认知自动化结合AI、机器学习与计算机视觉，推动智能制造质量管理升级，实现预测分析、自主检测和实时优化，助力工厂迈向认知化。

尼康计量（Nikon Metrology）与…

密歇根大学与亚利桑那州立大学联合成立制造业数字孪生中心，推动工业设备互联与标准化，开发可复用、可扩展的人机协作数字孪生，实现生产线优化、质量提升与预测维护，为制造企业提供高效、可维护的数字化解决方案。

DTU Risø依托先进测试设施，结合蔡司TRITOP与ARAMIS光学三维测量系统，对风电叶片的负载、变形与损伤特性进行深入研究，助力数字孪生模型构建，优化设计与生产流程，全面提升风机性能与使用寿命。

“扫描优先”数字孪生助力汽车制造商实现预测性维护，通过高精度3D扫描快速构建工厂数字模型，实现远程协作、碰撞检测和虚拟验证。提升生产效率、减少返工与现场成本，为工厂布局优化、设备安装和维护提供可靠解决方案，推动智能制造升级。

逆向工程已从简单的复制发展为创新驱动工具，结合现代3D扫描和智能软件，支持快速原型、生产适配及维护，推动各行业产品开发、生命周期延长和设计创新。

航空发动机是飞机的心脏，在其内部，涡轮叶片在…

三维扫描技术助力工业4.0质量控制，实现高精度非接触测量、自动化检测与数据追溯，提升制造效率与可靠性，广泛应用于汽车、航空航天及医疗等行业。