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某智慧能源集团数字化管理平台建设方案(128页 Word)

“能源互联网”中,物联是基础,即用先进的传感器、控制和软件应用程序,将能源生产端、能源传输端、能源消费端的数以亿计的设备、机器、system连接起来,形成了能源互联网的“物联基础”。大数据分析、机器学习和预测是能源互联网实现生命体特征的重要技术支撑:能源互联网通过整合运行数据、天气数据、气象数据、电网数据、电力市场数据等,进行大数据分析、负荷预测、发电预测、机器学习,打通并优化能源生产和能源消费端的运作效率,需求和供应将可以进行随时的动态调整。

  • 2023-09-20
  • 阅读4118
  • 下载8
  • 128页
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2024低空智联网技术体系白皮书-中国移动

低空经济作为战略新兴产业,将成为新的经济增长引擎,信息服务是推动 低空经济快速规模化发展的关键,低空智联网是推动低空信息服务高质量发展的基石。 中国移动全力打造低空经济信息基础设施,已建成全球规模最大的4G/5G 网络和星地一体高精度定位网,打造业界领先的实验室测试平台和最大规模的 4.9GHz+ 毫米波通感一体试验网,研发业界领先的无人机智能管控平台“中移凌 云”,创新构建“通感一体,智能管导”的低空智联网技术体系,为构筑全域可 靠的通信、多维立体的感知、高效可控的管控、智能精准的导航奠定了重要的技术基础。 本白皮书勾画了中国移动低空智联网的发展愿景和技术发展规划,为产业 在网络技术发展、技术引入规划和产品解决方案设计等方面提供参考和指引, 同时希望能够与合作伙伴们共同探索、集思广益,以低空经济信息基础设施的全方位突破与革新,助力低空经济腾飞。

  • 2024-07-04
  • 阅读4098
  • 下载7

智能制造+智慧工厂整体解决方案

供给侧的结构性改革,就是弥补高品质、高效率、高技术茶产品的供不应求。就需要加大并优化资金、技术、人力的投入,并通过这些生产要素促进中国制造业的转型升级,变中国制造为中国“智”造。

  • 2021-04-22
  • 阅读4097
  • 下载30
  • 104页
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中国工业机器视觉产业白皮书

《中国工业机器视觉产业发展白皮书(2021)》主要聚焦机器视觉在工业领域的应用,包括工业自动化领域的图像传感器,以及基于视觉技术的工业解决方案。白皮书通过行业发展环境、趋势以及市场分析、应用场景分析呈现了工业机器视觉发展状态及发展趋势。

  • 2021-10-27
  • 阅读4091
  • 下载11
  • 31页
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从实景三维建模到数字孪生建模

根据中国测绘学会智慧城市工作委员会2022年面向全国政府机关、企事业单位开展的实景三维中国建设及应用现状线上调研(收到340份有效问卷)结果(《智慧城市系列丛书之实景三维应用与发展》,中国电力出版社2023) 根据对实景三维建设与应用的主要业务分析,当前的首要应用目标是可视化占比高达90%!

  • 2023-06-21
  • 阅读4079
  • 下载6

MES系统整体解决方案

项目背景 该项目重点是实现生产组织全过程中技术准备,生产计算及调度,产品加工,资源保障等部门的信息共享协同工作,保证设备利用率,合理配置和调度资源,提高生产能力。实现业务流程的可视化,促进业务流程的持续优化。

  • 2021-07-15
  • 阅读4054
  • 下载63
  • 43页
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重构数字化转型的逻辑(443页PPT)

面对数字化未有之大变局,如何穿越纷繁晦涩的新概念迷雾,厘清数字化转型的技术、经济和商业逻辑,重构企业的战略思维、技术体系、商业模式、产业版图、核心能力和组织架构?我们一起在《重构:数字化转型的逻辑》中寻找答案。

  • 2021-06-10
  • 阅读4041
  • 下载28
  • 443页
  • pdf

智慧景区公园智能化方案(282页 )

本方案针对XX智慧景区建设以数据中心和指挥调度中心建设为核心,以各业务应用信息系统建设为纽带,整合景区资源,实现信息共享,创新管理模式。变分散管理为协同联动,变多级管理为扁平管理,变粗放管理为精神管理,实现“资源保护智慧化、经营管理智能化、产业整合信息化”,以信息带管理、以信息促保护、以信息增效益,全面促进景区环境、社会、经济的可持续发展。同时景区智慧化在资源保护、规划建设、旅游服务、规范管理等各领域的智慧化信息资源得到有效的整合,利用规模效应,实现景区客源的最大化共享,推动地方经济发展,建立健全景区资源保护与产业发展的良性互动机制。

  • 2023-09-13
  • 阅读4034
  • 下载6
  • 282页
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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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