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智能(新能源)汽车应用解决方案

依托CBA等最新数字化技术与成熟产品,为车企构建一个车联能力中台支撑体系,赋能车企搭建端到端的车联智网,形成智能车辆应用闭环

  • 2024-02-06
  • 阅读206

信创实践报告

高端 ERP 国产化替代全面开启,新一代数字核心系统助力企业经营提质增效。ERP 系统作为贯穿企业各部门的核心管理系统,承载了大量核心业务数据,但国内高端 ERP 市场长期被 SAP、Oracle 等海外厂商所垄断,不仅存在数据安全性、服务稳定性的风险,而且面临传统技术架构无法灵活快速满足业务需求的问题。伴随行业信创的深入、国产厂商产品的成熟,进行 ERP 软件的国产化升级,将成为企业保障数据安全、实现经营提质增效的必然举措。

  • 2024-02-05
  • 阅读321

智慧园区数字赋能解决方案

随着智能世界的发展,深刻的改变人们对社会工作与生活的方方面面;围绕园区关键要素、园区涉众对象,分析梳理需求总结如下:

  • 2024-02-06
  • 阅读215

中服云增材制造产线调度方案

产线生产制造自动调度系统,以3D打印机产线为示范产线,通过物联网平台支撑技术,对产线的打印机设备以及其他生产设备通过物联网关接入物联平台,系统基于物联网平台支撑,结合生产产线实际的业务场景进行智能化自动调度业务升级,实现可全流程自动执行生产、过程监控、多业务平台数据同步等功能。 实现MES系统订单集成 实现多台打印机自动分配生产任务 实现自动排产、投产、执行生产,支持调整顺序 实现打印工艺代码云端管理及生产自动下发 实现生产过程工序自动流转执行 实现生产过程数据监控 实现生成固定规则数据 如生产炉号 实现生产过程工序自动串联执行 实现设备自动、人工模式切换 实现多设备生产过程绑定 实现第三方系统业务和数据集成 实现真空炉多任务工单同时退火 实现生产任务工单过程暂停、恢复、终结 实现生产工单数据分析统计

  • 2024-02-03
  • 阅读328
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  • 60页
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主数据管理实践白皮书(2.0)

主数据是对组织核心业务实体状态的反映,具有全局性、共享性、稳定性等特点,可以进行跨系统、跨流程、跨部门的共享复用。过去的5年时间里,业界对主数据的探讨和实践十分活跃,普遍将主数据视作组织的核心数据资产,并将主数据管理作为企业数据管理体系的重要一环。未来,CCSA TC601将持续开展主数据管理的研究工作,适时修订发布新的白皮书版本。

  • 2024-02-05
  • 阅读1607
  • 下载23
  • 31页
  • pdf

中央经济工作会议解读资料汇编_中宏轻咨询202312

会议认为,今年是全面贯彻党的二十大精神的开局之年,是三年新冠疫情防控转段后经济恢复发展的一年。以习近平同志为核心的党中央团结带领全党全国各族人民,顶住外部压力、克服内部困难,全面深化改革开放,加大宏观调控力度,着力扩大内需、优化结构、提振信心、防范化解风险,我国经济回升向好,高质量发展扎实推进。现代化产业体系建设取得重要进展,科技创新实现新的突破,改革开放向纵深推进,安全发展基础巩固夯实,民生保障有力有效,全面建设社会主义现代化国家迈出坚实步伐。

  • 2024-02-03
  • 阅读277
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  • 99页
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中国移动IT云智慧运维创新实践

中国移动IT云,是由移动总部统一规划建设、统一资源运营、统一集中运维,形成“一云六中心”布局,构筑泛在云边协同算力体系,为智慧中台、大数据等能力提供灵活调用的算力资源。截至2022年5月,全网IT云服务器规模为28.4万台。

  • 2024-02-03
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  • 35页
  • pdf

中国信科集团光迅科技供应链数字化转型实践

建设端到端的供应链平台,提升供应链敏捷交付能力(及时、准确、优质、低成本)。 ? 在人员不增加的情况下,满足5年以上公司发展及支撑预计30%-100%的业务增长量

  • 2024-02-03
  • 阅读223
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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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OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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本研究主要采用定性分析和定量分析相结合的方法进行研究,但在实际操作过程中,可能会遇到一些难以量化的问题。例如,设备故障的严重程度、故障发生的频率等指标难以准确衡量,这可能会影响到研究结果的客观性和准确性。此外由于智能化机房运维管理体系涉及多个部门和人员的合作,如何协调各方的工作、提高合作效率也是本研究中需要解决的问题。

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