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PIT智能实时优化控制系统在熟料生产线上的应用

烧成系统是水泥生产中最重要的环节,其工艺的复杂性与影响因素的多元性给实施智能实时优化控制带来困难。PIT智能实时优化控制系统根据生产过程数据、火焰监测系统数据和化验室数据,综合考虑实际工况和外部变量的影响,利用先进的算法和控制理念,实现具有全局观的烧成系统智能实时优化控制,是进一步挖掘系统生产潜力,降低系统能耗,实现智能制造的必由之路。

  • 2021-08-18
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我国水泥生料的配料特点及其易磨性探讨

通过大量试验分析表明,新型干法水泥生料当前呈易磨性变差的趋势发展,一些大掺量废渣废料的难磨性质是其主因。在满足于生料率值的前提下,应寻求原料、配比与易磨性Wi的最佳匹配,才能使生态环保的社会效益和企业自身的高产节能效益共同提高;采用高、低品位原料搭配,难、易磨原料搭配或者分别粉磨等工艺途径,有利于改善易磨性,从而进一步降低粉磨电耗。

  • 2021-08-18
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一文读懂航空冷链物流

航空物流顾名思义,航空物流就是以航空的手段来运送货物,简单地说就是用航空工具进行物流操作。 航空货运是现代航空物流航空货运业务中的重要组成部分,航空货运是国际贸易中贵重物品、鲜活货物和精密仪器运输所不可缺的方式。 航空货运提供的是安全、快捷、方便和优质的服务。空运以其迅捷、安全、准时的赢得了相当大的市场,大大缩短了交货期。

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2021年中国IT服务供应链数字化升级研究报告

中国IT服务市场规模持续提升,在2021年末有望接近10000亿元,增速接近13%;微观上,IT服务行业服务类型主要集中在前端开发,以及后端的运维和集成,其中,以运维和开发为代表的IT服务,已占据IT服务57.8%的市场份额,对促进IT服务市场增长贡献显著。此外,IT服务市场智能化水平的提升,以及企业IT支出规模不断提高,将推动IT服务全产业链的数字化升级,让产业链各环节业务链接的愈加紧密。 IT服务供应链升级的重点集中在IT服务供应链管理、IT服务分包、电商采购平台等环节,帮助IT服务产业中的企业打通从线索到现金各环节。技术上依靠云服务SaaS的形式,提供更灵活多样的部署和更迅速敏捷的交付。产品上,将IT服务与保险、供应链金融等领域融合,拓展产业边界和服务内容。依托数字化工具和前瞻性理念,在IT服务的广度和深度上不断拓展。 中国数字化进一步发展,将为IT服务产业带来更多机遇。IT服务企业要紧抓企业数字化转型不同阶段特征,与时俱进。更好地结合云能力、服务能力、企业资源,建设三位一体的供应链体系,并向人力和金融环节进一步拓展。

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IT项目验收规范参考

IT项目验收可以看作是IT项目实施的最后一道工序,在将产品和服务正式交付给用户之前,软件项目验收能够对产品和服务进行一次全方位的质量检验,同时也是验证用户场景下客户需求能否正常实现,因此做好项目验收工作仍然非常重要。

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聚焦ToB供应链服务大市场,有哪些掘金机会?

在报告《解码顺丰(14)》中,我们提出观点:认为新型供应链体系会帮助企业客户将供应链从成本中心转向“效益中心”,助力行业客户产业链升级,具备强社会价值。我们认为ToB供应链服务预期会是未来3-5年交运行业最大的投资机会,围绕两条线索:其一是帮助中国制造、中国品牌降本增效与产业升级,从生产端与分销端提质增效;其二是帮助中国制造、中国品牌出海,助力全球化。

  • 2021-08-18
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《2021年中国商用车行业全景图谱》

商用车是在设计和技术特征上是用于运送人员和货物的汽车。从2005年开始,我国汽车行业实行了新的车型统计分类。相对旧分类,商用车包含了所有的载货汽车和9座以上的客车。在旧分类中,整车企业外卖的底盘是列入整车统计的,在新分类中将底盘单独列出,分别为客车非完整车辆(客车底盘)和货车非完整车辆(货车底盘)。

  • 2021-08-18
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大数据平台数据管控整体解决方案

数据管控是个老生常谈的问题,一般来说,实施数据管控是为解决企业所面临的数据标准问题、数据质量问题及元数据管理问题,企业开展数据管控可以实现以下3个目标: ?数据标准规范落地:推动数据标准在全企业的执行落地,规范化管理构成数据平台的业务和技术基础设施,包括数据管控制度与流程规范文档、信息项定义等。 ?数据质量问题定位分析:全方位管理数据平台的数据质量,提升数据可访问性、可用性、正确性、一致性等,实现可定义的数据质量检核和维度分析,以及问题跟踪。 ?数据关系脉络化:提升统一有序的业务系统和管理信息系统的管理数据能力,实现对数据间流转、依赖关系的影响和血缘分析,增加有效工作时间用于分析数据,减少用于在复杂企业数据环境中搜索数据的时间。 那么企业应该如何开展数据管控建设工作?数据标准如何管理?元数据如何管理?数据质量如何管理?下面这份PDF材料给出了建设思路。

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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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