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三一重工灯塔工厂背后,藏着这些数字化“轻功

对现代工厂的想象是怎么样的?拥挤的、昏暗的车间应该得到彻底的改造,明亮宽敞、机械自动运作的流水线应该成为基本配置,甚至可能有“智能大脑”,监测着工厂的运作,帮助人类做出决策。 这样的想象已经变为现实。蒸汽的余烟已远远飘散,电气早已融入骨骼,信息成为燃料,助推着智能化生产铺开,全球制造业正走在数智化转型的道路上。

  • 2023-02-09
  • 阅读924

一文看懂央企数字化转型!

2020年9月,国资委《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》中提出要促进国有企业数字化、网络化、智能化发展。包括建设基础数字技术平台、构建数据治理体系、推进产品创新数字化、生产运营智能化、用户服务敏捷化、加快新型基础设施建设、加快关键核心技术攻关等。此外,上云用数赋智行动、十四五规划等相关政策均对央企数字化转型提出了指导方向。

  • 2023-02-09
  • 阅读962

数字化的未来:穿透企业边界,迎接产业互联

在“PaaS First(平台优先)”战略的指引下,钉钉正成为支持企业数字化的转型底层平台,而成为平台就意味着企业要更具前瞻性,平台的进化走在应用的前面,这样才能为先进企业的应用提供良好的支持。当企业在业务层面完成数字化转型,下一步会走向哪里?

  • 2023-02-09
  • 阅读777

10大类36个螺杆空压机常见故障及处理技术手册

故障现象:空压机启动时运行指示灯不亮且主电机未启动。 原因分析: 1)保险丝烧毁; 2)保护继电器动作; 3)起动继电器故障; 4)起动按钮接触不良 ; 5)电压太低; 6)电动机故障; 7)机体故障; 8)欠相保护继电器动作; 9)空压机轻重故障报警后,未复位。

  • 2023-02-09
  • 阅读415

安全生产隐患排查前后对比手册

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  • 2023-02-09
  • 阅读383

日本:我们从不做设备维修!

日本工人时时维护设备;中国工人天天维修设备,一字之差,效能却相差数倍。随着中国企业的实力上升,很多企业开始大举购买最先进的设备进行生产,虽然设备水平并不比西方国家的设备有明显差距,而且工人的技能甚至优于西方,但效能却反差明显。

  • 2023-02-09
  • 阅读383

国网:设备管理“健康化”,设备运检“精益化”

设备专业管理涵盖设备状态评估、精益运维、精益检修、供电运维保障等方面内容,是保障电力可靠供应的重要基础。2021年以来,国家电网有限公司坚持精准施策,加强设备状态监测和评估诊断,深化设备健康管理,优化运维检修策略,使换流站平均能量可用率提高1.5个百分点,综合供电电压合格率达99.859%,供电保障服务能力显著提升,营商环境持续优化,客户用电体验不断改善。

  • 2023-02-09
  • 阅读501

电机轴承发生故障了?按照这个方法来!

轴承是电动机运转的重要部件,笔者根据多年维修经验得知,对其维护保养是否规范,直接影响轴承的使用寿命,也直接影响电动机的安全高效运转。因此,平日要做好维护保养工作,根据其出现的故障现象,及时处理,避免故障扩大化;从而避免烧坏电机,造成更大的经济损失,是非常必要的。

  • 2023-02-09
  • 阅读396
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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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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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