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PLM价值路线规划建议书(57页 PPT)

其中全面业务数据(“五树五库”)、项目管理、企业运营管理(决策支持)、企业标准管理、需求管理、系统工程等是主要集中的能力建设范畴

  • 2025-01-23
  • 阅读229
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  • 59页
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RFID智能仓储解决方案(19页)

以科学技术为基础,依靠先进的设备和科学的管理,利用计算机及相关最新技术,将建筑技术与计算机技术、自动控制技术、通讯与信息处理技术等先进技术相结合,有效集成仓库智能化综合管理系统。

  • 2025-01-25
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  • 19页
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SDS数字化转型_工业4 0建设方案(15页 PPT)

打造一体化、集成化、精细化的集团信息系统, 使信息系统成为集团管理升级的驱动力与基石 ?支持集团级的管理会计管理 ?支持集团级的经营计划、预算与资金计划管理 ?支持集团级的合规与风控管理 ?支持集团级商业智能应用,获取业务可视性和 实时决策能力

  • 2025-01-23
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  • 16页
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XXX省市(地)数字政府建设实施方案建议(21页PPT)

按照国家数字政府建设的指导意见,构建“上接国家,下连地方,纵向贯通,横向协同”的“五横五纵”统一数字政府架构,搭起数字政府的“四梁八柱”。

  • 2025-01-23
  • 阅读240
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  • 22页
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北京英博:电力电子再进化,工商储能再赋能

北京英博:电力电子再进化,工商储能再赋能,北京英博:电力电子再进化,工商储能再赋能,北京英博:电力电子再进化,工商储能再赋能

  • 2025-01-23
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  • 32页
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DeepSeek在银行业务场景的应用

智能化时代下,银行业务的数字化转型正加速重构"敏前台、稳中台、强后台"的协同体系。。"敏前台"层面,名智能化与敏捷化成为核心突破方向:通过部署AI智能体应用实现客户交互场景的深度重构。 中台建设强调"稳",着力构建模块化、标准化的能力中枢。 后台系统则以“强基"为目标,依托分布式架构与云计算技术构建数字新基建。保障海量数据的安全承载,提供强大的算力支撑。 三者协同形成了"前端智能驱动、中台能力沉淀、后台算力筑基"的有机体,推动银行业务向"秒级响应、千人千面、无感风控"的智慧银行演进。

  • 2025-05-08
  • 阅读326
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流程工业大模型:挑战与机遇

当前,大模型技术在多个领域展现出颠覆性潜力,正深刻重塑人类与工业复杂系统的交互模式。面对流程工业“机理复杂、控制困难、知识碎片化、研发周期长”等长期存在的关键难题,通用大模型在泛化能力、可信性与可持续学习等方面难以满足工业场景的高要求。为此,任磊教授团队于中国工程院院刊《Engineering》提出了流程工业大模型框架——ProcessFM,融合“数据+机理+知识+计算”的多层架构,该架构从资源层、基础层、适配层到应用层进行系统设计,构建适用于流程工业的大模型技术底座,具备机理认知、知识问答、仿真生成、智能控制、优化决策、科学发现六大核心能力,旨在实现高度融合的工业智能。未来,流程工业大模型将从多模态数据及机理融合、可解释决策、边缘部署等方向突破,为流程工业带来大模型赋能的智能解决方案。

  • 2025-05-26
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动车组故障|基于数字孪生的动车组故障预测

目前,我国动车组维修方式主要为故障事后维修和计划性维修,该方式往往造成维修不足或过度维修等问题。近年来,故障预测与健康管理(Prognostic and Health Management,PHM)系统在动车组领域被广泛研究与应用,现行PHM系统主要采用基于阈值或基于机理的研究方法进行动车组故障预测。基于阈值的动车组故障预测具有简单直观、易于理解、易于实现等优点,但当设备工作环境、负载、温度等因素发生变化时,监测参数可能出现不同程度的波动,而固定阈值可能无法很好地适应变化,并且该方法很难捕捉监测参数的潜在趋势和变化规律;基于机理的故障预测方法能够深入理解设备或系统的工作原理和故障机理,利用物理模型、数学模型等手段预测设备故障状态。由于动车组的工作原理和故障机理非常复杂,涉及多种因素的相互作用,并且对于不同类型的设备,需要针对不同机理进行调整和优化。因此,在研究中可结合数学模型、统计学方法、机器学习、数据挖掘、信号处理等技术手段,增强故障预测的准确性和可靠性。

  • 2025-05-26
  • 阅读795
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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。

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2026工业网络现状报告

十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

调查显示,库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行,平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱,消费者持币观望情绪依旧,缺乏重磅利好激活市场。

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开,依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景,形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。

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