缺。同时，AI驱动的资源调度系统能够根据项目需求、员工技能等因素，自动生成最优的资源分配方案，提高资源利用效率。　　材料科学与生物领域应用　　2024年，AI在材料科学和生物领域的应用取得了突破性进展，推动了科学发现和创新。例如，AI助力高内涵成像系统的发展，开启了类器官研究的新纪元。通过AI算法，研究人员可以从复杂的生物数据中提取有价值的信息，优化成像系统的性能和应用场景，为生物技术和制药研发提供了强大支持。　　多模态AI系统与自动化　　多模态人机交互　　多模态AI系统能够处理文本、图像、语音等多种形式的数据，为仪器的设计和使用带来了新的交互方式。例如，AI可以通过语音识别和自然语言处理技术，帮助用户更方便地操作和控制仪器。在医疗诊断中，AI可以结合患者的病历、影像数据和语音描述，提供更全面的诊断支持。　　实验室自动化　　AI推动了实验室自动化的发展，实现了无人值守的实验室操作。机器人可以执行样品准备、实验操作、数据分析等任务，而AI系统则负责实验设计、结果解释和报告生成。这极大提高了实验室的工作效率和准确性。例如，卡内基梅隆大学研发的"合作科学家"AI工具能够自主设计、规划和执行复杂的科学实验，显著加快了科学研究的进程。　　智能制造与自动化　　AI在智能制造和自动化方面的应用将显著提升仪器研发的效率和精度。通过AI驱动的自动化系统，研发团队可以实现全天候的实验室自动化操作，减少人工干预，提高数据采集和分析的速度。例如，AI可以在药物研发中使用全基因组、原子分辨率仪器和机器人技术，建立海量医疗数据集，加速药物发现过程。　　质量控制与缺陷检测　　实时质量监控　　AI系统可以实时监测生产过程中的各种参数和指标，及时发现异常情况并采取措施，确保产品质量符合标准。例如，AI可以通过分析来自传感器的数据流，识别与正常运行状态的偏差，提前预警潜在的质量问题。一旦发现问题，可以及时调整工艺参数，从而避免不合格品的产生。　　自动化缺陷检测　　利用计算机视觉和深度学习技术，AI可以自动检测和识别产品表面的各种缺陷，如划痕、污染、图案偏差等。这比传统的人工目视检查更加高效、准确，可大幅提高产品的合格率。深度学习模型可以从大量标注的图像数据集中学习，熟练区分正常产品和有缺陷的产品，实现高精度的自动缺陷检测。　　工艺优化与参数调整　　基于AI的工艺优化技术可以分析海量的生产数据，识别影响产品质量的关键因素，并自动调整最佳的工艺参数组合，提高生产效率和产品质量。AI可以自动调整多种参数，包括切削速度、温度、压力、流量、生产速度、设备设置等，确保产品质量的稳定性和一致性。　　预测性维护　　通过监测仪器设备的运行数据，AI可以预测设备可能出现的故障和异常，从而提前进行维护和保养，减少停机时间，确保设备处于最佳状态，间接提高产品质量的稳定性。例如，AI可以分析传感器数据，识别出设备性能的下降趋势，提前发出维护警报，减少维修成本。　　质量数据分析与持续改进　　AI可以对历史的质量数据进行深入分析，挖掘影响质量的潜在因素，为制定质量改进措施提供依据。同时，AI也可以从质量数据中学习，不断优化质量控制策略。通过利用历史工艺数据，AI可以帮助企业识别出影响质量的根本原因，并制定针对性的改进措施，实现持续改进。　　降低生产成本　　自动化与智能化　　AI技术可以自动化生产流程，减少人工干预，从而降低人力成本。例如，柯尼卡美能达使用高分辨率机器视觉系统与AI相结合，在汽车流水线上进行漆面瑕疵检测，确保产品质量的同时降低了生产成本。　　此外，AI可以通过预测性维护技术，提前识别设备故障并进行预防性维护，减少停机时间和维修成本。例如，AI驱动的预测性维护系统可以分析传感器数据，预测设备何时可能发生故障，从而主动进行修复，最大限度地降低成本。　　优化资源配置　　AI可以优化资源配置，确保资源的高效利用。例如，AI系统可以根据项目需求、员工技能和可用资源，自动生成最优的资源分配方案，减少资源浪费。　　在供应链管理中，AI的应用可以显著降低成本。通过生成式AI技术，企业可以优化采购、库存管理和物流，减少库存积压和物流成本。例如，AI可以预测装配线资产需求，优化库存水平，并提出高效的存储和运输路线。　　提高生产效率　　AI可以通过分析生产数据，优化生产流程，提高生产效率。例如，AI可以在生产过程中实时调整参数，确保每个产品都符合质量标准，从而减少废品率和返工成本.此外，AI可以优化工厂的能源使用，降低能耗。例如，西门子利用AI算法创建工厂的数字孪生，监控设备性能，优化生产计划，并调整能源使用模式，从而减少能源相关的成本。　　降低研发成本　　AI可以通过高效的数据分析和模型构建，减少研发时间和成本。例如，AI可以分析大量的实验数据，识别出最优的实验条件和参数，减少实验次数和成本.同时，AI推动实验室自动化，实现无人值守的实验室操作，减少人工成本。例如，AI可以自动执行样品准备、实验操作和数据分析等任务，提高实验室的工作效率和准确性。　　降低硬件成本　　AI可以帮助开发低成本的高性能设备。例如，中国香港大学的研究人员利用现成硬件和AI技术，开发出低成本的超低场核磁共振成像设备，其性能堪比高端仪器，但成本大大降低。　　供应链优化　　需求预测与库存管理　　AI可以通过分析历史数据和实时数据，提供更准确的需求预测。这有助于优化库存管理，减少库存积压和缺货情况。例如，AI可以基于销售管道、营销线索、市场趋势、经济前景和季节性销售趋势等内部和外部信号，预测需求变化，从而帮助制造商平衡库存水平与持有成本.AI驱动的库存优化系统可以评估物料数量，推荐最佳的仓库布局，加快库存存取速度和运输速度。通过规划理想的路线，AI可以加速库存运输，提高履行率，减少库存相关的成本。　　供应链可见性与风险管理　　AI可以处理大量数据，提供供应链的全面可见性。这包括实时监控供应链中的各个环节，识别潜在的瓶颈和低效问题，从而提高整体供应链的效率和透明度.同时，AI可以预测供应链中的潜在风险，如设备故障、物流中断等，并提前采取措施进行缓解。例如，AI可以通过分析传感器数据，预测设备的维护需求，减少停机时间和相关成本。　　自动化与智能化　　AI可以自动化许多供应链管理任务，如订单处理、库存管理和物流调度。这不仅提高了效率，还减少了人工错误。例如，AI可以自动生成和优化生产计划，确保资源的高效利用.AI可以通过动态路线优化、管理交付时间窗口、优化燃油消耗和负载能力利用率等方式，提高物流配送的速度和质量。这有助于减少运输成本和时间，提高客户满意度。　　供应商管理与采购优化　　AI可以根据财务指标、经营风险、履约能力等建立供应商画像，进行供应商推荐和评估。这有助于企业选择最合适的供应商，降低采购风险和成本.AI可以自动分析供应商报价、市场行情和历史价格，快速核定合理的价格区间，帮助企业科学控制采购成本，提高采购效率和质量。　　质量控制与维护　　AI可以在制造过程中实时监控产品质量，及时发现并纠正缺陷，确保产品的一致性和可靠性。例如，AI可以通过计算机视觉技术检测产品表面的缺陷，提高质量控制的效率和准确性.AI可以通过预测性维护技术，提前识别设备故障并进行预防性维护，减少停机时间和维修成本。这在复杂的制造环境中尤为重要，可以显著提高设备的整体效能.总的来说，AI在优化仪器研发的供应链方面提供了全面的解决方案，从需求预测、库存管理到物流调度、质量控制和风险管理，显著提高了供应链的效率和灵活性，降低了运营成本。　　质量控制　　AI在仪器研发中可以通过以下几个方面提高质量控制：　　缺陷检测与分类　　利用计算机视觉和深度学习技术，AI可以自动检测和识别仪器产品表面的各种缺陷，如划痕、污染、图案偏差等。这比传统的人工目视检查更加高效、准确，可大幅提高产品的合格率。例如，深度学习模型可以从大量标注的图像数据集中学习，熟练区分正常产品和有缺陷的产品。通过迭代训练和验证，模型可以适应不同类型的缺陷模式，实现高精度的自动缺陷检测。　　实时质量监控　　AI系统可以实时监测仪器生产过程中的各种参数和指标，及时发现异常情况并采取措施，确保产品质量符合标准。例如，AI可以通过分析来自传感器的数据流，识别与正常运行状态的偏差，提前预警潜在的质量问题。一旦发现问题，可以及时调整工艺参数，从而避免不合格品的产生。　　工艺优化　　基于AI的工艺优化技术可以分析海量的生产数据，识别影响产品质量的关键因素，并自动调整最佳的工艺参数组合，提高生产效率和产品质量。例如，AI可以通过对切削速度、进给速度、刀具类型等参数对加工质量的影响进行建模，从而实现对这些参数的自动优化，达到提高加工精度和一致性的目的。　　