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33页|2022年中国期货行业年度发展观察分析

期货行业发展三十余年,经历四个不同阶段的发展,在初期历经混乱发展,随后国家开始整顿、行业开始收缩,千禧年行业迎来新的发展环境,法律法规逐渐健全,行业开始在合规化经营的基础上稳步创新。

  • 2023-02-06
  • 阅读613

2023年可视化大屏现状与趋势分析报告-简立方

国家在《“十四五”数字经济发展规划》中为CCS数字化转型指明了方向,报告指出:应充分发挥海量数据和丰富应用场景的优势,促进故字技术与实体经济深度融合,磁能传统企业转型升级,催生新产业、新业态模式,不断做强做优做大我国散字经济。随着数据时代的到来,各种数据爆发式增长,如何发挥数据的价值,让数据如何更好地助力企业平稳安全运营、规避风险、洞察趋势,从而更好地健康发展,是企业面临的挑战。在这样的技术发展浪潮及用户需求之下,可视化大居应运而生,可视化大屏通过图表,利用生动、直观的表现形式,将数据信息呈现出来,帮助企业及相关人员更加直观地看到数据信息和变化趋势,同时帮助用户发现背后的逻辑与规律,为决策提供有力依据。

  • 2023-02-06
  • 阅读700
  • 下载0

26页|新一代智算中心网络技术白皮书

2022年2月18日,国家正式启动"东数西算"工程,突显了数字经济在国家发展中的战略地位。IDC预测,数字经济的占比将持续增加,到2022年,全球65%的GDP将由数字化推动;在中国,到2025年,在新基建等战略驱动下,数字经济占GDP的比例将超过70%。

  • 2023-02-06
  • 阅读611

设备为什么老是故障?

随着国内制造企业实力的提升,很多工厂开始大举购买更好的设备进行生产。然而,有些工厂使用这些设备后的效能并不太理想,有的甚至在短期内设备就开始出现故障。

  • 2023-02-08
  • 阅读340

设备管理的三大要素

设备综合管理是广义的设备管理,即设备的技术和经济的全面管理,要做到技术上先进,经济上合理。设备综合管理是广义的设备管理,即设备的技术和经济的全面管理,要做到技术上先进,经济上合理。

  • 2023-02-08
  • 阅读347

危化品企业如何做好设备预防性检修?请看这家炼化企业的做法

设备预防性维修主要是通过计划性维护的方法来避免故障的发生,包括定期的点检及修理等,预防性维修一般需要制定年度保养计划或维修计划。《国家安全监管总局关于加强化工过程安全管理的指导意见》(安监总管三〔2013〕88号),针对“设备安全运行管理”,明确要求“开展设备预防性维修”。

  • 2023-02-08
  • 阅读383

6S现场管理实施方法与技巧

目录: 1.6S起源及其作用 2.6S管理基础知识 3.6S推进的方法步骤 4.推行6S管理的技巧

  • 2023-02-08
  • 阅读353

学会机械密封安装,避免泵泄漏

离心泵的机械密封是离心泵部件中较为重要的一部分。同时对离心泵产品的无泄漏工作具有重要的意义。有利于离心泵的安全稳定的工作,及延长离心泵的无故障工作时间。以下主要介绍离心泵机械密封的安装拆卸及常见的故障原因分析。

  • 2023-02-08
  • 阅读406
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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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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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在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下,制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新,同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变,机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹,还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。

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