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智能制造业的百家讲坛,原来法国也有话说

转眼200年过去,在第三次工业革命到来之际,法国决心实现工业转型,解决能源、数字革命、和经济生活三大问题,由此提出了自己的制造业构想---工业未来。

  • 2021-04-29
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智能制造下的智慧供应链变革

如今,全球经济已进入供应链时代,企业与企业之间的竞争开始转化为企业所处的供应链与供应链之间的竞争。在智能制造环境下,打造智慧、高效的供应链,是制造企业在市场竞争中获得优势的关键。智慧供应链的创新发展,将根本改变现代企业的运作方式,推动整个制造业发生重构与迭代。

  • 2021-04-29
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智能制造如何稳步转型

工业自动化、网络视频会议、协同办公等应用成为爆款应用,远程监控、数据采集、智能物流、MES/MOM等应用市场增长显著,工业软件和BI应用持续增长。同时,制造企业对数字化转型和智能制造的规划和咨询服务的重视程度也有明显提高。

  • 2021-04-29
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智能制造的九大技术支柱!

新一轮工业革命的核心是智能制造。德国工业4.0、美国工业互联网和中国制造2025这三大国家战略虽在表述上不一样,但本质上异曲同工,同在智能制造。新-轮工命的本质是未来全球新工业革命的标准之争,各个国家都在构建自己的智能制造体系,而其背后是技术体系、标准体系、产业体系。

  • 2021-04-29
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智能制造时代 钢铁行业何去何从

中国钢铁业要实现从大到强的转变,绝不能错过智能制造这个机遇期。智能制造表面是技术问题,本质是经济问题,体现在信息通信技术的应用,关键却在业务与商业模式的创新、组织流程改革和企业文化的转变。本文针对这一热点,分析了智能制造的概念及其本质,并运用工业4.0的概念分析了钢铁行业推进智能制造的现状、价值、阻力和思路。

  • 2021-04-29
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中小型制造业企业整体解决方案

当前,全球制造业正在发生深刻的变化,行业与地理界限日渐消失,客户需求不断改变。这要求制造企业研发更具竞争力的产品,压缩产品生产周期,提高产品精度和加工装配效率。同时,在生产经营上,降低成本,增加利润,用更小的运营成本做更多的事情。为适应这一不断变化的趋势,全球制造企业纷纷求助于先进的 IT、网络技术。据 IDC 的数据,2006 年,全球制造业 IT 投资将达到3749 亿美元,排在金融服务、公共事业、零售业、运营商、医疗等各行业之首。

  • 2021-04-29
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威胜集团有限公司智能制造规划20170220-v5

本规划方案是基于威胜集团四五发展战略与业务特点要求,以现有设计信息化、管理信息化、生产自动化水平为起点,分析未来相关业务智能化技术在威胜集团的应用,规划设计威胜集团未来5年智能工厂的总体架构与建设目标。

  • 2021-04-29
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基于大数据的水利数据中心建设.pdf

:随着信息技术在水利行业应用的日趋广泛,水利信息化采集、分析、业务处理等方面产生的数据量急剧影账,现代水利数据中心的建设需求随之变得更加迫切。利用大数据技术,可高效的存储和处理水文。水利工程监测等长系列数据以及文档、图片。视频等营结构化数据。本文通过总结水利大数据的特点以及大数据架构。实时数据处理和元数招等关键技术,提出基于传统关系型数据库与分布式文件系统相结合的、支持实时计算和元数据管理的水利数据中心采构

  • 2021-04-29
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竞争对手分析

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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中服云工业物联网平台工业数据分析

异常数据滤波 数据实时监控 数据相关性分析 设备寿命预测 AI 模型训练预测回写 设备包络图分析 设备动态指标分析

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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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