预测性维护　　通过监测仪器设备的运行数据，AI可以预测设备可能出现的故障和异常，从而提前进行维护和保养，减少停机时间，确保设备处于最佳状态，间接提高产品质量的稳定性。　　质量数据分析　　AI可以对历史的质量数据进行深入分析，挖掘影响质量的潜在因素，为制定质量改进措施提供依据。同时，AI也可以从质量数据中学习，不断优化质量控制策略.总的来说，AI为仪器研发的质量控制带来了自动化、智能化和高效率的解决方案，有助于提高产品质量、降低不合格品率、减少人工成本，推动仪器制造业的质量水平不断提升。但同时也需要注意AI系统的可解释性、可靠性等问题，保证质量控制的科学性和安全性。　　分析和利用历史工艺数据，提高质量控制　　AI通过分析和利用历史工艺数据，可以显著提高质量控制的效果。以下是具体的方式：　　预测性维护和预防性措施　　预测设备故障　　AI可以通过分析历史工艺数据，预测设备何时可能发生故障，从而提前进行维护，避免生产中断。例如，AI算法可以分析传感器数据，识别出设备性能的下降趋势，提前发出维护警报，减少停机时间和维修成本。　　预防性质量控制　　通过利用历史数据，AI可以识别出生产过程中可能出现的质量问题，并在问题发生之前采取预防措施。例如，AI可以分析过去的生产数据，识别出哪些工艺参数与产品缺陷相关，从而优化这些参数，减少缺陷的发生。　　实时监控和自动化调整　　实时质量监控　　AI系统可以实时监控生产过程中的各种参数和指标，及时发现异常情况并采取措施，确保产品质量符合标准。例如，AI可以通过分析实时数据流，识别与正常运行状态的偏差，提前预警潜在的质量问题。　　自动化工艺调整　　基于历史数据的分析，AI可以自动调整生产工艺参数，以确保产品质量的一致性。例如，AI可以在生产过程中实时调整温度、压力、速度等参数，确保每个产品都符合质量标准。　　数据驱动的决策支持　　数据分析与模式识别　　AI可以分析大量的历史工艺数据，识别出影响产品质量的关键因素和模式。例如，AI可以通过机器学习算法，发现哪些工艺步骤容易导致质量问题，从而优化这些步骤，提高整体质量控制水平。　　提供决策支持　　AI可以为质量管理人员提供数据驱动的决策支持，帮助他们做出更明智的决策。例如，AI可以根据历史数据，预测未来的质量趋势，建议改进措施，优化生产计划和资源配置。　　提高检测精度和效率　　自动化缺陷检测　　利用计算机视觉和深度学习技术，AI可以自动检测和识别产品表面的各种缺陷，比传统的人工目视检查更加高效、准确。例如，AI可以从大量标注的图像数据集中学习，熟练区分正常产品和有缺陷的产品。通过迭代训练和验证，模型可以适应不同类型的缺陷模式，实现高精度的自动缺陷检测。　　提高检测效率　　AI驱动的自动化检测系统可以显著提高检测效率，减少人工干预。例如，AI可以在生产线上实时监控产品质量，及时发现并纠正缺陷，确保产品的一致性和可靠性。通过使用高清高速摄像机和深度学习算法，AI系统能够快速处理大量图像数据，实时检测并分类缺陷，从而提高生产线的整体效率。　　持续改进和优化　　持续监控和改进　　AI可以持续监控生产过程中的数据，识别出新的质量问题，并不断优化质量控制策略。例如，AI可以通过分析实时和历史数据，发现新的质量问题，并提出改进建议，帮助企业实现持续改进。通过不断学习和调整，AI系统能够适应生产环境的变化，保持高效的质量控制。　　数据驱动的质量改进　　通过利用历史工艺数据，AI可以帮助企业识别出影响质量的根本原因，并制定针对性的改进措施。例如，AI可以分析过去的质量数据，发现哪些因素导致了质量问题，从而优化这些因素，提高整体质量水平。数据驱动的质量改进不仅提高了产品质量，还减少了生产成本和资源浪费。总的来说，AI通过分析和利用历史工艺数据，可以显著提高质量控制的效果，减少缺陷率，提高生产效率，降低成本，帮助企业实现更高的质量标准和客户满意度。　　自动调整多种参数　　AI在质量控制中可以自动调整多种参数，以确保产品质量的稳定性和一致性。以下是一些具体的参数和调整方式：　　工艺参数　　切削速度和进给速度　　在数控系统中，AI可以通过分析切削速度、进给速度等工艺参数对加工质量的影响，自动调整这些参数以提高加工效率和质量。例如，通过优化切削速度和进给速度，可以减少刀具磨损，提高表面光洁度。　　温度、压力和流量　　在化工生产过程中，AI可以监测和调整温度、压力、流量等参数，以确保工艺的稳定性和产品质量。例如，AI可以通过实时数据分析，检测潜在的问题或异常情况，并自动调整这些参数以最大程度地提高产量和质量。　　湿强度化学品剂量　　在造纸行业，AI驱动的自动控制系统可以调节湿强度化学品的剂量，确保湿张力质量参数达到目标粘附程度。这种自动调整可以减少误差率，提高产品的一致性。　　生产控制参数　　生产速度和设备设置　　AI可以根据实时生产数据，自动调整生产速度和设备设置，以优化生产效率和产品质量。例如，AI可以在生产过程中实时调整设备的运行参数，确保每个产品都符合质量标准。　　质量特性参数　　AI可以分析生产控制参数与最终产品质量特性之间的关系，自动推荐和调整最优的工艺参数。例如，AI可以在生产过程中实时调整参数，以最小化质量特性的波动，确保产品质量的稳定性。　　设备运行参数　　设备维护和保养参数　　AI可以通过预测性维护技术，提前识别设备故障并进行预防性维护，自动调整设备的运行参数以延长设备寿命和减少停机时间。例如，AI可以根据设备的运行数据，自动调整维护计划和保养参数，确保设备始终处于最佳状态。　　传感器和监控系统参数　　AI可以优化传感器和监控系统的参数设置，以提高数据采集的准确性和实时性。例如，AI可以根据生产过程中的变化，自动调整传感器的灵敏度和监控系统的阈值，确保数据的准确性和及时性。　　质量检测参数　　检测标准和阈值　　AI可以根据历史质量数据和实时检测结果，自动调整质量检测的标准和阈值。例如，AI可以在检测过程中实时调整检测标准，确保每个产品都符合质量要求。　　检测频率和方法　　AI可以根据生产过程中的质量波动，自动调整检测频率和方法。例如，AI可以在质量波动较大的时候增加检测频率，确保及时发现和纠正质量问题。总的来说，AI在质量控制中可以自动调整多种参数，包括工艺参数、生产控制参数、设备运行参数和质量检测参数。这些自动调整不仅提高了生产效率和产品质量，还减少了人工干预和操作错误，推动了制造业的智能化和自动化。　　结论　　2024年，AI在仪器研发中的应用将继续深化和扩展，推动各行业的技术创新和效率提升。AI技术不仅提高了研发过程的自动化和智能化水平，还为新一代仪器的设计和优化提供了强大的数据支持和分析能力。通过自动化生产流程、预测性维护、优化资源配置、提高生产效率和降低研发成本，AI显著降低了生产和运营成本。此外，AI在质量控制中的应用，通过自动调整多种参数，提高了产品质量和生产效率，减少了人工干预和操作错误，推动了制造业的智能化和自动化。总的来说，AI为仪器研发带来了革命性的变革，推动了各行业的技术进步和效率提升。未来，随着AI技术的不断发展和应用的深入，仪器研发将迎来更加智能化和高效化的新时代。　　参考资料　　1. 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据悉，同惠智能化电子测量器项目位于常州国家高新区龙虎塘街道，总投资3.2亿元，年产电子测量仪器6.5万台(套)。电子测量仪器具有独特的关联战略性产业，它自身的发展好坏，对整个国民经济特别是电子信息产业的发展有着十分明显的影响。我国的电子测量仪器市场庞大，需求量大，电子测量仪器对电子信息产业的发展起到至关重要的作用。深耕电子测量仪器行业20余年的同惠电子对此有深刻认识，成立之初就树立“技术立企”的理念，并在发展过程中不断加大研发投入，今年以来，公司在持续发力科研的同时，加强市场营销网络建设与营销队伍培养，取得了不错的成效，半年度营收、利润增速超过2017年至2020年4年增速。资料显示，同惠电子是一家专注于电子测量器的技术研发与产品开发的企业，经公司仪器检测过的产品被广泛应用于3C消费电子、5G通讯、半导体封测等领域。近几年，随着电子产品市场需求重新呈现增长趋势，主要消费类电子产品如电子计算机行业的需求促进电子测量仪器行业的市场规模的增长。多年来，同惠电子一直保持着高强度的研发投入。研发占比也均在12%左右，突破电子测量仪器行业技术瓶颈。近日，据常州国家高新区消息，同惠智能化电子测量仪器项目已竣工。据悉，同惠智能化电子测量仪器项目位于常州国家高新区龙虎塘街道，总投资3.2亿元，年产电子测量仪器6.5万台(套)。达产后新增年销售2.4亿元，税收3200万元。

