• 首页

  • 方案库

  • 工业品库

  • 招标项目库

  • 专家库

  • 人才库

会员中心
搜索
登录
注册
  • 方案名称

解决方案

数字化转型通用方案行业方案安全方案大数据人工智能物联网行业展望自动控制其他

产品|技术

白皮书产品介绍技术介绍技术创新模型算法

政策|规范

政策规范行动计划

电子书

电子书课件

报告|论文

报告模板论文
  • 全部
  • 人气排行
  • 下载排行
  • 页数排行
  • 最新排行

大模型安全研究报告

报告凝聚业界专家共识,聚焦当前大模型突出安全风险和网络空间安全瓶颈问题,从大模型自身安全和大模型赋能安全两个维度,提出涵盖安全目标、安全属性、保护对象、安全措施四个方面的大模型自身安全框架,以及大模型赋能安全框架。期待这些框架能为社会各方提供有益参考,共同推动大模型技术产业的健康发展。

  • 2024-09-26
  • 阅读2020

指标平台建设方法与实践白皮书

指标平台最开始出现,是在像 Airbnb、Uber 和 LinkedIn 这样的?型科技公司。他们发现,为了了解公司的业务并对其进?分析,需要有?个集中的地?来进?指标的定义和管理,因为只有在?们信任数据,且每个?使?的数据都保持?致时,项?洞察和商业分析才有价值。然?现实情况是,混乱的数据孤岛、增?的数据量、复杂的计算,才是每个数据故事的开头。分散的指标给数据分析师带来了诸多困扰,在多样的前端需求(CRM,BI,Python,SQL,API)和多种数据来源(ERP,APP,Web,RDBMS,Excel/CSV)之间,需要有?层平台,来帮助他们实现数据的存储、计算和控制

  • 2023-03-17
  • 阅读2020
  • 下载26
  • 44页
  • pdf

机械加工行业APS生产排产系统解决方案

1. 离散型:离散型是指以一个个单独的零部件组成最终产成品的方式。因为其产成品的最终形成是以零部件的拼装为主要工序,所以装配自然就成了重点; 2. 流程型:流程型是指通过对于一些原材料的加工,使其的形状或化学属性发生变化最终形成新形状或新材料的生产方式,诸如冶炼就是典型的流程型工业。

  • 2022-08-31
  • 阅读2017

基于数字孪生技术的预测性维护综述(下)

制造业的升级和发展使得预测性维护越来越重要,但是传统的预测性维护在很多情况下已经不能满足发展的需要。近年来,基于数字孪生的预测性维修已成为制造业领域的研究热点。本文首先介绍了数字孪生技术和预测性维护技术的一般方法,分析了两者之间的差距,指出了利用数字孪生技术实现预测维修的重要性。其次,介绍了基于数字孪生的预测性维修方法(PdMDT:Predictive maintenance method based on digital twin),介绍了其特点,并给出了其与传统预测性维修的区别。接着,介绍了该方法在智能制造、电力行业、建筑行业、航空航天行业、船舶行业中的应用,并总结了这些领域的最新进展。 最后,提出了一个针对制造业设备维护的参考框架,该框架描述了设备维护的具体实施过程,并以工业机器人为例,讨论了PdMDT的局限性、挑战和机遇。

  • 2024-06-06
  • 阅读2015

特种合金生产企业MES应用——朝信科技SmartMES案例V1.0

SmartMES 基础数据配置 基础数据配置通过Web版MES系统实现 通过专用IPC经企业内部网络进行管理设置 指定管理人员进行数据的配置及管理

  • 2022-01-11
  • 阅读2014
  • 下载1
  • 32页
  • pptx

基于工业互联网应用DTAR技术的智能工厂信息系统设计方案(57页 PPT)

十三五期间,全球新一轮科技革命将持续、快速、融合发展,我国全面深化改革的力度进一步加大,上海产业转型创新、全球科创中心建设进入攻坚期,全球卓越城市建设起步。把握产业发展“互联、智能、绿色”新趋势,促进生产方式变革,推动经济转型,是两化深度融合面临的新形势、新任务。 工业互联网是通过物联网、大数据、人工智能技术,从生产流程、物流等多个环节对制造业价值链进行优化和再造,从而创造巨大的价值。

