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数字孪生概念与应用

数字孪生,作为连接实体与数字空间的一种高保真、实时互动的可视化模型,随着工业互联网的发展,成为一种全新而有效的解决方案。工厂的设备,可以通过实时可视化的数字孪生,模拟机器在生产系统中的表现,通过虚实交互、数物融合和知识自动化,形成一线操作者和管理者的决策支撑系统,提供更加实时、高效、智能的服务。

  • 2021-09-08
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未来制造新模式还面临这些挑战?

制造新模式的最终目的是对生产活动进行高度整合,使系统如同人一样思考和协同工作。与此同时,随着用户多样性需求增多、技术深化、环境恶化,制造新模式的发展也具有多层次不同角度的挑战,如何把握机会,战胜挑战,是制造新模式能否顺利孵化的关键。

  • 2021-09-08
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苏宁数据中台架构实践

? OLAP 是底层的加速、查询引擎,底层支持 Druid、ES、PGCitus 集群,类似 Presto,跟 Presto 不同的是 OLAP 会主动对数据进行 Cube 预加速。 ? 百川是指标平台层,让用户建模、定义指标,对外提供指标查询服务。百川主要支持的建模方式是:星型模型。 数据建模自然离不开维表维度,UDMS 系统就是来定义、管理所有维度、维表,目前收录了整个集团近 200 多个维度,对外提供维度、维表信息服务。 ? 天工是类似 Tableau、Superset 的可视化报表设计平台,与这些 BI 软件最大的不同点是,天工基于百川的指标、UDMS 的维度来制作报表,数据来源已经高度标准化、归一化。 目前商业报告分析工具:Cognos、阿里 QuickBI 等,是将数据建模、可视化设计能力放到一起,这是天工与它们的最大区别。

  • 2021-09-08
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数字化转型与人工智能

以云计算、大数据、人工智能与物联网为代表的数字技术,其能量在持续释放。在这些层出不穷的数字技术的驱动下,价值链正破裂重塑,新生态系统不断涌现,行业边界变得越发模糊,越来越多的传统企业都在试图通过重构自身业务模式来从容应对行业变革,并跨越传统的行业界限扩展其业务。同时,那些不断涌现的以数字技术创新为驱动的公司,正在利用其领先的技术能力成为行业的搅局者、颠覆者。我们看到,企业的数字化转型在打破原有游戏规则的同时,给社会、经济及个人带来了革命性的改变。

  • 2021-09-08
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CIO-CRM、PLM、SCM、ERP、MES的联系与区别

企业在信息化建设中至少有四种类型的资产:客户资产、知识型资产、营运资产和有形资产,对应的技术分别是CRM、PLM、SCM、ERP、BPM、MES等。而企业竞争力最重要的源泉就是基于创新的知识及其载体,通过不同领域范围内的专业的应用系统进行沉淀与固化,并保证企业各个业务领域的高效运作。

  • 2021-09-08
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优酷敏捷需求分析和项目管理实践

优酷主客团队此前已有一套需求分析流程,建立了需求优先级 PK 和需求评审等机制。针对大家反馈的问题和优酷移动 App 的特点,并借鉴手淘的经验,我设计了一套改进的需求管理方案:

  • 2021-09-08
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标准工时、标准作业的制定,有你所不知道的视觉数字化技术

企业发展有个普遍规律,战略方向不发生严重错误的情况下,企业必须全力追求极致效率,才能对抗死亡周期,这个过程一定是从上到下,由外到内的过程,这个过程一定伴随着精益方法+数字化技术的融合! 我们给它定义叫“精益数字化”,具体来说,比如制造业从上往下的过程就是,当我们完成了业务层的战略运营数字化之后,就要考虑生产过程的数字化,在生产过程中由供应链到生产链、由车间到产线再到工位,数字化会逐级渗透到企业生产组织的基础层,这个基础层就是制造现场,它就是由人机料法环测构成的生产协作系统,它也是精细化、效率化难度最高的所在,由于它决定着企业生死存亡所以我们必须攻克它!

  • 2021-09-08
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科技与伦理走向融合——论人工智能技术的人文化

科技与伦理走向融合——论人工智能技术的人文化

  • 2021-09-08
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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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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟 作者:Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题:面向技术专业人员的数据分析和人工智能;数据和分析解决方案的架构、实施及扩展; 生成式 AI 资源中心 2026 年,企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务 价值。为实现这一目标,数据和分析技术专业人员需充分利用所有可 用数据,设计模块化、灵活的架构,并建立稳健的治理机制以确保可 信度。

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