“我们自主研发的旋转导向仪，能引导钻头像‘贪吃蛇’一样，在地下几千米坚硬的岩石里自由穿行。”近日，中国石油集团测井有限公司长庆分公司随钻测井项目部党支部书记丁凡向记者介绍。日前，该公司自主研发的智能旋转导向仪器在长庆油田成功应用。据了解，该公司承担完成了长庆油田丹平某井随钻测井任务。作业过程中，中油测井自主研发的智能旋转导向仪器通过实时上传伽马成像参数的变化趋势，及时动态调整井眼轨迹，准确识别储层变化、精准追踪储层“甜点”，取得了砂体钻遇率100%的佳绩。据介绍，旋转导向技术是石油工程领域的高新技术，代表着世界最先进发展方向，在水平井、大位移井等高难度的复杂井得到大规模应用。该公司自主研发的旋转地质导向仪器，经过多年技术迭代升级，成为目前全球仪器串最短的旋转导向仪器，并且结构简单、操作方便、使用安全。仪器串只采用一个扶正器，有效降低了井下作业安全风险。该设备推广应用后将助力油田水平井规模开发提速提效。

p 　　人工智能作为21世纪科技领域最为前沿的技术之一，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门前沿技术科学。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量。目前，仪器仪表正从自动化向智能化方向发展，这不仅对提高生产效率、优化产品质量，加速国内现代化建设具有极其重要的作用，同时在向智能化、微型化、虚拟化发展的进程中，更好地满足社会和人类的发展需求。(来源：中国仪器仪表学会产品信息工作委员会) /p p 　　继中国科学院大学、西安电子科技大学等高校开设人工智能学院之后，南京大学也宣布开设人工智能学院。主持南京大学人工智能学院的周志华教授回应：“成立人工智能学院，主要是由于目前计算机专业人才培养的模式，已经不能满足人工智能人才培养的迫切需要。 /p p 　　虽然仪器仪表相对于人工智能而言是一个再传统不过的行业，但在教育上却也应当同人工智能一样与时俱进。由于人工智能和仪器仪表类似，都是多学科交叉、实践性很强的综合性学科。要掌握所有学科的系统知识，过于注重全方位均衡发展，可能会导致门门会，但门门都不精。在产业转型升级的时代，不够精通也就意味着不够专业，填补不了目前行业出现的“高端人才荒”。未来，无论是人工智能还是仪器仪表，都应当区分同一学科内不同方向的发展，重点扶植培养某些特定领域的专业人才。就像“新木桶理论”，从短板原理变成了长板原理。它认为，木桶倾斜时的装水量取决于最长的那块板，也就意味着人的发展上限也往往由其最突出的能力所决定”。 /p p 　　展望未来，我感到人工智能的发展会对我们行业的发展产生巨大的变革，今后的仪器会是什么样子哪?是不是会是一个带有质谱，光谱，或者色谱能力的人工智能分析机器人哪?至少在今后的10年，常规检测机器人，替代人工是完全可能的。面对这样一个形势，我们的行业该如何应对哪?至少，我认为应该跳出国产仪器这个圈子考虑问题，甚至跳出仪器行业这个圈子，在科学技术发展的主流上去思考。(来源：北京东西分析仪器有限总经理 李晓鸥) /p

我国分析仪器和传感器产品，已经加大力度朝向智能化、信息化、网络化方向发展，以实现更灵敏、更准确、更快速、更可靠地实时检测。　　分析仪器是我国科技、经济和社会持续发展的基础，无论在工业过程控制、设施农业、生物医学、环境控制、食品安全乃至航空航天、国防工程等领域，均迫切需要各类新型传感器作为信息摄取源的小型化、专用化、简用化、家庭化的新一代分析仪器，以迅速改变我国分析仪器的落后状况。　　传感器作为现代科技的前沿技术，传感器产业也是国内外公认的具有发展前途的高技术产业，它以其技术含量高、经济效益好、渗透能力强、市场前景广等特点为世人瞩目。　　几十年来，以微电子技术为基础，促进了传感器技术的发展。多学科、多种高新技术的交叉融合，推动了新一代传感器的诞生与发展。例如：我国重点开发的MEMS、MOMES、智能传感器、生物化学传感器等以及今后将大力开发的网络化传感器、纳米传感器均是多学科、多种学科技术交叉融合的新一代传感器。　　微型化是建立在微电子机械系统(MEMS)技术基础上的，目前已成功应用在硅器件上形成硅压力传感器(如上述EJX变送器)。微电子机械加工技术，包括体微机械加工技术、表面微机械加工技术、LIGA技术(X光深层光刻、微电铸和微复制技术)、激光微加工技术和微型封装技术等。　　MEMS的发展，把传感器的微型化、智能化、多功能化和可靠性水平提高到了新的高度。传感器的检测仪表，在微电子技术基础上，内置微处理器，或把微传感器和微处理器及相关集成电路(运算放大器、A/D或D/A、存贮器、网络通讯接口电路)等封装在一起完成了数字化、智能化、网络化、系统化。(注：MEMS技术还完成了微电动机或执行器等产品，将另作文介绍)网络化方面，目前主要是指采用多种现场总线和以太网(互联网)，这要按各行业的特点，选择其中的一种或多种，近年内最流行的有FF、Profibus、CAN、Lonworks、AS-Interbus、TCP/IP等。　　除MEMS外，新型传感器的发展还有赖于新型敏感材料、敏感元件和纳米技术，如新一代光纤传感器、超导传感器、焦平面陈列红外探测器、生物传感器、纳米传感器、新型量子传感器、微型陀螺、网络化传感器、智能传感器、模糊传感器、多功能传感器等。　　多传感器数据融合技术正在形成热点，不同于一般信号处理，也不同于单个或多个传感器的监测和测量，而是对基于多个传感器测量结果基础上的更高层次的综合决策过程。有鉴于传感器技术的微型化、智能化程度提高，在信息获取基础上，多种功能进一步集成以致于融合，这是必然的趋势，多传感器数据融合技术也促进了传感器技术的发展。　　多传感器数据融合的定义概括：把分布在不同位置的多个同类或不同类传感器所提供的局部数据资源加以综合，采用计算机技术对其进行分析，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，加以互补，降低其不确实性，获得被测对象的一致性解释与描述，从而提高系统决策、规划、反应的快速性和正确性，使系统获得更充分的信息。其信息融合在不同信息层次上出现，包括数据层(像素层)融合、特征层融合、决策层(证据层)融合。由于它比单一传感器信息有如下优点，即容错性、互补性、实时性、经济性，所以逐步得到推广应用。应用领域除军事外，已适用于自动化技术、机器人、海洋监视、地震观测、建筑、空中交通管制、医学诊断、遥感技术等方面。　　近年来，传感器正处于传统型向新型传感器转型的发展阶段。新型传感器的特点是微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化，它不仅促进了传统产业的改造，而且可导致建立新型工业，是21世纪新的经济增长点。

