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中煤智能工厂建设思路与实践

中煤陕西榆林能源化工有限公司2010年4月在榆林市注册成立,现有注册资金88.69亿元,主要负责中煤集团在陕西的项目投资与生产运营,是中煤集团蒙陕基地的重要骨干企业。目前主要有三个投资项目:煤化工项目 禾草沟煤矿 大海则煤矿。 中煤陕西公司信息化建设以“一二五”信息化工程为主要任务,按照“夯实基础、深化应用、管理创新”三大步骤有序开展,建成管控集中、决策智能、产业链协同、服务敏捷的“智慧中煤陕西一体化平台”。

  • 2021-04-25
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2019年用友U8+医药行业数字化解决方案

严进严出,严控客商资质 内部管理,全程遵循GMP 药品流通,全程遵循GSP 高效追溯,全程清晰可查

  • 2021-04-16
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化工装置常见安全隐患排查图集

化工设备(英文名称Chemical Equipment)是化工机械(chemicanl machinery)的一部分,化工机械包括两部分,其一是化工机器,主要是指诸如流体输送的风机、压缩机、各种泵等设备,其主要部件是运动的机械,一般称为化工机器。其二是化工设备主要是指部件是静止的机械,诸如塔器等分离设备,容器、反应器设备等,有时也称为非标准设备。化工机械与其他机械的划分不是很严格的,例如一些用于化工过程的机泵,也是其他工业部门采用的通用设备。同样在化工过程中化工机器和化工设备间也没有严格的区分。例如一些反应器也常常装有运动的机器。

  • 2021-04-15
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数字化转型:集团企业信息化规划方案

2020年8月21日,国务院国资委印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》,就推动国有企业数字化转型做出全面部署。《通知》要求国有企业要构建以能力为主线的数字化转型战略布局和实施体系,加强数据、流程、组织和技术四要素统筹和协同创新,有效推进数字化转型工作。

  • 2021-03-30
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2019上海区块链技术与应用白皮书

当前,数字经济高速发展,成为全球发展的新动能。区块链作为数字经济 重要组成部分,正在加速与实体经济融合,推动着传统的生产关系与商业模式的 变革。《国务院关于印发“十三五”国家信息化规划的通知》、《软件和信息技术 服务业发展规划(2016-2020年)》、《中共上海市委关于面向全球面向未来提升上 海城市能级和核心竞争力的意见》等文件明确指出加快区块链等新技术的应用, 为上海市快速推进全球金融中心、科技创新中心的建设提供了契机。

  • 2021-03-26
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2020年新能源乘用车白皮书

2020年是新能源个人消费市场崛起的重要拐点,增幅最大TOP10厂商中,七家仅面向个人用户销售,众多以营运市场为主体的厂商销量一溃千里,预示新能源车市场将逐步回归正常,围绕补贴而生厂商将越来越难生存。 SUV在新能源市场份额明显偏低,随着SUV车型投放数量的增加,新能源SUV市场将迎来爆发增长

  • 2021-03-18
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网络安全及解决方案

越来越多的互联网流量都是加密的 传统网络安全检查机制失效 需要先将流量解密,然后才能做安全检查 “加密流量检测”是辅助功能 用来解密流量,然后再执行安全策略检查

  • 2021-03-11
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工业软件,中国制造崛起的关键

在全球智能制造大趋势下,中国积极发展工业软件,取得了良好的发展势头,市场规模维持较高速的增长,近五年年均复合增长率超16%。 纵观全球,工业软件巨头均诞生于工业制造强国,我国作为全球唯一完整工业体系的国家,具备诞生全球工业软件巨头的基础。

  • 2021-03-09
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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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