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ESG 数据分析报告-S&P

提供聚焦性 ESG 数据分析,帮助企业深入了解自身在所选的可持续发展领域的相对表现;以及提供向同业学习的重要工具。

  • 2024-04-22
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【模板】绿色供应链管理企业评价指标体系

主要介绍企业绿色供应链管理评价的目的、依据及被评价企业的基本情况(企业的基本信息、发展现状、主要产品、生产经营状况、供应商以及在绿色发展方面开展的重点工作及取得的成绩等)等。

  • 2024-04-12
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【标准】绿色供应链管理评价要求

绿色供应链是将环境保护和资源节约的理念贯穿于企业从产品设计到原材料采购、生产、运输、储存、销售、使用和报废处理的全过程,使企业的经济活动与环境保护相协调的上下游供应关系。

  • 2024-04-12
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制造业数字化转型评估框架体系解读

制造业数字化转型评估框架体系解读,制造业数字化转型评估框架体系解读,制造业数字化转型评估框架体系解读

  • 2024-04-07
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“双碳”目标下石化行业关键低碳技术综合评估分析与减排贡献研究

作为主要的温室气体排放部门,石化行业在“双碳”目标下面临着巨大的减排压力,然而目前学术界对于石化行业排放特征、关键技术评估以及减排贡献的研究还不够深入。文章构建了石化低碳技术综合评估优化模型,基于实证数据识别企业排放特征,结合行业特点对关键低碳技术进行综合评估,测算“双碳”目标下低碳技术的减排贡献。结果表明,现阶段新兴低碳技术由于安全性、成本等因素无法在石化行业广泛应用,节能仍是企业短期减排的重要措施;长期来看,能源结构调整将发挥越来越重要的作用。此外不同板块企业的排放构成差异巨大,低碳技术选择也需有所侧重。

  • 2024-04-03
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污水处理厂“碳中和”评价方法创建与案例分析

传统污水处理以能消能,不可持续。事实上,污水中有机物含有大量能量。若能将这部分能量回收而非去除,则可能反哺污水处理厂的运行能耗,继而减少 CO2 间接排放,甚至逼近“碳中和”目标。以物料平衡为基础,将水质与能量指标进行耦合,构建了能量平衡模型与分析函数,用以评价污水处理厂能量消耗与回收之间的平衡情况,继而探知污水处理厂实现“碳中和”的潜力。经实例污水处理厂实测数据验证分析,本研究所构建模型准确而实用。模型分析表明,我国污水处理厂因较低的进水有机物负荷,实施能量( CH4 ) 回收后虽不易达到“碳中和”目标,但是能量回收完全可以弥补一半以上的能量消耗,并使 CO2 间接排放量至少减少 50% 。

  • 2024-04-02
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双碳数字化产品双碳发展解决方案-英诺森

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  • 2024-04-01
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基于大数据的预测性维护

预测性维修(Predictive Maintenance,简称PdM)是以状态为依据(Condition Based)的维修,在机器运行时,对它的主要(或需要)部位进行定期(或连续)的状态监测和故障诊断,判定装备所处的状态。

  • 2024-03-22
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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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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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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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