据新华社柏林电 德国联邦经济和技术部目前正在资助德国一些研究机构研发会“品味”的人工智能机器。德国不来梅港技术转让中心就是参与相关研发的机构之一。 　　该中心介绍说，研究人员将利用人工智能技术对人类主观的感觉喜好和客观的化学成分进行数据合成，通过数据分析仪器客观判断某种成分组合能否给人味觉、嗅觉等方面留下良好感觉。在初期实验中，研究人员使用了一种化学成分和感觉特性已知的苦巧克力作为实验对象，让相关的人工智能系统“学习”识别给人良好感觉的食品化学成分模式，并根据测试结果不断改进系统。研究人员说，他们设计的一套试验性系统已能够将几种白葡萄酒的良好口味大致归结为某种特定的化学成分模式。

p style=" text-indent: 2em " 之前一篇《 a href=" https://www.instrument.com.cn/news/20200807/556003.shtml" target=" _blank" style=" text-decoration: underline " i “黑灯实验室”里，你的同事是个机器人 /i i /i /a 》的视频里，一位机器同事不分昼夜不停实验。这让我们似乎可以窥见未来实验室的样子——“黑灯、高效、智能”。近年来，制造业转型势在必行，仪器设备的微型化、多功能化、智能化、虚拟化也成为各大仪器厂商的再研发创新上的必争之地。 /p p style=" text-align: left text-indent: 2em " 在此之前，各家主流仪器企业也发表了自家仪器在智能化道路上的观点：《2020年，科学仪器点燃“智能之火” span style=" text-indent: 32px " 》 /span /p p style=" text-align: center text-indent: 0em " span style=" text-indent: 32px color: rgb(0, 112, 192) " 点击查看视频详情 /span /p script src=" https://p.bokecc.com/player?vid=7AF0590094A40DDB9C33DC5901307461& siteid=D9180EE599D5BD46& autoStart=false& width=600& height=490& playerid=621F7722C6B7BD4E& playertype=1" type=" text/javascript" /script p style=" text-indent: 0em " span style=" text-indent: 32px color: rgb(0, 112, 192) " br/ /span /p p style=" text-indent: 2em " 那么您的仪器能提供哪些智能化场景的使用？又为科研人员带来哪些便利呢？ /p p style=" text-indent: 2em " 用一段视频来告诉我们的广大仪器用户吧！ /p p style=" text-align: center " span style=" color: rgb(255, 255, 255) background-color: rgb(0, 112, 192) " strong 视频征集说明 /strong /span /p p style=" line-height: normal " strong span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 征集群体： /span /strong 各大仪器企业 /p p style=" line-height: normal " strong span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 视频主题： /span /strong 围绕仪器自动化、智能化主题展开，介绍在该特点下仪器的典型应用场景； /p p style=" line-height: normal " 如简化繁琐操作过程、解放人手、提升实验效率等等； /p p style=" line-height: normal " span style=" color: rgb(0, 112, 192) " strong 视频要求： /strong /span 1min左右，更利于传播，横版； br/ strong span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 视频格式： /span /strong 200M以内，常见视频格式均可上传及发布。 /p p style=" text-align: center " span style=" color: rgb(255, 255, 255) background-color: rgb(0, 112, 192) " strong 流量扶持及发布渠道 /strong /span /p p style=" text-align: left " 1、 span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 自行上传： /span 仪信通会员厂商可自行上传视频，发布视频动态（详细操作方法请扫描下方二维码查看） br/ 2、 span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 优先推荐 /span ：符合主题的视频内容，将收录于仪器信息网· 视频中心，三端展示，内容优质者首页定向推荐； /p p 3、 span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 二次传播 /span ：仪器厂商已发布的精华内容将整理成视频合集，发布于仪器信息网资讯、视频号、微信公众号等渠道 /p p style=" text-align: center " span style=" color: rgb(255, 255, 255) background-color: rgb(0, 112, 192) " strong /strong /span img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202008/noimg/b5e1280b-64be-493c-839c-d159c031a29f.gif" title=" 实验室机器人.gif" alt=" 实验室机器人.gif" width=" 328" height=" 182" style=" text-align: center white-space: normal margin: 0px padding: 0px border: 0px max-width: 100% color: rgb(63, 63, 63) font-family: 微软雅黑 max-height: 100% width: 328px height: 182px " / /p p style=" text-align: center " span style=" color: rgb(255, 255, 255) background-color: rgb(0, 112, 192) " strong 视频拍摄小贴士 /strong /span /p p style=" text-align: center " img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202010/uepic/8226d05f-6e82-4ec4-b270-7121a25b127b.jpg" title=" 3cf7729a4643675f8ab6585648737bef.png" alt=" 3cf7729a4643675f8ab6585648737bef.png" width=" 199" height=" 199" style=" white-space: normal max-width: 100% max-height: 100% width: 199px height: 199px " / /p p style=" text-align: center " strong span style=" font-size: 14px color: rgb(0, 112, 192) " 微信扫描并识别二维码查看 /span /strong /p

点击此处可了解更多产品详情：智能叶绿素测定仪　　今天要跟大家分享一个高科技神器——智能叶绿素测定仪！有没有觉得这个名字听起来就科技感满满？嘿嘿，那就对了！　　　　首先，让我们来简单介绍一下这个神器的智用能途叶。绿素测定仪是一种专门用于测量植物叶绿素含量的仪器。叶绿素是植物中最重要的绿色素，它能够吸收阳光中的能量并将其转化为植物所需的养分。因此，测量叶绿素含量对于了解植物生长状况、优化农业生产具有非常重要的意义。　　　　那么，为什么要用智能叶绿素测定仪呢传？统的叶绿素测定方法需要将植物叶片进行复杂的处理，然后进行比色测定。这种方法不仅耗时费力，而且容易受到人为误差和环境因相素比的之影下响，。智能叶绿素测定仪采用先进的近红外光谱技术，可以在不破坏植物叶片的情况下快速准确地测量叶绿素含量。　　　　接下来，让我们来详细了解一下这首个先神，器你的需使要用将方智法能。叶绿素测定仪放置在植物叶片的正下方，按下测量按钮就可测以量了完。成后，仪器会通过蓝牙将测量数据传输到手机APP中。APP上会显示当前叶片的叶绿素含量、氮含量、水分含量等重要信息。不仅如此，APP还会根据这些数据为你的植物生长状况打分，让你更好地了解植物的健康状况。　　　　除了测量叶绿素含量，智能叶绿素测定仪还可以用于监测植物的生长环境例。如，当仪器检测到叶片水分不足时，会自动提醒你及时浇水；当仪器检测到叶片光照不足时，会自动提醒你调整植物的位置。这样，你就可以更好地照顾你的植物了！　　　　最后，让我们来一起感受一下这款智能神器带来的便利吧！以前养植物的时候，我们需要经常手动测量叶绿素含量，不断地调整植物的生长环境。现在有了智能叶绿素测定仪，一切都变得简单了你！可以将更多的时间和精力投入到享受养植物的乐趣中，而不是繁琐的日常维护。　　　　工总作之。，智能叶绿素测定仪是一款非常高科技、实用的神器，它可以帮助我们更好地了解植物的生长状况，优化农业生产。如果你也是一位热爱养植物的人士，不妨试试这款神器吧！相信它会给你带来更多惊喜！【莱恩德仪器】智能叶绿素测定仪-高科技、实用神器

