一般，每一个生产设备都有自己的理论产能，要实现这一理论产能必须保证没有任何干扰和质量损耗。OEE就是用来表现实际的生产能力相对于理论产能的比率，它是一个独立的测量工具。
为面对复杂多变的国内外经济形势，党的十七大和十八大提出加快工业转型升级是应对国际竞争格局调整的重要途径，是建设资源节约型、环境友好型社会的必须选择。 以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，智慧工厂是通过制造业数字化的转型，加速中国新型工业化进程，深入推进新一轮科技革命和产业变革，建设制造强国和网络强国重要方向。
智慧城市是典型的数据密集型处理环境，其核心是通过对城市运行、服务与管理数据的透彻感知，由互联互通的系统汇聚海量多源异构数据，这些海量数据经由数据智能处理成为充分可用的信息，然后结合各行业领域模型，发现各行业领域知识规律，作为各行业领域决策依据，同时通过互联互通的系统提供智慧应用服务。
数据与安全的纠结 数据安全的三个基本认识 此时此刻，数据安全事关重大 数据恐慌要不得 数据安全是个新领域 数据安全制度设计的三个关键考虑 限制采集，还是要求能力 一刀切，还是分类分级、能者多得 疲于奔命监管，还是发挥社会积极性 数据安全能力建设的三大核心要点 以数据为中心的安全 标准、落地和持续改进 建立合作体系，借力与成本控制 我们在行动 数据安全，是挑战也是机会
n 2020年，中国新增建成约58万个5G基站，其中共享5G基站33万个，累计建成5G基站71.8万个，已经成为了全球最大的5G网络。5G用户数达到2.5亿，发展速率远远超过了行业的预期，同时也占据了全球5G用户数80%以上，C端用户数增长大大拉动了5G手机销量； n 然而移动用户数达到16亿高位数后，依靠渗透率提升实现用户增长已经不可持续： ？ 一方面，以5G来拉动整体用户数增长的模式不再成立，运营商也就没有了以促销的方式推动发展5G用户的动力，更多的也就是推出5G套 餐，给有需要的用户签约新的套餐，同时能够维持和一定程度上增加ARPU值； ？ 另一方面，在原本4G移动互联网使用体验尚可，新的应用并未流行的情况下，用户也并没有更换5G套餐的强烈动力。这也就出现了一个独特现象：三大运营商统计的5G用户数总计约2.5亿（中国联通并未公布），但实际国内5G手机出货量仅1.63亿部，这用手机多卡比较难解释，一定程度上说明部分用户仅用了5G套餐，但实际并没用5G网络。
苏州迪晟电子科技有限公司致力于基层政务和混凝土行业电脑机房智能监控、安防、数据采集领域产品的研发、销售与技术咨询服务，公司立志成为该行业产品及服务的主流供应商，为企事业单位的计算机软硬件提供安全、高效的服务平台。
.智能建筑是集现代科学技术之大成的产物。其技术基础主要由现代建筑技术、现代电脑技术现代通讯技术和现代控制技术所组成。 主要面向办公楼、商业综合楼、文化、媒体、学校、体育场馆、医院、交通、工业建筑、住宅小区等新建、扩建或改建工程，通过对建筑物智能化功能的配备，实现高效、安全、节能、舒适、环保和可持续发展的目标。
金融机构以及银行传统的贷款业务系统与风险控制管理体系,难以满足小贷业务的发展。为了支持小贷业务的迅速发展,各银行以及金融机构计划建设小额贷款业务系统,以提升小额贷款业务的贷款效率、风险控制能力与管理能力。而市场中小贷公司也普遍存在监管体制不明确、管理体系不完整、业务运营不规范和风险控制不完全等问题。故此,通过一套从业务端到管理端的小贷系统,便可解决市场中绝大部分问题需求。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
在工业过程监测中，长期平稳特征在表示基本统计信息方面起着重要作用。然而，基于自编码器的方法通过实现原始数据的数值近似来提取深度特征，这可能会导致隐藏的平稳信息的破坏。为了解决这个问题，本文提出了一种基于平稳特征重构的协整堆叠自编码器模型，以在模型训练过程中保持长期均衡关系。推理标准。通过重构平稳特征，所提出的网络能够保留非平稳变量之间的有益关系。最后，在两种情况下验证了所提出方法的故障检测性能。
钢包炉气精炼、钢水温度、极梯度升压；光梯度增强机；灰狼优化：SHapley加法运算
现代工业装置普遍表现出规模大、过程长、多单元协同作业的特点，这使得时空分布具有内在性，质量稳定性通常难以保证。本文提出了一种基于质量相关时空信息分析的多单元协同监控框架。在该框架中，分别从单元级和过程级分析时空属性。首先，对于每个操作单元，采用当前特征提取策略构建质量监督时空支持区域。在该策略中，时间动态特征由具有注意力机制的长短期记忆（LSTM）网络提取。同时，利用互信息核主成分分析方法提取空间特征。其次，对于全厂过程，构建了一个三阶多单元时空特征张量进行特征融合。通过张量分解位置，探索了单元之间的相互关联和过程中的质量继承，并将原始特征空间分解为几个子空间。最后，在子空间上开发了一个多单元协同监测模型，并通过贝叶斯融合给出了综合监测结果，可以对监测结果进行合理的解释。所提出的框架在实际的热轧带钢生产过程中得到了验证。
现代制造过程通常包含多个子过程，过程变量的时空特征难以提取，这给传统的质量相关故障诊断带来了重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种由图注意力网络驱动的故障检测模型——集成门控递归单元规范变量分析（GATRU-CVA）。首先，利用领域专家的知识和历史数据构建子块知识图。接下来，为全局变量构建了图注意力网络（GAT）的空间特征提取器。此外，使用子块知识图将全局空间特征划分为子块，并构建相应的时间特征提取器。然后，考虑到过程动态特性，使用CVA基于时空特征对过程进行建模，并计算相应的统计数据。阈值由核密度估计器（KDE）方法确定。最后，使用热轧带钢机过程（HSMP）的实际生产数据来验证所提出的模型。结果表明，该方法对HSMP的正确监测率（CMR）为97%与其他比较故障检测方法相比。关键词：规范变量分析、故障检测、门控递归单元（GRU）、图注意力网络（GAT）知识图。
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