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2023 年可持续发展报告
十多年来，我们一直致力于改善公司的环境足迹，采取重要措施保护和恢复我们生产产品所依赖的土地和资源。环境可持续性已融入我们的运营和文化。FMC 的全球环境可持续性工作组就是我们如何将业务与可持续性相结合的一个很好的例子。该工作组成立于 2022 年，旨在推动排放、能源、水和废物方面的改善。它由负责管理公司能源组合、维护设备、改进生产流程、采购材料以及优化包装、物流和车队的员工领导。在整个公司，员工驱动的可持续发展努力正在为我们的长期目标做出贡献，并帮助 FMC 成为一家更高效、更可持续的公司。
国家技术学院 (NIT)，蒂鲁吉拉帕利 ...
本短期课程 (STC) 旨在让学员掌握增材制造 (AM) 的先进知识，以及它在工业 4.0 和智能制造中的关键作用。随着全球工业向更加自动化和智能化的系统发展，增材制造与物联网、信息物理系统和大数据等数字技术的融合正在改变制造业格局。本课程将探讨增材制造对生产流程、设计方法的影响，以及它在航空航天、汽车和医疗保健等领域的应用。它还将解决采用增材制造技术所带来的挑战和机遇。通过理论知识和实践活动，学员将获得实用见解，了解如何在智能制造环境中利用增材制造和工业 4.0 之间的协同作用来提高生产效率和创新。课程内容
陶瓷胶带和基材
本技术数据表 (TDS) 中提供的信息（包括产品的使用和应用建议）基于我们在本技术数据表发布之日对产品的了解和经验。产品有多种不同的应用，并且您的环境中的应用和工作条件也不同，这些是我们无法控制的。因此，KERAFOL ® 不对我们的产品是否适合您使用它们的生产流程和条件，以及预期的应用和结果负责。我们强烈建议您自行进行预先试验，以确认我们产品的适用性。所有规格如有变更，恕不另行通知。对于技术数据表中的信息或有关产品的其他书面或口头建议，我们不承担任何责任。如果 KERAFOL ® 仍需承担责任，无论基于何种法律依据，KERAFOL ® 的责任在任何情况下均不得超过有关交付的金额。所有 KERAFOL ® 产品均依照 KERAFOL ® 不时生效的销售与交付条款和条件进行销售，可根据要求提供该条款和条件的副本。
利用人工智能实现智能供应链管理
可以说，在竞争激烈的全球经济中，运作良好的供应链管理 (SCM) 是确保任何企业成功的关键。SCM 包括整个生产流程的管理，从供应原材料一直到将最终产品交付给消费者。它旨在最大限度地降低总费用并最大限度地提高客户价值。近年来，人工智能 (AI) 已成为一种强大的工具，使 SCM 更加有效。AI 技术的应用已遍布 SCM 的所有组成部分。本章对这些应用进行了概述，包括 AI 算法在需求预测、物流、生产和设计决策支持系统中的突出应用。我们还讨论了区块链在 SCM 中的应用。最后，在案例研究中，我们提出了一种使用机器学习算法进行时尚零售销售预测的方法。
机电一体化技术的应用及其发展趋势分析 - Journals
李传义 广西贵宝工程监理咨询有限公司，广西贵港 537100 摘要：机电一体化技术的发展根源于对机电系统协同效应的需求，传统机电系统独立运行制约了工业生产和生活的效率。随着计算机技术和微电子元器件的兴起，机电一体化技术作为自动化、智能化、可持续发展的技术支撑应运而生。全球范围内各行业都积极探索机电一体化技术的应用，以提高效率、降低成本、改善生产流程和服务质量。环境保护和可持续发展理念的提倡，使得机电一体化技术朝着更加绿色、智能、可持续的方向发展。深入了解机电一体化技术的应用现状和未来发展趋势，才能更好地把握技术创新的方向。 关键词：机电一体化技术；应用；发展趋势
cecimo 关于人工智能法案的论文
在机床制造领域，工业人工智能的应用近年来稳步增长，特别是随着工业4.0的到来，机器连通性、机器学习和工业自动化等已成为我们生产流程的基本要素。尽管发展迅速，但与前沿学术研究领域的通用人工智能相比，我们行业中工业人工智能的能力仍处于相对早期的发展阶段，而通用人工智能的开发工作主要致力于构建能够执行需要人类智能的任务的计算机系统。事实上，工业人工智能主要涉及执行只需要有限智能的特定任务，不可避免地受到通过人造程序和算法建立的一系列狭窄约束和限制。为此，工业人工智能的日益应用为机床制造商提供了一种高效的工具，可优化工厂运营，提高机器和服务的生产率，同时显著提高能源效率和资源利用率。
2025 年欧洲药品管理局网络战略
新兴市场药物尤其是中药新药继续以惊人的速度涌现。除了确保基本老药的可及性之外，药物网络还必须具备监管新型药物的能力和知识，使有未满足需求的患者能够获得这些药物，同时继续确保总体而言收益大于风险。在全球范围内，所有社会都必须应对环境和气候变化、实现可持续发展并应对所谓的第四次工业革命的社会影响。从这个角度来看，欧盟和更广泛的欧洲经济区也继续面临着经济和政治挑战，尤其是现代社会所依赖的全球供应链和即时生产流程所带来的诸多挑战。其中包括对制造能力和从第三国采购的 API/起始物料的依赖，以及需要加强对新出现的健康威胁的应对。
本地化废物减量网络、全球销毁网络和循环经济
自从 McDonough 和 Braungart (2002) 出版《从摇篮到摇篮：重塑我们的制造方式》以来，人们开始思考如何（重新）设计制造业以创造循环经济 (CE)。建立这些循环经济的核心目标是通过减少、再利用和回收生产、分销和消费过程中的材料，将经济增长与自然资源枯竭和环境退化脱钩 (Hvass 和 Pederson，2019 年；Murray 等人，2017 年)。关键在于从围绕材料和能源的线性流动配置的生产流程转向围绕资源使用和废物残留问题配置的循环或“闭环”系统 (Brydges，2021 年)。这需要从根本上改变产品的设计、生产和消费方式，以便将可持续性、闭环思维和消费后实践置于商业模式的核心 (Hvass 和
21世纪全球增长故事：
人工智能的前景更加广阔，人工智能可能会进一步加速绿色技术的发展。随着基础模型的不断进步，人工智能越来越被认为是下一代通用技术，它将推动通用智能的发展，加速临界点的到来，并推动突破性技术在各个经济领域的部署——例如核聚变和太阳能、量子化学、替代蛋白质设计等等。人工智能还将对数据分析、建模和预测以及提高生产流程和供应链的效率和生产力产生越来越强大的影响。这些应用已经用于应对气候变化，包括用于提高农业生产力和恢复力的作物分析（X，无日期）、气候变化与北极海冰消融之间复杂相互作用的分析（Dungate，2021）以及能源需求管理，其中人工智能对于改善需求预测至关重要。