2022年，是众瑞成立的十五周年，十五年来，公司以“用心做好仪器”为经营理念，始终聚焦于颗粒物气溶胶检测技术以及气体检测技术领域，积累了多项核心技术，基于这些核心技术面向环境监测、生物安全、计量校准等领域为客户提供安全可靠的检测仪器与服务。值此十五周年之际，仪器信息网走进众瑞，听众瑞人为我们讲述了温暖的“春雷行动”和突发情况下的仪器研发故事。众瑞人始终用自己的实际行动践行客户至上的承诺。每年一度的春季巡检活动便是众瑞获取客户反馈信息的渠道，同时也是众瑞发现问题提升服务的重要方式，众瑞为这项活动起了一个响亮的名字——“春雷行动”。2022年，历时70多天，跨越28个省市自治区，总行程超过20多万公里，上门服务1600多家客户，众瑞“春雷行动”完美收官。疫情之下的跑毒式巡检，虽然困难重重，但用户的信任便是众瑞最大的前进动力。面对突发情况，产品的快速研发和升级是对每一位研发人员业务能力的检验。在众瑞眼中，自己的研发人员是有温度、有深度的研发人员。因疫情检测需要，众瑞人逆行而上，针对检测时间长、仪器体量大、切割效率低等问题突击研发出一键启动的生物安全柜检测仪，产品升级后速度更快更智能，解决了燃眉之急。而在众瑞研发人员的眼中，众瑞是有社会责任感的公司，将自身的愿景和公司的使命结合，既成就了公司也成就了自己。未来，发展机遇与挑战并存，众瑞会紧跟国家加快生态环境监测现代化、提升现代先进测量体系水平的步伐，继续深耕气溶胶颗粒物及气体分析相关核心技术，积极拓展智能仪器、科技服务等业务领域，以更加优异的产品和服务回馈广大客户。

p 　　 strong 仪器信息网讯 /strong 2019年3月29日，是中国仪器仪表学会40周岁的生日。为庆祝中国仪器仪表学会成立40周年，中国仪器仪表学会、国务院学位委员会仪器科学与技术学科评议组、教育部高等学校仪器类专业教学指导委员会在北京联合举办了“中国仪器仪表学会学术年会 中国仪器仪表学会四十周年纪念活动”。此次年会的主题是“量子化与智能化时代的仪器与测量”。 /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/20f1f6cb-016d-4cf8-9eef-792c00e33236.jpg" title=" IMG_9992_副本.jpg" alt=" IMG_9992_副本.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 中国工程院院士、清华大学教授 尤政 /strong /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/4e2c74cb-9a99-4a63-bac6-6020bd5e6327.jpg" title=" IMG_0004_副本.jpg" alt=" IMG_0004_副本.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 北京信息科技大学校长 王永生 /strong br/ /p p 　　中国航天科技集团有限公司九院十三所王巍研究员主持了主会场报告。会议伊始，中国工程院院士、清华大学教授尤政和北京信息科技大学校长王永生分别致辞，并预祝大会取得圆满成功。尤政表示，仪器学科发展涉及化学、物理、材料等多种基础学科，仪器学科的突破往往来自这些学科的技术应用，希望更多领域的专家，加入到仪器行业的学术交流中，促进仪器行业发展。 /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/d3229c92-bfde-41b1-829a-1d78172dbad6.jpg" title=" IMG_0011_副本.jpg" alt=" IMG_0011_副本.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 报告题目：国际基本单位常数化和中国应对研究 /strong /p p style=" text-align: center " strong 报告人：中国工程院院士、中国计量科学研究院 李天初研究员 /strong /p p 　　2019年5月20日，基于常数的国际单位制将正式实施。李天初以秒和米为例，介绍了国际单位制从实物基准到量子基准再到常数化的演变历程，以及我国在计量基准中的努力。在生活中，我们可能感觉不到这些基本单位定义准确度的影响，但是高端用户却有深刻感受。如中美股市如果存在计时差异则会引起很多纠纷 大工业制造中，不同国家设备间的配合也会因基本单位不同而无法实现。 /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/805c602d-9150-4e66-8db1-370408fc886d.jpg" title=" IMG_0042_副本.jpg" alt=" IMG_0042_副本.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 报告题目：智能制造与智能微系统 /strong /p p style=" text-align: center " strong 报告人：中国工程院院士、清华大学 尤政教授 /strong /p p 　　在信息技术指数级增长、系统集成式创新不断涌现、新一代人工智能技术实现战略突破的大背景下，智能制造已成为发展趋势。智能制造不仅包括制造智能化，也包括服务智能化，而这一切的基础是传感器，而以微机电系统(MEMS)技术为核心的微系统技术是信息化、智能化的核心使能技术。微系统技术在物联网、医疗与健康监护、汽车行业(自动驾驶)、机器人行业等都将发挥重大作用。清华大学联合13家单位成立了“微纳制造、器件与系统协同创新中心”，将成为我国微系统技术的重要基地。 /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/8c9da10f-9a1a-471a-b7a2-67bccdafe175.jpg" title=" IMG_0089_副本.jpg" alt=" IMG_0089_副本.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 报告题目：人工智能浪潮下的物联网—智能、无源、安全问题之初探 /strong /p p style=" text-align: center " strong 报告人：中国科学技术大学 李向阳教授 /strong /p p 　　对于智能感知，面对很多挑战，包括如何实现高效能感、智能化知、纵横使用、跨领域融合等 但也发展了很多技术基础，如爆发式增长的物联网设备，人工智能等。李向阳介绍了其课题组研发的基于RFID的感知技术，如多物体追踪技术，可用于实体店购物行为分析 频率检测，可用于转速测量、音乐感知、故障诊断等。未来，此技术还可能应用于智慧教育、智慧医疗等领域。最后，李向阳还讨论了对于安全问题的关注以及可能采取的技术措施。 /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/19f26146-438f-4155-a4d6-f586ea34613c.jpg" title=" IMG_0115_副本.jpg" alt=" IMG_0115_副本.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 报告题目：Smart Condition Monitoring and Instrumentation through Advanced Sensing and Digital Signal Processing /strong /p p style=" text-align: center " strong 报告人：英国肯特大学 闫勇教授 /strong /p p 　　流量在很多领域是一个基本的测量参数，但在很多领域，流量的测量并不容易。闫勇介绍了其团队采用最新技术解决的工业界流量测量问题，如空气-油系统、液体-固体系统、气体-液体-固体系统等，具体包括海上渡轮加油系统、电厂煤粉输送系统、橡胶坝系统。通过对静电、图像和其它参数的测量，加上数据分析处理，不仅可以实现对复杂流体的动态测量以及长期监测，而且成本低廉。 /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/d58b6ff6-0b3d-4677-8681-a8052d74b243.jpg" title=" IMG_0133_副本.jpg" alt=" IMG_0133_副本.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 报告题目：高端压电材料在智能化时代的重要作用 /strong /p p style=" text-align: center " strong 报告人：美国宾夕法尼亚州立大学 曹文武教授 /strong /p p 　　压电材料是把机械能和电能相互转换的功能材料，高性能压电材料是制备高端精密仪器的关键，如传感器不够灵敏、超声成像模糊、位移控制量程不够、制动器力度不够、控制线性度差、温度漂移严重等，其根本原因都是压电材料不够好。弛豫铁电PMN-PT单晶带来了超声技术的飞跃发展，使其从2D发展成为4D。曹文武为大家展示了其团队在高性能的多元系PZT基压电陶瓷和无铅压电材料的最新进展。 /p p 　　除上午的主会场之外，下午还安排了11个分会场，对众多仪器行业的热点问题进行了讨论。 /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/dafe8048-9f99-4048-a381-ef34cb91226a.jpg" title=" IMG_0329_副本.jpg" alt=" IMG_0329_副本.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 分论坛一：空天探测与仪器 /strong br/ /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/f1662026-a726-4d78-8eb7-56ea234687f6.jpg" title=" IMG_0319_副本.jpg" alt=" IMG_0319_副本.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 分论坛二：化学测量与分析仪器 br/ /strong /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/8925d568-d6e9-4b9d-a45d-eb9e65bcfcce.jpg" title=" IMG_0164_副本.jpg" alt=" IMG_0164_副本.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 分论坛三：海洋、气象探测 /strong br/ /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/cd41c35e-2a80-4c39-aebb-96b77a41e50a.jpg" title=" IMG_0332_副本.jpg" alt=" IMG_0332_副本.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 分论坛四：生命健康与医疗仪器 br/ /strong /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/c741fa84-378c-4109-b3a1-630fea4b74b3.jpg" title=" IMG_0324_副本.jpg" alt=" IMG_0324_副本.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 分论坛五：精密仪器与智能制造 /strong /p p style=" text-align: center " img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/62cb3cea-4692-419e-a67e-e9b66add4579.jpg" title=" IMG_0312_副本.jpg" alt=" IMG_0312_副本.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 分论坛六：智能感知技术 /strong br/ /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/be3b60f7-8677-4025-86c2-5a8c6882ea1f.jpg" title=" IMG_0340_副本.jpg" alt=" IMG_0340_副本.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 分论坛七：电子测量仪器与技术 br/ /strong /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/09834533-8fc8-4699-8df1-028b9e109cad.jpg" title=" IMG_0327_副本.jpg" alt=" IMG_0327_副本.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 分论坛八：自动检测与控制技术 /strong br/ /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/6cb126eb-86e3-429f-be36-b7c8a81b30b9.jpg" title=" IMG_0342_副本.jpg" alt=" IMG_0342_副本.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 分论坛九：工业安全技术 br/ /strong /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/91e662e4-95d7-490b-8ed0-5581273f8387.jpg" title=" IMG_0336_副本.jpg" alt=" IMG_0336_副本.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 分论坛十：青年学者论坛 /strong br/ /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/78a75ef9-a60c-4bd0-8494-a673254580e7.jpg" title=" IMG_0315_副本.jpg" alt=" IMG_0315_副本.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 分论坛十一：教育论坛 /strong /p

