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金蝶云星空+众智云APS产品解决方案及案例介绍V3.3

主要特性: 根据业务规模可以将APS部署在1台或N台服务器上支持Linux、windows 通过Ngnix做负载均衡,可以将接口、算法分解到多台服务器上进行执行 采用分布式异步队列机制解决接口并发反写、运算并发等问题 基于内存的运算,有效解决MRP、APS等大数据量复杂算法的性能问题

  • 2021-04-27
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金蝶中小企业“智慧工厂”解决方案

智能工厂----重点研究智能化生产系统及过程,以及网络化分布式生产设施的实现 智能生产----主要涉及整个企业的生产物流管理,人机互动,3D打印以及增材制造等技术在工业生产过程中的应用

  • 2021-04-27
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金属加工行业智能工厂系统解决方案 1.0

用途:仓储(所有业务)、生产计划下达、完工反馈、质量管理、设备、工装、模具等所有需要录入编码的地方都可以用

  • 2021-04-27
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基于二维云模型和Apriori算法的围岩稳定性分级研究_薛黎明

针对围岩稳定性分级大多是对未受工程扰动岩体进行分级,以及分级结果难以为支护方式提供决策的现状,建立围岩稳定性的岩体及地质因素和工程因素二维分级指标体系。运用云理论确定岩体及地质因素和工程因素的等级期望值、熵和超熵,通过二维云发生器绘出围岩稳定性分级的二维云图,并向二维体系等级图进行投影,得到围岩稳定性的综合等级。将该模型应用于工程实例,并与一维云模型和实际进行对比,验证了该模型的准确性。该模型得到不同系统耦合作用下的围岩稳定性等级,实现了等级的可视化。通过Apriori算法进行关联挖掘得到围岩稳定性的综合等级决策表,可以快速确定工程的综合稳定性等级,并根据已知综合等级和岩体及地质因素等级确定工程因素的等级。

  • 2021-04-27
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带时间窗的多式联运路径优化模型及算法研究_杨楠

针对围岩稳定性分级大多是对未受工程扰动岩体进行分级,以及分级结果难以为支护方式提供决策的现状,建立围岩稳定性的岩体及地质因素和工程因素二维分级指标体系。运用云理论确定岩体及地质因素和工程因素的等级期望值、熵和超熵,通过二维云发生器绘出围岩稳定性分级的二维云图,并向二维体系等级图进行投影,得到围岩稳定性的综合等级。将该模型应用于工程实例,并与一维云模型和实际进行对比,验证了该模型的准确性。该模型得到不同系统耦合作用下的围岩稳定性等级,实现了等级的可视化。通过Apriori算法进行关联挖掘得到围岩稳定性的综合等级决策表,可以快速确定工程的综合稳定性等级,并根据已知综合等级和岩体及地质因素等级确定工程因素的等级。

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制造业生产质量业务大数据设计方案

将当代计算机科学、工业统计与大数据技术、行业质量管理及持续改进最佳实践完美融合、洞察质量与流程数据,从而提高效率、降低成本、预测未知、科学决策,提高持续盈利能力。可以实时质量风险预警平台、质量大数据分析平台、智能质量报告平台、自动化分析程序及报告。

  • 2021-04-27
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制造业精益生产执行方案

以计划为核心,通过MPS/MRP产生生产和采购计划,然后把企业物料分为两类处理:第一类--需求在一段时间间隔内相对比较稳定,生产周期短,交付可靠,称为看板物料,其处理是把运行MPS/MRP的计划结果作为执行建议,而通过看板来驱动具体的执行。另一类--加工复杂、长生产和采购周期、需求不稳定的物料,称为MRP物料,MRP物料通过MPS/MRP产生采购和生产计划,并下达采购、生产指令执行。生产管理与供应链管理、财务管理集成,帮助企业最大限度地降低浪费,实现持续改善,全面提升企业的盈利能力。

  • 2021-04-27
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制造业生产协同及质量溯源方案

在近期众多大赛中,社区涌现出许多优质的区块链应用方案,这些方案让大家看到技术本身的蓬勃活力,也折射了区块链助力产业发展的无限潜力。 应社区开发者要求,《超话区块链》将陆续邀请获奖的设计团队与大家分享、展示他们的方案,希望可以给大家日常开发提供一些启迪。 本期邀请到四川长虹启思实验室与大家分享《基于智能合约的生产协同及质量溯源方案》,这套方案也是BSN第二次开发者大赛获奖项目。

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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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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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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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