20世纪60年代，IBM约瑟夫奥利佛提出：物料需求分为独立需求与相关需求念；产品结构中物料需求量是相关的。 物料需求计划（MRP）是计算生产最终产品所用到的原材料、零部件和组件的系统。MRP用来确定所需求物料的数量和时间，对每项需求都必须进行预测，计算与该预测相符的物料需求。
随着互联网规模不断的扩大，数据也在爆炸式地增长，各种结构化、半结构化、非结构化数据不断地产生。新环境下的数据应用呈现业务变化快、数据来源多、系统耦合多、应用深度深等特征。那么基于这些特征，该如何构建数据仓库呢？我认为应该从稳定、可信、丰富、透明四个关键词入手。其中，稳定要求数据的产出稳定、有保障；可信意味着数据的质量要足够高；丰富是指数据涵盖的业务面要足够丰富；透明要求数据构成流程体系是透明，让用户放心使用。
在互联网业界，有工业互联网、物联网，还有互联网属性的医联体、医共体等，但文创互联网是一个新名词，新业态，什么是文创互联网呢，从国家到行业还没有具体定义，从文创角度，国家仅仅提出大众创业、共创空间、等创业类的空间和创业园、孵化园，他们是创业概念，从行业来讲它们是广义的，它们是依托服务互联网，建立的分散型的支流节点。没有区别行业类别，没有建立一套系统的，界限明确的网络属性。
当今时代,随着物联网,云计算,大数据,移动互联网的发展,信息网络迅猛发展,数据呈现出爆炸式增长的态势,正在深度改变人们的生活,工作和思维方式,冲击,解构着现有的社会结构与状态,并试图重构新的社会秩序,从而对社会治理产生重大影响。
智能制造参考模型对比研究，最优模型的选择。
汽车轮毂生产线智能制造系统总体架构的设计与研究
多品种小批量智能制造产线关键技术及应用
成组技术与部件预投在多品种小批量排产中的应用
没有账户，需要注册
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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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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