新机遇！国产仪器需借助智能化技术推进 近日，中国科学院各研究所斥资10782.67万元的预算，对《中国科学院2016年仪器设备部门集中采购项目(第一批)》进行公开招标。本次招标共28包，有22个研究院参与。 在采购文件中可以发现，该标书将以促进中小企业发展，鼓励采购节能环保产品为重要采购依据。据悉，在中科院本次的采购项目中主要以采购电子显微镜为主。显微镜是由一个透镜或几个透镜的组合构成的一种光学仪器，主要用于放大微小物体成为人的肉眼所能看到的仪器。电子显微镜由于放大倍数高，在材料科学特别纳米科学技术上的地位尤其重要。 近日，中国科学院各研究所斥资10782.67万元的预算，对《中国科学院2016年仪器设备部门集中采购项目(第一批)》进行公开招标。本次招标共28包，有22个研究院参与。在采购文件中可以发现，该标书将以促进中小企业发展，鼓励采购节能环保产品为重要采购依据。据悉，在中科院本次的采购项目中主要以采购电子显微镜为主。显微镜是由一个透镜或几个透镜的组合构成的一种光学仪器，主要用于放大微小物体成为人的肉眼所能看到的仪器。电子显微镜由于放大倍数高，在材料科学特别纳米科学技术上的地位尤其重要。

p 　　不久前，笔者有幸在中国工程院参加了由中国机械工程学会、中国汽车工程学会、中国电工技术学会、中国仪器仪表学会、中国农业机械学会联合主办的“2018年迎春报告会”。“迎春报告会”是每年元月五家学会联合奉献给会员们的一个品牌项目，也是学会间友好合作、会员间沟通交流有效平台。报告会邀请国内著名专家就重大年度热点问题进行全方位的分析和深度解读，报告主题所涉猎的领域相当广泛，包括：工业、科技、军事、国际关系、地区局势等。本次报告会，主办方邀请到了中国工程院院长周济院士，以“新一代智能制造——新一轮工业革命的核心驱动力”为题对“智能制造”进行了全方位分析和深度解读。 /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201801/insimg/e153d58f-87f2-4ba2-8245-4578fff76294.jpg" title=" timg.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 周济 院长 /strong /p p 　　自盘古开天辟地以来，大地生灵进化，从猿到人。当人类文明出现在这个星球上后，人类的社会形态与生产方式随着历史的变迁，也在不断地发生改变。 /p p 　　18世纪中叶，以英国为代表的工业国家，展开了以机械化为中心的第一次工业革命。珍妮纺织机、瓦特蒸汽机、以及以蒸汽机为动力的轮船、火车等交通工具相继问世。解放双手、以车代步的模式给人类的生产、生活带来了极大的改变。 /p p 　　19世纪70年代，标志着电气化时代的第二次工业革命爆发。西门子发电机、爱迪生电灯、电话等发明让人类社会进入了“电气”时代。也正是有了那时的电力等的发明和应用，才有了现在的各种电脑、播放器，以及便于沟通交流和娱乐的手机。 /p p 　　第三次工业革命始于二战结束后，以信息技术为显著特点，又称信息化革命。具体而言，就是以电子计算机为代表的信息技术应用范围越来越广，计算速度不断加快，能够完成人脑无法完成的大规模复杂计算、大量数据存储以及信息的快速传播。正因如此，使得空间技术、核能技术和生物技术的快速发展成为可能。 /p p 　　几次工业革命的产生，其原因归跟到底，在笔者看来，基本上可以总结为：提高生产效率，提高产品质量，优化生产要素配置，降低成本，满足用户不断增长的个性化需求。以第三次工业革命为例，1950年，全球GDP总量为5.3万亿美元，在1970达到了13.8万亿美元，年均复合增长率达到了4.9%，其中在1960~1970年间年均增长高达5.03%(数据来源：互联网)。 /p p 　　二十一世纪的现在，以智能化制造为标志的第四次工业革命正在展开。 /p p 　　由于智能制造是一个大概念，范式众多，不利于形成统一的智能制造技术路线，给企业在推进智能升级的实践中造成了许多困扰。根据中国工程院的最新研究成果，综合智能制造相关方式可以总结归纳和提升出三种智能制造的基本范式，也就是数字化制造、数字化网络化制造，数字化网络化智能化制造(即新一代智能制造)，智能制造三个基本范式次第展开、迭代升级。一方面，三个基本范式体现着国际上智能制造发展历程中三个阶段，另一方面对中国而言，必须发挥后发优势，采取三个基本范式& quot 并行推进、融合发展& quot 的技术路线。 /p p 　　具体到未来三年到五年之内，我国推进智能制造的重点则是大规模地推广和全面应用数字化网络化制造，即第二代智能制造。德国工业4.0和美国工业互联网完善地阐述了这一阶段的制造范式，也提出了实现数字化网络化制造的技术路线。而真正能够称得上是新一代工业革命的，则是要到智能制造的第三阶段，即数字化网络化智能化制造。如果说数字化网络化制造是新一轮工业革命的开始，那么新一代智能制造的突破和广泛应用将推动形成这次工业革命的高潮，引领真正意义上的工业4.0，实现第四次工业革命。那么，新一代智能制造系统比第一代和第二代有什么进步?最本质的特征就是它的信息系统发生重大变化。增加了认知和学习的功能，原来我们在上一代的信息系统当中，主要只有感知、分析和决策和控制的功能，现在增加了一个新的功能，就是认知和学习功能，因此信息系统不仅具有强大的感知计算分析和控制能力，更加具备了学习提升和产生知识的能力。 /p p 　　2015年，国务院印发《中国制造2025》，部署全面推进实施制造强国战略。要通过“三步走”的一个战略，大体上每一步用十年左右的时间来实现我们从制造业大国向制造业强国转变的目标。到2025年，我国要进入世界制造强国的第二梯队，即工业技术水平接近德国、日本 到2035年，我国在第二梯队中要居于前列，即开始超越德、日 到2045年，我国要进入世界制造强国的第一梯队，即和美国并驾齐驱。而《中国制造2025》的主攻方向之一就是智能制造。 /p p 　　国家工业战略的时间表已经制定，战略方向也非常清晰，就是以制造业的繁荣和强大，来支撑国家的繁荣和强大，笔者听来确实让人热血沸腾。作为一家分析仪器行业的专业网站，我们也在观察，中国分析仪器工业自己的时间表又将如何制定? /p p & nbsp & nbsp 对于民族分析仪器制造企业而言，还有很多尚未完成数字化转型，这一课是需要补上的，数字化生产也是智能制造的基础。在产品层面，分析仪器/设备智能化的发展，据笔者浅薄的看法，首先应当结合利用大数据、云平台等新兴技术，进一步发展完善无需样品前处理或样品前处理简单的分析技术，譬如：近红外、拉曼、LIBS、常压敞开式离子源质谱等。其中原因其实也很简单，在现今的分析实验室，样品前处理的工作量在整个分析工作过程中一般能占到70%以上。如果能够让广大的实验室分析人员从繁重的样品处理工作中解放出来，无疑是善莫大焉；第二、依然和样品前处理有关，发展样品前处理自动化技术，并向智能化过渡。未来能否出现智能化样品前处理技术，即由设备自己来摸索、开发样品处理方法，我们充满期待 第三、利用传感器、大数据、人工智能等技术，对分析仪器/设备进行实时智能分析和智能控制，从而实现优化仪器/设备的运行和智能化保障。如果未来分析仪器企业希望从生产型制造向服务型制造转变，这是一个很值得关注的技术发展方向 第四、集成创新，即将多个分析或样品处理技术集成于一台仪器/设备上，这一技术发展趋势最近几年日见清晰，无论是进口产品还是国产产品，都有所体现。 /p p 　　最后，我们想说的是，无论何种“制造”，最终要由企业来落实。中国智能制造战略方针也指出：推进智能制造要充分激发企业内生动力，特别是广大中小企业，要实事求是地探索适合自己转型升级的技术路径。各级政府、科技界、学界、金融界都要共同营造良好的生态环境，帮助和支持企业特别是广大中小企业智能升级。 /p

