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精细化状态监测服务,全面提升炼化装置关键机泵的可靠性

精细化状态监测服务主要包含:机泵的运行工况评估、转子稳定性监测、滚动轴承故障监测及机械密封可靠性管理。进行长周期数据采集和数据积累,通过工况分析、振动趋势和频谱分析、温度趋势监测等技术措施,对影响可靠性和MTBF的转子、轴承、机械密封等零部件进行早期故障预警,对机泵整体健康状况进行评估,最大限度的降低由于轴承损坏和密封泄漏导致的非计划停机风险,提高运行的可靠性,为机泵连续、可靠、安全、稳定运行保驾护航,为用户创造价值。

  • 2022-10-31
  • 阅读909

教你解决生产管理与设备管理的矛盾

生产管理与设备管理的矛盾在很多生产型企业中都普遍存在。一般来说,设备管理是企业生产经营管理的基础工作,主要工作目标是为生产服务。两者之间,那为什么会存在矛盾呢?本质原因是企业管理人员(包括决策层)“重生产,轻设备”。因为企业看中的都是经济效益,而生产突显的是直接的经济效益;而设备管理,直接突显的更多都是成本增加。我公司在这点上问题还是很多。

  • 2022-11-02
  • 阅读880

压缩机等动设备检修知识,以后派的上大用场!

动设备是工厂生产能够正常运行的重要组成部分,因此对设备进行维护检修保养就是为了保证其正常运转的前提。这期将为大家盘点各类动设备的检修知识,等到厂里设备检修时,说不定就能派上用场哦~

  • 2022-10-31
  • 阅读873

设备管理中开展自主保养的七个步骤和三大阶段

TPM管理的一项特色是自主保养,即制造部门也参与设备保养的精益管理工作。在竞争激烈的环境下,为求企业的生存,设备管理保养活动的重要性将受到重视,同时,需要对操作人员以及保养业务再做检讨。

  • 2022-11-02
  • 阅读950

中小企业安全解决方案

中泰安全管家商业模式: 安全管家简言之是第三方安全综合服务商,为企业提供系统化的一揽子安全问题综合解决方案。安全管家作为业主聘请的安全顾问,立场更靠近企业客户,能切实从企业客户的利益角度出发,在安全政策可行的前提下,尽量提供技术最经济的方案,让企业能把时间精力更加专注于企业的规划发展,让企业省钱省心。对于咨询单位则是与企业客户形成了紧密的、长期的服务关系,保证了咨询、安评、设计的业务来源,持续改进的实践基础,形成永续的盈利模式。

  • 2022-11-02
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企业智能安全管理平台(西安有限元).ppt

企业智能安全监控与追溯管理平台是以互联网、物联网、电信网、无线宽带网、GIS等网络组合为基础,通过大数据技术感测、分析、整合企业核心设备工况和老化监控的预测预警,预防各类的隐患及事故,坚决遏制重特大事故的发生。 平台能够时时进行对人的管理、设备的检测,对环境的监控,数据平台能够溯源从材料,仓储,生产过程,产品质量,安全事件的整个过程,通过最方便快捷的方式向用户传达各种信息,如手机APP+互联网平台,同时具备不同应用场景设置等,体现了成本与质量要求,提升企业安全、便利、并实现环保节能的工作环境。

  • 2022-10-31
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国产CPU三种发展模式和乱象

过去20多年,中国的CPU发展主要有两种模式: 一是高铁模式。以海思、海光、飞腾等为代表的企业,兼容X86/ARM主流生态,通过“引进-消化-吸收-再创新”,研发出有市场竞争力的产品,努力在国内市场占有一席之地。 二是北斗模式。以龙芯、申威为代表的企业,独立构建技术体系,独立建设产业生态,目标是通过完全自主来实现可控。 近年来,出现了第三种模式——5G模式,国内越来越多的企业自发地选择开放指令集RISC-V,参与RISC-V全球生态建设,通过融入国际生态、兼容国际标准、打造国际优势。 这三种模式并不是谁取代谁的关系。相反,都需重视与发展,因为当前中国的处理器发展需要多种模式并进的“饱和式救援”。

  • 2022-11-02
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20160908-中金财富-行业趋势热点前瞻解析系列之十一:快速充电:产业应用快速普及,消费+汽车长期受益

20160908-中金财富-行业趋势热点前瞻解析系列之十一:快速充电:产业应用快速普及,消费+汽车长期受益,20160908-中金财富-行业趋势热点前瞻解析系列之十一:快速充电:产业应用快速普及,消费+汽车长期受益

  • 2022-10-31
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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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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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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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