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《数字孪生及车间实践》:数字孪生五维模型及理论思考

作为实现信息世界与物理世界交互融合的有效手段,数字孪生得到了学术界的广泛关注和研究,并被企业界引入到越来越多的领域进行落地应用,成为了产业变革的强大助力。数字孪生在相关领域的应用过程中,所需解决的首个挑战是如何根据不同的应用对象与业务需求创建对应的数字孪生模型。因缺乏通用的数字孪生参考模型与创建方法的指导, 导致数字孪生相关领域的落地应用受到了严重阻碍。针对上述问题,笔者团队在《计算机集成制造系统》期刊上发表的“数字孪生五维模型及十大领域应用”文章中提出了数字孪生五维模型,并探索了基于数字孪生五维模型的十大领域应用。本章对前期的数字孪生五维模型做了详细介绍,并对数字孪生应用准则进行说明,最后总结基于数字孪生五维模型的理论难题与科学问题思考

  • 2022-08-23
  • 阅读926

发展氢能产业 助力“双碳”战略

2022年7月19日,“2022氢能专精特新创业大赛”在北京正式启动。中国工程院院士、中国工程院原副院长干勇出席启动仪式并做了《发展氢能产业 助力“双碳”战略》主旨报告。

  • 2022-08-19
  • 阅读496

工业车间生产线设备预测性维护

本文设计了针对生产线设备的预测性维护解决方案。首先通过在生产线部署传感器、数据采集模块或借助生产线控制器实现设备数据的采集,接着通过网关连接OT层和IT层两个异构网络,从而实现现场设备数据上云。最终在云平台进行数据可视化展示和分析,给出维护建议,从而实现生产线设备的预测性维护。

  • 2022-08-19
  • 阅读557

微服务的简介和技术栈

这些年软件的设计规模越来越庞大,业务需求也越来越复杂,针对系统的性能、高吞吐率、高稳定性、高扩展等特性提出了更高的要求。可以说业务需求是软件架构能力的第一推动力,由于这些因素导致了软件架构思想和相关技术也在发生着巨变。这些变化反应在软件架构行业里,就是我们开始越来越多的听到了很多新的词汇,比如:“分布式”、“SOA”、“微服务”、“中台”等概念。 今天我就把我学习微服务的过程记录下来,包括所有技术的实现细节和个人的理解。俗话说:好记性,不如烂笔头,以防自己忘记,以后可以查询。当然,这些东西有很多东西都是自己的理解,里面的插图也是自己画的,可能会有一些有失偏颇的地方,当然希望有高手可以指正,不灵赐教,大家共同进步。

  • 2022-08-19
  • 阅读544

Api接口优化的几个技巧

当越来越多对性能的吐槽反馈到我们这里的时候,我们意识到,接口性能的问题的优先级必须提高了。然后我们就跟踪了1周的接口性能监控,这个时候我们的心情是这样的:

  • 2022-08-18
  • 阅读621

中国制造业数字化转型报告

报告从现状、痛点、供需、案例、趋势五个维度出发,通过调研和分析中国能源行业、工程机械行业、电子制造行业、家电行业及钢铁行业五大代表性制造产业,总结出中国制造业转型的机遇和挑战!

  • 2022-08-18
  • 阅读570

5G+工业制造深度报告-159页

5G+工业制造给制造业带来安全、降成本、提升效率等诸多好处,报告整理目前5G工业领域的不同应用,总结归纳出5G+工业的主要应用场景, 包括:远程设备操控、设备协同作业、柔性生产制造、机器视觉、设备故障诊断、智能物流、无人智能巡检、生产智能监测等。 报告针对不同场景的需求共性进行分析归纳,重点关注通用性技术领域在5G+工业制造的应用渗透率,相关重点通用技术包括:智能监控、工业机器视觉、工业机器人&AGV、数据采集(工业传感)等,在目前供应链安全较为突出的背景下,报告深度拆解了重点通用技术产业链上游,并对相关技术趋势做出了预判。

  • 2022-08-18
  • 阅读633

数控机床数据采集与MES集成案例

为充分提高机加工车间的设备利用率、准确分析机床使用瓶颈因素、科学量化进给、转速、功率、倍率等加工参数,实时采集设备的运行数据及健康状态、保障生产的正常运行,计划对42台数控机床进行数据集成;

  • 2022-08-18
  • 阅读900
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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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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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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1950年,“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》,这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇,图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象,同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形

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