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航天智能制造的思考与展望

航天智能制造的现实思考与未来展望相关情况

  • 2021-09-13
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浅析我国汽车行业智能制造装备发展现状与挑战

浅析我国汽车行业智能制造装备发展现状与挑战

  • 2021-09-13
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面向未来的数字化转型:伊利用数字化思维引领健康食品行业

“数字化”对于许多人来说似乎颇为高深,但在伊利牧场饲养员老孙眼里,数字化是很接地气的事情,因为可以告诉他哪些奶牛最近食欲欠佳,哪些奶牛最近产奶量出现异常。老孙所使用的数字化系统,可以连接到牛耳上的耳标识别系统,从而读出牛的健康档案,就可以做到个性化的检测和精准饲养,从源头保证产品品质,这就是“数字伊利”在做的事:把数字技术应用在养殖、运输、生产、流通、消费等各个环节。

  • 2021-09-13
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机器人三维视觉技术及其在智能制造中的应用

机器人三维视觉技术及其在智能制造中的应用

  • 2021-09-13
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智能制造信息系统工控安全的研究与应用

智能制造信息系统工控安全的研究与应用情况

  • 2021-09-13
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华为:企业数字化转型如何做好数据治理?

数据治理,这个词是近年来的大热门。企业都知道数据治理很重要,它是数字化转型的基础。数据找不到、看不懂、不准确、不及时,都会成为企业数字化转型路上的重大阻碍。数据治理,就是用统一的数据管理规则,确保数据质量,让企业的数据清洁、完整、一致。可是,到底怎么才能做到这些呢?各部门之间数据语言不通,形成“数据孤岛”,怎么才能打通它们?有了足够多的数据,又该如何“治理”?怎么把控数据的质量?怎么让数据能被用起来?这些问题困扰着很多企业,华为之前也都遇到过。下面我们一起来看看,华为公司面对那些数据治理难题时具体是怎么做的。

  • 2021-09-13
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智能制造下基于11_X证书制度高职数控人才培养研究

智能制造下基于11_X证书制度高职数控人才培养研究

  • 2021-09-13
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腾讯数字化转型思考:“以人为中心”是国企数字化转型的底层逻辑

2020年是国企数字化转型冲关之年 在这样一个复杂环境下,我们给出的判断是,国企数字化转型正迅速进入“爬坡阶段”。“爬坡”是制造行业的一个术语,是产品在量产前夕的一个关键阶段。该阶段,人、设备、系统、物料、产线需要经过快速磨合、经过一段学习曲线,才能达到一个最佳的状态,才能以最优的方式将产品规模化生产出来。对国企转型来讲,则意味着,组织、战略、人、技术、流程、业务等要素必须发生同频共振,就像一台精密设备的零件一样,只有相互紧紧咬合在一起,才能达到系统性的最优。否则,仅是停留在价值链单一节点上的尝试,不但无关痛痒,甚至从某种程度上讲,局部转型会伤害到整体利益。

  • 2021-09-13
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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