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制造技术和创新40年
五年前，我们在阿亚拉集团（Ayala Group）制定了2020年雄心勃勃的增长计划，将其视为我们长期战略规划周期中的下一个路点。当时没有人可以预见到19日的出现及其在全球范围内会造成的破坏。在撰写本文时，该病毒在全球范围内夺去了超过260万的生命，并导致全球经济逐年减少4％，这表明我们日益相互联系的世界的脆弱性。几乎没有任何行业幸免。与以前的危机不同，危机往往会影响某些部门，这是一项罕见的业务，不必与大流行的经济，人类和技术影响抗衡。此外，在整个全球制造业中，该行业继续面临几个先前存在的逆风，例如收紧供应链，加强竞争和地缘政治冲突。
迈向认知自我优化制造系统
摘要：工业控制系统在当今的制造系统中发挥着核心作用。在保持和提高生产能力和生产力的同时，生产系统的复杂性也随之大幅增加，并朝着更加灵活和可持续的方向发展。为了应对这些挑战，需要先进的控制算法和进一步的发展。近年来，基于人工智能 (AI) 方法的发展引起了研究和行业对未来工业控制系统的极大关注和相关性。基于人工智能的方法越来越多地被应用于各种工业控制系统层面，从单个自动化设备到复杂机器的实时控制、生产过程和整个工厂的监督和优化。因此，人工智能解决方案被应用于不同的工业控制应用，从传感器融合方法到新型模型预测控制技术，从自优化机器到协作机器人，从工厂自适应自动化系统到生产监督控制系统。本篇展望论文的目的是概述人工智能方法在不同层次上对工业控制系统的新应用，以提高生产系统的自学能力、整体性能、相关流程和产品质量、资源的最佳利用和工业系统安全性以及对不同边界条件和生产要求的适应能力。最后，讨论了主要的未决挑战和未来前景。
“使东部印度成为制造枢纽”
[B] (12:30-2:00 pm) Panel 1: Leaders from Government, Industry and Innovation Clusters Chair : Mr. SS Mohanty , Formerly Director Technical.SAIL and Former President,IIM 12.30-12.40 pm Ms. Atashi Saha, Dy General Manager,The Indian Institute of Metals Role : MC to announce the Panel 1 discussion topic and invite the Panel Chairman, Moderator and the Panellists on virtual dais 12.40-12.50 pm，英国高级制造研究中心Stuart Dawson先生角色：演讲者1/Panellist，他将描述建立行业学术创新集群的成功，以使Sheffield（英国）及其周围地区的经济发展为增值产品。12.50-1.00pm Mahendran V Reddy先生，新加坡国家添加剂制造创新集群，角色：演讲者2/Panellist，他将描述添加剂制造创新集群在促进较短的领导者驱动产品中的高端产品生产中的作用。1.000-1.10 pm，塔塔汽车公司（Tata Motors） 1.000-1.10 pm girish wagh先生>>角色：演讲者3/Panellist，他将描述塔塔汽车公司（Tata Motors）的当前存在和生态系统，以及印度东部地区的其他关键塔塔集团公司。他将在汽车领域内共享与先进材料有关（例如高级钢，电动电动电池）和一些关键促使人吸引该地区制造公司的新兴机会。1.30-2.00 pm面板1：讨论1.10-1.20 pm Raju Rai先生，副总裁兼运营主管，L＆T 角色：演讲者4/Panellist，他将谈论先进的制造技术，这些技术正在推动全球经济及其在工程和基础设施行业中的作用。1.20 - 1.30 pm Harsh H Rajani先生，帝国北极星角色：演讲者5/Panellist/Panellist，他将谈论一个具有成本效益和土地有效的关键金属生产群集（这将使High End Systems有益于High -Endors and Bunder offerrous以及非有效性领域），以驱动高端系统，以培训高级系统，以探讨机会并获得更多机会。
数据驱动的金属添加剂制造过程中温度演变的预测
