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2021年中国工业软件行业市场现状与发展前景分析

工业软件广泛应用于工业领域各个要素和环节之中,与业务流程、工业产品、工业装备密切结合,全面支撑企业研发设计、生产制造、经营管理等各项活动,是信息化与工业化的融合剂。在推进“工业化”和“信息化”融合、产业升级、新型工业化、工业发展转型等国家战略的道路上,工业软件都扮演着极为重要的角色。2019年我国工业软件产品实现收入1720亿元,2020年进一步增长,有望突破1800亿元,工业软件行业正处在起飞的前夜。

  • 2021-02-25
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国资委下发通知,加快推进国有企业数字化转型

2020年09月21日,国务院国资委正式印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》,系统明确国有企业数字化转型的基础、方向、重点和举措,开启了国有企业数字化转型的新篇章,积极引导国有企业在数字经济时代准确识变、科学应变、主动求变,加快改造提升传统动能、培育发展新动能。

  • 2021-02-21
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大数据技术架构规划方案

大数据管理的技术层出不穷。在众多技术中,有6种数据管理技术普遍被关注,即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。在此篇方案里面都有涉及

  • 2021-02-17
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基于工业互联网平台的装备制造 企业价值共创机理研究

基于工业互联网平台的视角,结合目前我国工业互联网平台在装备制造业中的运用,以价值共创理论为 出发点,分析了价值共创的前因、经过和结果,在二维度价值主张前因的基础上提出三维度价值主张模型,提 出 制 造资源需求方、制造资源提供方与工业互联网平台三者的价值共创过程模型,最 后,建立研究假设模型,运 用 实 证 分析的方法对模型进行验证,从而使其中的内在模式进一步显性化,逐步完善价值共创理论体系。

  • 2021-02-14
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智慧管网的基本概念与总体思路

智慧管网建设必需要解决基本概念和总体思路的认识和统一问题,基于人工智能技术发展现状,对智慧管网相关基本概念进行解读,并根据工程应用实际情况,对其概念的内涵与外延进行修正。提出了工业智慧的概念,指出智慧工业的实质在于工业智慧的数字化应用,即机器能够识别和应用人类知识,智慧管网是智慧工业所属的一个门类。基于人的智慧特征,提出智慧管网的定义、能力、特征以及建设目标。重新定义了工业知识的概念,提出了智慧管网由知识驱动的理念,阐明了基于工业知识库的管网运行智能决策技术路线。提出了智慧管网建设总体思路:构建数字孪生管网系统及人工智能大脑系统,基于智慧管网云平台,实现管网智能化运行。明确了人在整个智慧管网架构中的主要作用,即为智慧管网创造和供应知识。研究结果可为智慧管网建设实践提供参考和借鉴。

  • 2021-02-13
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“工业互联网+安全生产”行动计划

“工业互联网+安全生产”是通过工业互联网在安全生产中的融合应用,增强工业安全生产的感知、监测、预警、处置和评估能力,加速安全生产从静态分析向动态感知、事后应急向事前预防、单点防控向全局联防的转变,提升工业生产本质安全水平。为贯彻落实习近平总书记关于“深入实施工业互联网创新发展战略”“提升应急管理体系和能力现代化”“从根本上消除事故隐患”的重要指示精神,推进《关于深化新一代信息技术与制造业融合发展的指导意见》深入实施,实现发展规模、速度、质量、结构、效益、安全相统一,制定本行动计划。

  • 2021-02-13
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智慧农业物联网系统解决方案

物联网技术的不断发展,越来越多的技术应用到农业生产中。目前,远程监控系统、无线传感器监测等技术日趋成熟,并逐步应用到了智慧农业建设中,主要包括环境、动植物信息检测,温室农业大棚信息检测和标准化生产监控,精农业中的节水灌溉等应用模式。提高了农业生产的管理效率、提升了农产品的附加值、加快了智慧农业的建设步伐。

  • 2021-02-13
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工业互联网平台的架构设计

工业互联网是面向制造业数字化、网络化和智能化需求,构建基于海量 数据采集、汇聚、分析的服务体系,支撑制造资源泛在连接。弹性供给、高效配置的工业云平台。从工业互联网定义来看,工业互联网平台需要具备四个基本功能。一是需要实现将不同来源和不同结构的数据进行广泛采集;二是需要具备并支撑海量工业数据处理的环境;三是需要基于工业机理和数据科学实现海量数据的深度分析,并实现工业知识的沉淀和复用;四是能够提供开发工具及环境,实现工业APP的开发、测试和部署。因此,工业互联网平台体系架构必须能完全实现着四个功能,即涵盖边缘层、IaaS层、工业PaaS层、工业SaaS层以及贯穿上述各层级的安全防护。其中,边缘层、平台层、应用层是工业互联网平台的三大核心层级。

  • 2021-02-12
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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