  • 2024-01-09
  • 阅读2014
  • 下载6

工业机器人和数控机床融合工作原理

我们常说团结就是力量,只有相互配合,才能把工作做得更加完美。这不仅仅适用于人类。 工业机器人和数控机床也是一样的,也是需要相互配合才能做好工作,提高工厂的生产效率。 所以今天要学习的是工业机器人和数控机床是怎么配合工作的?以FANUC机器人为例。 FANUC机器人在电机外壳加工生产线上的应用过程,采用机器人自动上下料技术及利用iRVision视觉系统,合理地规划机器人运动轨迹,把工业机器人搬运技术及数控机床加工技术有机地组合起来,实现自动装卸工件、自动码放加工成品,实现产品的高精度、高效率和低成本加工。

  • 2022-08-30
  • 阅读2013

虚拟电厂总体规划建设方案(32页 PPT)

通过智能调控、通信技术整合各种形式的分布式发电、负荷、储能等资源,作为一个调控性能好的“虚拟电厂”来参与电力供需调节。

  • 2023-09-13
  • 阅读2012
  • 下载68
  • 32页
  • pptx
上一页 1 …… 8384858687888990919293 …… 16591 下一页 共 132721 条


立即登录

没有账户,需要注册

登录用户可享受以下权益
  • 免费下载方案
  • 服币提现
  • 发布方案得服币
  • 交易分成

精品推荐

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”。

  • 阅读1417
  • 下载5

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。

  • 阅读1844
  • 下载9

中服设备健康管理系统产品介绍

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。

  • 阅读1733
  • 下载6

OpenClaw替我干科研

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。

  • 阅读1574
  • 下载0

最新上线

数字政府政务数据治理服务平台方案

广东各地、各有关部门还在全面普查梳理基础上,深入梳理政务信息资源目录信息逻辑一致性与有效性,大幅提高数据 质量和数据共享效率,全省“共建、共治、共享”数据治理工作模式基本形成。

  • 阅读25
  • 下载0

企业级Agent规模化落地与价值兑现

腾讯云面向企业客户,打造可落地、可治理的企业级智能体解决方案;前台直接交付结果,中台稳定运行,后台纳管权限、审批、审计与运营。

  • 阅读134
  • 下载1

绿色债券环境效益信息披露情况分析报告(2026年一季度)

2026年1月9日,财政部发布《准则》,为我国第三方鉴证机构执行可持续信息鉴证业务提供技术依据与操作规范,搭建可持续信息“披露一鉴证一应用”的关键闭环。《准则》参考国际可持续信息鉴证准则,对鉴证目标、工作要求、质量管理及鉴证业务各环节作出规定,并对可持续信息及披露、鉴证等专业术语进行定义;提出“试点先行、循序渐进”策略,现阶段由鉴证机构自愿实施,为各类机构使用准则预留了准备时间。《准则》对企业可持续信息披露质量提出了进一步要求,将提升可持续信息的公信力与市场应用价值。

  • 阅读24
  • 下载0

落实新能源上网电价市场化改革政策的有关考虑

可再生能源发电具有随机性、波动性和间歇性的特点,高比例接入电力系统后对系统调节的负担加剧,新能源消纳存在困难。新能源平价上网并不意味着平价利用。当新能源电量渗透率达到15%后,电网消纳可再生能源成本将显著增加,亟需对应建立公平合理的价格形成及疏导机制。

  • 阅读1035
  • 下载0
  • 关于我们

    电话:029-8838-6725

  • 新闻资讯

    企业简介 新闻动态 品牌实力 代理合作 诚聘英才 联系我们

  • 中服云

  • 工业互联网风向标

  • 在线咨询

西安/北京/南京/重庆/合肥/厦门/甘肃 地址:陕西省西安市雁塔区鱼跃工业园慧康生物科技产业园7楼 电话: 029-8838-6725

版权所有 @ 中服云 陕ICP备11002812号
  • 扫码咨询

    或

    点击立即咨询
  • 客服咨询

  • 用手机扫二维码

    或

    复制当前地址

  • 问题反馈 中服大讲堂 客服电话

方案库赚钱指南