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数字化工厂如何变成智能工厂

智能制造技术与数字化工厂应用:智能制造产业与技术背景、智能制造基本内涵与关键技术、基于RFID的智能制造技术与应用;制造需求:多品种多批量、高质量低成本、柔性制造快速响应、节能减排环境友好等

  • 2022-02-08
  • 阅读3909
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  • 58页
  • pptx

《装备工业一司:智能工厂案例集》-21个标杆案例

案例 1 上汽大通汽车有限公司 上汽大通 C2B 模式打造智能制造标杆工厂 案例 2 潍柴动力股份有限公司 发动机行业全业务域智能制造实践 案例 3 徐州重型机械有限公司 基于装备智能化和全生命周期管理的高端轮式起重装备智能工厂 案例 4 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 智能制造助力高动车组关键零部件制造水平提升 案例 5 博世汽车部件(苏州)有限公司 数据驱动的汽车零部件智造之路 案例 6 丹佛斯(天津)有限公司 压缩机生产制造全生命周期协同制造平台 案例 7 杭州西奥电梯有限公司 面向大规模个性化定制与全生命周期管理的电扶梯智能制造新模式 案例 8 中国石油化工股份有限公司九江分公司 智能制造助力九江石化高质量发 案例 9 宁德时代新能源科技股份有限公司 专“芯”致“智”,宁德时代智能工厂实践与创新

  • 2022-02-06
  • 阅读3471
  • 下载25
  • 348页
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清华元宇宙2.0报告

该报告在详细梳理元宇宙的起源和发展脉络、技术与产业链等议题外,还对元宇宙的应用场景、远未来等进行了展望。从报告中不难看出,元宇宙的场景应用相当多元,医疗、教育、科普、旅游、社交等领域都将是其重要组成环节。其中,去年年初就提出构建社交元宇宙的Soul App,被认为是“目前最接近元宇宙定义的手机应用”。

  • 2022-01-29
  • 阅读3778
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  • 205页
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数字化转型工作手册-1102

中信联编撰的《数字化转型工作手册》该手册明晰了数字化转型是什么、干什么、怎么干、如何推等系列困惑。会议以“数字化转型开启融合发展新征程”为主题,多维度、多层次呈现工作进展、成效、计划和策略。

  • 2021-05-13
  • 阅读5785
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  • 44页
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数字化工厂规划及三年实施计划

1.現状及核心何題:目前BPM系統主要在銭潮本部、万向芍公司以及万向芍下属2家企止得到突施座用,迩未推广至其它主菅公司。目前BPM中共没汁流程/座用130个,其中已.上銭104个(不舎下属許昌エ厂"和精密件エ厂)。核心原因在于目前胚未建立完整的流程地圏,流程体系逐不完善,不統一。突施雉度較大。

  • 2021-04-06
  • 阅读3297
  • 下载35
  • 44页
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元宇宙报告(2021-2022):元宇宙座标解析

元宇宙并非仅仅像扎克伯格这样的技术公司高管的逐利梦想,而且还是一个伟大的技术和工程上的创新,如果它得到正确的应用,也是一个能为我们实现世界带来确实好处的有益工具。它的应用场景不仅仅在社会和娱乐,而是对制造业、城市规划、零售业、教育、医疗乃至整个人类世界有着广泛和深远的意义。

  • 2022-01-24
  • 阅读2739
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  • 65页
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阿里巴巴DevOps实践指南-2021

数字化是一次产业革命,DevOps 是其中的重要组成部分。 每一次产业变革都从革命性的技术开始,围绕它建立新的基础设施,形成新的技术和管理范式,最终彻底变革 整个产业。那些及早建立新基础设施,并引领新技术和管理范式迁移的经济体将从一轮产业革命中崛起。

  • 2022-01-19
  • 阅读2786
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  • 184页
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汽车行业工业4.0智能工厂解决方案

在汽车制造业中,冲压、焊装、涂装、总装合为四大核心技术(即四大工艺)。 从结构上看,轿车/商用车属于承载式车型无骨架车身, 卡车/SUV属于非承载式车型有车架, 主要区别于总装车间的工艺。

  • 2021-10-26
  • 阅读2195
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  • 56页
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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无论是在自然科学、工程技术,还是经济与社会科学领域,高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库,如果同时具备全面的元数据,能够与其他数据源实现互操作,其用途将更加广泛。科研本身如此,科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程,旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素,始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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