水质检测一直是环境检测不可缺少的一部分。为了能够随时了解水质状况，确保我们的生活环境安全健康，不同的部门就需要不同配置和功能的水质检测仪器来满足其自身的检测需求，那么今天，我们就来介绍一款备受好评的实验室多参数cod氨氮总磷测定仪，在水利局中的实际应用本次客户主要检测的是cod氨氮总磷总氮等常规检测指标的项目，想要一款日常操作简单又检测准确的水质检测仪器，我们福建负责人员根据客户的需求以及日常检测情况给客户推荐了这款多功能智能多参数水质检测仪器，这款实验室多参数cod氨氮总磷总氮水质检测仪是由天尔仪器研发生产，是水质监测领域中的佼佼者。它采用符合人们检测的常规需求和检测的精准度配置，确保了产品的卓越性能和稳定性。此外，该产品还具有多种特点，如快速测定、智能操作、配置50+检测指标、数据存储和分析等，使其成为环保监测的得力助手。 天尔分析仪器有限公司是一家专注于水质检测仪器研发、生产、销售、服务于一体的高新技术企业，生产研发的有20多种型号的水质检测仪器，可以满足大部分的客户采购需求，广泛适用于适用于生活污水、工业废水、地下水、中水、地表水中多种水质污染物的检测 . 运用于水质检测实验室、市政、污水处理厂、环境监测站及教育科研高校、电厂、疾控中心、造纸电镀、水产养殖和生物药业、石化、煤炭、冶金、纺织、制药、食品等行业

为持续深化“万人助企联乡帮村”活动，帮助企业开拓市场，提振企业发展信心，8月18日，许昌市举办智能仪器仪表行业产销对接会。市“万人助企联乡帮村”活动办、市工信局、市住建局、市应急管理局相关负责同志及全市燃气、医药、电子、冶金、化工、煤炭、矿山等行业企业代表共计70余人参加座谈交流并实地考察企业展厅及生产车间。　　活动中，许昌驰诚电气有限公司推介了气体探测器、气体报警器、安全环保分析仪器与系统等主导产品，与会需方代表逐一介绍了企业需求和采购意向。经过对接，许昌驰诚电气有限公司与河南新天地药业股份有限公司、长葛市餐饮协会现场签订合作协议。　　此次产销对接会是贯彻落实市委八届五次全会精神、推动许昌市仪器仪表产业发展的具体举措，更是全市上下心无旁骛抓发展、全力以赴拼经济，高质量建设城乡融合共同富裕先行试验区的重要载体。本次对接会促进供需双方直接对接、相互了解，帮助本地生产企业开拓市场、扩大商品销售，帮助本地需求单位就近发现质优产品、享受便利服务，实现双方合作共赢。通过本次对接交流，实现更宽领域、更高层次的合作，补齐仪器仪表产业短板，全方面提升核心竞争力，打响仪器仪表“许昌智造”品牌，提升行业影响力。　　下一步，市工信局将持续加大工作力度，创新工作方式方法，深化企业服务举措，搭建政企沟通交流平台，营造良好发展环境，推动企业向高端化、智能化、绿色化、服务化转型，实现区域协同和互利共赢，助力许昌市制造业高质量发展。

智能仪器仪表在文物保护领域大展拳脚 6月，美国ALANTEK公司、沈阳仪表研究院与北京中聚新能公司开始合作，共同申报并获批了工业和信息化部、国家文物局组织开展的2015年度文物保护装备产业化及应用示范项目“文物专用高/超光谱成像设备”，进一步合作开发博物馆馆藏文物环境传感监测仪器仪表及系统的目标。 文物保护产业潜力巨大，要重点关注，大力拓展。我国现有各类博物馆3415家，馆藏文物3018.5万件，不可移动文物77万处，为了加强文物保护工作，国家设立了“国家重点文物保护专项补助资金”。“十二五”期间，国家投入了25个亿，其中有10个亿是用于馆藏文物预防性保护。2013年国家提出了文物保护装备产业化的发展方向，国家文物局与工信部签署《关于共同推进文物保护装备产业化及应用合作协议》，旨在构建政、产、学、研、用联合体，加快推进文物博物馆事业与科技、产业融合，提升我国文物保护与利用水平。2015年度规划投入资金4个亿用于该类专项，其中博物馆环境监测项目占比可达30%-40%。 而“智慧博物馆”概念的提出，对应用于文物保护领域的传感器及智能化仪器仪表产品的发展提出了新的要求。为拓展应用，仪表院与北京中聚新能和美国ALANTEK三方通过本次会谈商定，以“文物保护专用高/超光谱成像设备”产业化及应用示范项目为基础，进一步拓展传感器在文物保护装备应用领域的合作项目。 三方一致认为，要充分发挥传感器国家工程研究中心的技术优势以及中聚新能和ALANTEK在文物保护装备行业资源优势，以仪表院传感器应用技术研究所和自动化公司为主体，合作开发博物馆馆藏文物环境传感监测仪器仪表及系统。内容来自仪器仪表商情网

