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先进数字化技术之下的世界制造业图景

纵观世界工业发展历史,制造业无论是在国内经济增长,还是出口贸易中,都是重要的发展引擎。在数字化技术背景下,制造业呈现出新的发展图景,根据数据显示,先进制造技术对竞争力、产品的产量和质量、建立优质商业模式和环境可持续性发展产生了积极影响。

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探秘美国制造业亮点,不得不知的10项先进制造技术

据《华尔街日报》报道,奥巴马总统发起成立的先进制造业合作委员会(Advanced Manufacturing Partnership)对未来做了一下展望。该组织划出了11个技术领域,认为这些领域将对制造业竞争力的决定起到关键作用,应当成为全国研发行动的重点。

  • 2021-11-19
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机械制造业中的先进制造技术及应用

制造业是国家经济发展的重要支柱,制造技术是制造业赖以发展的支撑,是发展竞争优势的有力武器。在制造技术近200年的发展过程中,经历了从作坊—机器生产,向批量生产、低成本大量生产、高质量生产、柔性生产,直到目前面向市场的生产的变化过程,并进一步向面向顾客生产方向前进。正是为了实现这种生产方式的转变,先进制造技术(AMT)应运而生。它是传统制造技术不断吸收机械、电子、材料、能源、信息及现代管理等技术成果,将其综合应用于制造全过程,实现优质、高效、低耗、清洁和灵活生产,取得理想经济效果的制造技术的总称。

  • 2021-11-19
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先进制造技术发展趋势和中国制造业现状

先进制造业,特别是装备制造业,是建设创新型国家的重要工业。我国已经是制造大国,但远不是制造强国。中国要能从制造大国进入到制造强国的行列,第一要有雄厚的产业规模;第二要有强大的创新能力;第三要有优化的产业结构;第四要有良好的质量效益;第五要有持续的发展潜力。

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远程在线设备智能监测系统在4000t/d生产线上的应用

分别对2条4000t/d熟料生产线实施了设备智能在线监测项目改造,涵盖137台重点设备的747个测点,实现了数据远程在线采集和设备故障智能诊断与集中管控,有效提升了生产线的设备管理水平及企业的预防性维修水平,为生产线的安全、长周期、高效运行提供了有力的保障,同时其便捷的扩展性也可以为后续公司“智慧工厂”的建设提供数据库及技术支持。

  • 2021-11-19
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微雾抑尘装置在卸料点的应用

在水泥生产过程中,物料卸料、物料转运、成品装车等处均会产生大量无组织排放的粉尘颗粒,邯郸金隅太行水泥有限责任公司(以下简称“我公司”)的石灰石布料机卸料点和原煤堆棚内煤粉车卸车点处出现的扬尘问题已成为危害健康、污染环境的一大难题,本文介绍我公司通过在物料卸料点安装微雾抑尘装置,有效地解决了粉尘的无组织排放问题。

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中国教育发展报告2021-德勤-2021.11-36页

梳理今年以来的政策治理,政策基调已从“大力发展”转向“有序监管”,从年初的打击虚假宣传和严查资本运作,到年中的校外教育培训监管司成立,直至“双减”新规印发,政府致力于加强资本管控和校外培训监管,抑制学科类教育培训的商业化发展,减少中小学生的学习和升学压力,全面推进义务教育改革,丰富和完善现有的教育系统,从而有利于实现教育公平化和全面化。

  • 2021-11-19
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NGOAN智能光接入网白皮书

NGOAN基于实现三大核心功能为目标:一是接入网超宽化、承载差异化以及数字化能力,分别体现在“光+WLAN融合超宽化”、基于一网双平面的网络切片,以及智能ODN的哑资源数字化;二是接入网自动、自优、自愈,未来走向自智的能力,充分依托接入网靠近用户、靠近业务的天然优势,基于对网络和应用的多维度全量感知,实现对业务和网络的闭环优化;三是海量分散异构算力成网可调度,可开放的算力基础设施层能力,实现光接入网的算力+连接融入云边端三级算力网络架构中,并成为未来面向消费和垂直行业场景中算网服务的重要一环。

  • 2021-11-19
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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