aabstr abtract Act ..在这项研究中，开发了一种数据驱动的深度学习模型，以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下，许多沉积层（以上30）通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析（FEA）能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络（FFNN）方法，以重现由FEA产生的温度场。因此，训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量，节点坐标和时间外，还认为五个相关的层数，激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明，FFNN可以很好地预测温度演化，在12秒内精度为99％。
制造和农业可持续物流的定量比较分析：途径
抽象的可持续物流实践对于旨在最大程度地减少环境足迹并满足对环保产品的需求不断增长的企业至关重要。尽管对这些实践进行了广泛的研究，但在理解制造业和农业之间的领域特定差异方面仍然存在很大的差距。这项研究对这两个关键行业的可持续物流实践进行了首次详细的比较分析。使用定量方法，我们发现了可持续物流实践的采用和影响中的不同模式，从而揭示了每个部门的独特挑战和机遇。我们的发现表明，尽管这两个行业都从环境和经济上从这些实践中受益，但驱动因素和障碍之间的差异很大。这项研究填补了文献中的重要空白，并为旨在提高供应链可持续性的企业和政策制定者提供了可行的见解。
人工智能（AI）在生物技术制造中的作用
日期：2024摘要生物技术制造中人工智能（AI）的整合标志着该领域的变革性进步，为创新，效率和精确性提供了前所未有的机会。本文探讨了AI在生物技术制造的各个方面的多面作用，包括药物发现和开发，过程优化，自动化和数据分析。AI驱动的预测建模和高通量筛查正在通过实现个性化医学并加速新疗法的发展来彻底改变药物的发现。在生物处理中，AI增强了监视，质量控制和效果改善，从而导致更有效和具有成本效益的生产。 自动化和机器人技术，由AI提供动力，简化制造过程，减少人为错误并增加吞吐量。 此外，AI能够通过机器学习算法分析大量数据集的能力支持数据驱动的决策，促进创新并改善结果。 尽管有这些好处，但在生物技术制造业中采用AI仍面临诸如数据质量和可用性，与现有系统，监管障碍以及劳动力培训的需求等挑战。 但是，AI技术的持续进步以及AI和生物技术部门之间的合作有望克服这些障碍，为未来的应用铺平了道路，这可能会对全球健康和环境可持续性产生重大影响。在生物处理中，AI增强了监视，质量控制和效果改善，从而导致更有效和具有成本效益的生产。自动化和机器人技术，由AI提供动力，简化制造过程，减少人为错误并增加吞吐量。此外，AI能够通过机器学习算法分析大量数据集的能力支持数据驱动的决策，促进创新并改善结果。尽管有这些好处，但在生物技术制造业中采用AI仍面临诸如数据质量和可用性，与现有系统，监管障碍以及劳动力培训的需求等挑战。但是，AI技术的持续进步以及AI和生物技术部门之间的合作有望克服这些障碍，为未来的应用铺平了道路，这可能会对全球健康和环境可持续性产生重大影响。总而言之，AI在生物技术制造业中具有变革性的潜力，在推动进步和创新的同时，为该行业最紧迫的挑战提供了解决方案。随着技术的不断发展，AI与生物技术之间的共生关系可能会产生新的突破，最终增强了生物技术过程和产品的疗效和效率。
重新审视香港先进制造业
第四次工业革命（“工业 4.0”或“I4.0”）在很大程度上推动了先进制造技术和工艺的应用。工业 4.0 目前正在培育“智能工厂”的概念，这将大幅提高劳动生产率，使成本相对较高的国家在全球市场上具有竞争力，特别是使制造业能够以小批量生产高价值产品。事实上，工业 4.0 可以通过自动化、机器人和人工智能等高科技推动因素解决香港的劳动力挑战。麦肯锡全球研究院估计，全球自动化每年可使生产率增长 0.8% - 1.4% 1 。制造业中约 64% 的任务可以实现自动化。普华永道预测，到 2030 年，工业 4.0 技术可为全球经济贡献 15.7 万亿美元 2 。
先进制造技术与应用（...
制造技术是一个不断发展的领域，它不断地融入新的迭代和创新，为当今的制造商创造激动人心的新机遇并打开进步之门。制造业面临着加工先进材料的挑战，这些材料需要高精度、尺寸精度、复杂几何形状和更好的表面光洁度，从而导致制造业发生重大转型。工业中对具有微型特征的微型部件的需求也与日俱增。为了应对这些工业挑战，特别是在“自力更生的印度”时代，工程专业的学生需要从研究人员那里了解各种先进的制造技术及其具体应用。印度政府的“印度制造”运动旨在将印度打造为全球制造业中心。拟议的在线短期课程的目标是与学员分享先进制造领域的演讲者为“Atma Nirbhar Bharat” 的可直接工业应用的产品进行/观察到的尖端研究和开发。演讲者是来自外国大学、印度理工学院 (IIT)、国家理工学院 (NIT)、CFTI 和其他知名机构的杰出研究人员。