p & nbsp & nbsp 2007，北京奥运会的前一年，一家环境监测仪器公司在滨城青岛悄悄成立了。 /p p & nbsp & nbsp 谁也没想到，这家不起眼的小公司在成立一年后，其研制的微生物采样器就装备了北京奥运的各主要比赛场馆，在生物安保检测中发挥了重要作用。从相关当事人的记述中可以了解到，微生物采样器出厂前需要充放电老化，而当时为奥运场馆赶设备，时间紧，任务重，几位初创人员都铆足了劲没日没夜地赶进度，晚上轮流进行充放电试验直到天亮，保证了第二天按时装车发货。 /p p & nbsp & nbsp 如今，这家公司已发展成为拥有三家子公司、三大产品系列、十大自主检测技术平台、三百余人规模的团队，它就是“青岛众瑞智能仪器有限公司”（以下简称：青岛众瑞）。 /p p & nbsp & nbsp 一走进青岛众瑞，映入眼帘的“专利墙”让人感到一种视觉上的震撼。公司历年所获得的各种专利证书布满了大半的墙面。毫无疑问，这是一家醉心于研发的科技创新型公司，这也许和它的创始人的从业背景有着密切的联系。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201912/uepic/b9594b2f-ce75-4c6e-885d-ccda31b6d3d9.jpg" title=" IMG_2978_meitu_8.jpg" alt=" IMG_2978_meitu_8.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 专利墙 /strong /p p & nbsp & nbsp 何春雷，青岛众瑞智能仪器有限公司总经理，毕业于青岛大学物理系，曾从事多年的科学仪器技术研发工作。略带山东口音的普通话，谦逊的笑容，何春雷不让人有任何拘束之感。眼前的他身穿一件普通的青岛众瑞的工装，胸前挂着员工卡，做事一丝不苟，举手投足间，散发着“技术味”。而恰恰是这样一位穿着普通、行事低调的企业老总，却带领着青岛众瑞的研发团队一路摸爬滚打，屡获殊荣。 /p p & nbsp & nbsp 自公司成立以来，青岛众瑞已参与完成多项国家级科研项目，申获国家专利100余项。 /p p & nbsp & nbsp 2016年，该公司的ZR-3260型自动烟尘烟气综合测试仪获得中国工业设计最高荣誉“红星奖”。这个奖被誉为是中国工业设计领域的“奥斯卡”，经常与德国IF奖、红点奖相提并论。 /p p & nbsp & nbsp 2019年，青岛众瑞又凭借“持久性有机污染物分析关键技术及成套设备研发”拿下山东省科学技术进步一等奖（资料显示：当年山东省157个科技进步奖获奖项目中，一等奖仅为32项）。同年，青岛众瑞与海尔、海信、中车四方一起入围青岛企业创新50强名单。 /p p & nbsp & nbsp 除了积极参加国家级研发项目外，另一方面，青岛众瑞在产品研发方面也紧贴用户市场需求，让研发做到有的放矢，以定制化满足用户的差异化需要。 /p p & nbsp & nbsp 一句话，较强的研发能力称得上是青岛众瑞的第一“标签”。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201912/uepic/18dcb0dc-7e32-4c02-91f4-b5795fdee947.jpg" title=" DSC_3862_meitu_1_meitu_2.jpg" alt=" DSC_3862_meitu_1_meitu_2.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 产线掠影 /strong /p p & nbsp & nbsp 而如果说研发是企业发展的动力之源的话，那么生产就是企业发展的基本保障。在青岛众瑞的生产车间里，一块醒目的提示牌吸引了笔者的目光——“自检互检 确保产品零缺点”。 /p p & nbsp & nbsp 从这个提示牌可以看出，青岛众瑞对于员工间的协作非常重视。每位生产线上的一线员工不但自己要严格按工艺、按标准生产，对自己的产品进行检查，区分合格与不合格的产品，控制自检合格率。同时，也要及时发现相互之间被加工产品或零部件的不合格现象，便于及时采取补救措施，从而保证产品的质量，减少浪费。 /p p & nbsp & nbsp 应当说，生产一线操作者是最了解产品的特性及异常的，也能最早最及时地发现问题。寻求解决方法也更加及时、更有针对性，最终效果也往往是“药到病除”，这无形中也提高了生产效率和员工自身的收益。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201912/uepic/39db9fbc-f2b7-4cea-aff7-181a662caa02.jpg" title=" 钣金件1_meitu_3_meitu_4.jpg" alt=" 钣金件1_meitu_3_meitu_4.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 品控“尖兵” /strong /p p & nbsp & nbsp 当然，作为一家成功的企业，光有研发和生产还是不够的。“一流企业做标准”，这句话对中国优秀企业来说可能是耳熟能详，在环境监测领域，标准化已成为继技术创新外的另一个深层次竞争形式。而青岛众瑞也是在以实际行动践行着这一高科技行业发展的普遍规律，即积极参与包括国标在内的各级环境、生物相关的仪器技术/检测方法标准的制定，以期引领行业发展。 /p p & nbsp & nbsp 以大气监测工作为例，提高相关设备的技术水平至关重要，这不仅保证了监测数据的准确性，降低设备故障发生率，还减少了环境监测成本，提高资源利用率。为了实现这一目标，规范环境空气成份量自动监测质量评估工作就显得非常关键。而青岛众瑞目前正在参与制订的国家标准之一就是《环境空气检测仪器在线校准规范》。据悉，该标准已经审定通过，正在报批。通过参与标准的制定，一方面可以促进企业自身业务的发展，同时也是在为行业的进步出谋划策，增添动力。 /p p & nbsp & nbsp 本次走访行程虽短，但印象深刻。青岛众瑞在市场上的行事风格看似低调，但实际上却是始终紧盯着行业的发展方向，不断推陈出新。这种“低调”的企业文化让青岛众瑞的每一步走得稳健而笃定。 /p p strong 编者按： /strong /p p & nbsp & nbsp span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai " 在青岛众瑞的厂区内，厂房扩建正在进行中，一座新的厂房正在拔地而起。而扩建项目完成后，青岛众瑞将达到年产环境监测仪器5000余台的生产能力。 /span /p p span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai " & nbsp & nbsp 企业的扩张肯定是好事，但也可能将面临一些未知的挑战，特别是对于一家产品线较广的高科技制造企业。这些挑战可能来自产品检验，可能来自产品/技术路线规划，也可能来自物料采购及来料控制...... /span /p p span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai " & nbsp & nbsp 在走访会谈的过程中，何总也向仪器信息网首席执行官唐海霞女士介绍了公司下一步的发展规划。唐总则从行业大势与企业发展的综合维度，对青岛众瑞的产品线规划、质量管理、新品研发等方面提出了中肯的建议。 /span /p p span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai " & nbsp & nbsp 中小企业是我国经济发展的中坚力量，科学仪器行业也不例外。面对中小企业发展过程中碰到的痛点、难点、堵点问题，我们希望通过信息化赋能，为它们专业化能力的提升助力，最终帮助企业实现高质量发展。 /span /p p span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai " /span /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201912/uepic/a8a9d3ca-e593-4d5b-9ffe-7d4441313ac7.jpg" title=" IMG_2980_meitu_6.jpg" alt=" IMG_2980_meitu_6.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 青岛众瑞智能仪器有限公司总经理 何春雷（左三），仪器信息网首席执行官 唐海霞（左四） /strong br/ /p

近日有消息称，中国将取消对互联网软件公司的税收优惠政策。其实早在8月3日，阿里巴巴在公布业绩后的电话会议上就已经提前向投资者“预警”：公司部分业务将不再被视为重点软件企业，从而不再享受10%的税收优惠政策。如果10%的税收优惠没有了，意味着本财年阿里的利润将减少17亿美元（110 亿元人民币）！腾讯作为中国最大的游戏公司，最坏的情况是税率升至25%。互联网企业已成为软件行业人才“黑洞”华中科技大学CAD中心主任陈立平表示，国内软件人才培养大多是做上层的应用软件，最基础的算法、操作系统、软件开发环境等领域乏人问津，很难构建起从算法到软件再到应用的良好生态，这其中的部分原因是做上层应用软件的企业能提供更好的待遇。一家工业软件研发相关单位负责人也表示，刚毕业的硕士毕业生在其单位的年薪在12万到15万元之间，工作七八年后的开发人员年收入也仅能达到20万元。一些互联网、游戏公司轻易就能用数倍年薪挖人，有经验的开发人员流失，是许多企业共同的感受。提供一个好平台能在短期内留住人才，但积累到一定程度后他们肯定会走，因为薪资水平很难留人。互联网已成为软件人才“黑洞”。软件企业新政将为工业软件释放人才红利相关人士称，中国监管机构正在考虑收紧所谓的“关键软件企业”的资格标准，对互联网公司享受的减税优惠提出更严格的要求。4月，工业和信息化部与其他三个部门一起公布了软件企业的指导方针。据媒体报道，这些指导方针将有助于确定哪些企业可以被列为新的“重点软件企业”，别列为此类企业可以获得10%的优惠税率。4月的指导方针指出，合格的公司必须拥有“核心关键技术”，并以此为基础开展业务。这些公司的业务或产品也需要拥有自己的专利或知识产权。在人员方面，指导方针规定，公司必须至少有40%的员工拥有本科或以上学历。此外，研究和开发专业人员需要至少占总人数的25%。符合条件的公司的研究和开发支出也必须占总收入的7%以上，而不是此前的6%。与软件产品开发有关的收入应至少占收入的55%，而以前是50%。随着新政策的来临，互联网企业的利润和业务大幅收缩，企业将降低薪资标准和招聘规模，甚至裁员，从而释放大量软件人才红利。软件人才红利将流向其他软件领域。其中大量人才将流向工业软件。国产工业软件迎来发展契机工业软件支撑着工业企业的业务和应用，是工业企业提质增效的重要工具。工欲善其事必先“利其器”，在软件行业中，工业软件是一个小众产业，却是工业制造的大脑和神经，在产业链中发挥关键作用，堪称工业领域的皇冠。高端工业软件更是皇冠上的明珠。应用于工业领域的软件都属于广义上的工业软件，按具体应用环节可分为研发设计类、生产控制类、经营管理类和运维服务类。目前我国工业软件自主程度较低，对国外依赖严重，面临“卡脖子”的风险。2020年6月6日开始，因被列入美国商务部实体名单的原因，哈工大、哈工程被禁止使用MATLAB。工业软件研发人才极度匮乏，导致国产工业软件难以自主开发，国外巨头几乎垄断我国工业软件市场。据走向智能研究院的研究评估，在我国计算机辅助设计（CAD）类软件市场，法国达索、德国西门子、美国PTC以及美国Autodesk公司市场占有率达90%以上。CAE仿真软件市场领域，美国ANSYS、ALTAIR、NASTRAN等公司占据了95%以上的市场份额。随着软件企业新政施行，互联网企业将释放大量人才红利，其中部分人才将涌入工业软件领域。而近年来，国家层面也相继出台了《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》、《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》、《工业互联网APP培育工程实施方案(2018-2020年)》等一系列文件，支持自主可控工业软件的应用和创新发展，带动制造业的转型升级。工业软件助推仪器智能化趋势工业软件也是仪器智能化的利器。伴随着制造业逐步迈向自动化、信息化、智能化，各大科学仪器巨头也推出了自己的智能化解决方案。比如，著名科学仪器巨头梅特勒托利多，推出了LabX 实验室软件，结合XPR Automatic 智动天平对实验室进行联网，可以轻松实现高效、合规和无缝的流程。仪器仪表作为我国制造业的重要组成部分，其智能制造升级也极大地影响着“中国制造2025”和“工业4.0”的进程。工业4.0的基础是数字化、网络化和集成化，核心就是在制造业中采用物联网和服务网，涉及的关键技术是信息技术，工业4.0涉及的关键技术是信息技术，只有拥有了高水平的工业软件，才能实现工业制造业的强心健魄。随着智能制造和国产工业软件的发展，未来仪器智能化将成为趋势。