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标准化检修现场管理的探索与实践

腈纶部金阳装置为迎接日益严峻的生产安全形势,满足当前装置安全、规范检修的迫切需要,通过对标准化检修在装置实际应用中的介绍和探讨,围绕检修准备、检修过程、检修收尾三个方面,探索建立一套便于实施、高效的检修现场标准化管理模式,进一步提高装置的标准化管理水平,创造出最佳的业绩。

  • 2023-02-13
  • 阅读452

石化腐蚀预测技术现状与需求

针对石化系统的安全平稳运行,国内外已开展了大量工作,并取得了较好的效果。但随着大数据、云计算的发展,以移动设备和应用为核心,以云服务、移动宽带网络、大数据分析等技术为依托的第三计算平台已初步形成,为防腐蚀技术与信息技术的结合提供了一个崭新的舞台。

  • 2023-02-11
  • 阅读397

预测性维护如何促进工业自动化的可持续性发展

可持续发展是全社会共同追求的重要目标之一,许多国家、企业都希望能够实现净零碳排放。工业作为最主要的碳排放源之一,许多企业可能需要变革其工业系统,以减少对环境的影响。数字技术对此有很大帮助,企业可以引进预测性维护,以减少能源负载和材料的浪费。

  • 2023-02-11
  • 阅读366

智能化「下半场」,终于轮到中国人来定义

1984年常常被认为是计算机发展史的里程碑。 在这一年,除了第一台采用图形用户界面的Macintosh的诞生,还有令人印象深刻的1984广告,一个代表嬉皮士的白发红裤的姑娘,用手中的长锤,击碎巨大屏幕上机械宣教的头像,在台下众人麻木之后的瞠目结舌中,宣告计算机真正走出实验室的象牙塔,开启了智能化上半场的征程。

  • 2023-02-11
  • 阅读667

一份报告背后的中国企业智能化真实现状

智能化是衡量制造业企业强弱的关键指标之一,但现状并不乐观。 近日,联想集团联合中国信息通信研究院发布了《中国企业智能化成熟度报告(2022)》(下称《报告》),揭开了中国企业智能化转型的现状。

  • 2023-02-13
  • 阅读838

砂石骨料矿山智能化建设现状与建议|行业研究

智能化是提高砂石骨料企业核心竞争力,推动砂石骨料产业转型升级的重要途径。本文研究通过矿山实地考察、智能矿山解决方案供应商考察、已建设智能化矿山的案例分析、专家访谈、问卷调查及文献调查等方法,对中国砂石骨料矿山智能化建设现状进行深入研究,对中国砂石骨料矿山智能化具体需求进行分析总结,提出了基于当前智能矿山技术发展水平的砂石骨料矿山智能化建设的建议,包括智能矿山基本体系架构,资源环境数字化、设计计划三维化、生产作业自动化、安全环保集成化、经营决策智能化、管控一体化和信息网络化等智能矿山建设七大主要建设模块,以及成立组织、制定规划、标准先行、保障资金四项保障智能矿山建设顺利开展的措施。

  • 2023-02-13
  • 阅读959

汽车智能化发展趋势深度解析:找到爆发力与空间兼具的7大赛道

智能驾驶与智能座舱/车联网,本是两条完全独立的技术路线,经过了近百年的技术发 展后,终于在 21 世纪初叶融合到了一起,共同成就了一台智能汽车。当下正是智能网联汽 车发展的关键窗口期已经成为了行业共识,智能网联汽车的发展至未来,硬件会逐步趋同, 汽车也会由软件来定义,数据也会成为主要的驱动力。智能汽车领域具有很大的机遇

  • 2023-02-11
  • 阅读753

100大机器学习数据集

大家经常反馈,在日常开发过程中,找不到合适的数据来做训练。基于此,我们呕心沥血的整理了一下100+大数据集,希望助大家一臂之力,欢迎分享给更多的朋友们!

  • 2023-02-09
  • 阅读832
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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中服云能碳管理平台V5.0

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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中服云工业物联网平台,为速冻食品企业构建速冻工序数据监控体系。速冻库温度、风速、速冻时间——实时采集、自动记录。每一批产品的“速冻档案”完整可查。温度异常自动报警,工艺参数自动比对。

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业界拥有多种专用迁移工具,并提供完善的迁移服务,助力用户快速将应用与数据从自建或其他云厂商数据中心迁移上云平台,实现业务的云化应用

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