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灯塔工厂引领中国制造转型升级

智能制造的基础是素质、体制、本质问题,要创新的地方要有价值,我们要找到价值的定位和定价,价值的定位就是站在客户的位置思考价值,背后是客户真实的需求,价值的定价就是通过创新业务模式为提供的价值收费。 灯塔工厂就是智能制造的领路人,当我们遭遇大风大浪、黑暗、不知道方向的时候,人们会需要灯塔。在中国制造升级的路途上,灯塔工厂具备网络化、自动化、更优化的特征,同时也具备代表性、技术性、高效性和价值性,给中国广大的制造业指路。灯塔工厂不是目的,而是一个阶段、一个里程碑,是一个重新塑造自己、塑造中国制造业的开始。

  • 2021-03-24
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建筑设备管理系统方案

建筑物设备管理系统的作用是对建筑物内的空调系统、冷热水系统、通排风系统、公共照明系统和电梯系统等机电设备进行有效的自动监测、控制和管理。保证设备的正常运行,并达到最佳的状态,实现有效的节能管理。建筑物设备管理系统在保证独立运行的同时,还可通过BA服务器与其他系统进行数据交换及共享,实现连锁控制和优化运行,达到提高工作效率,改善用户工作生活环境的目的。

  • 2021-03-24
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未来城市图景WeCity-智慧城市进化之道

新技术为未来城市打开新空间,提升传统空间利用率,拓展新的空间虚拟场景,融合现实空间和虚拟空间。在农业时代、工业时代、信息时代、智能时代,数字技术逐渐成为城市的新生命线,全球掀起了以数字技术为核心的新一轮城市变革。

  • 2021-03-24
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冷库制冷系统自动控制案例分析

冷库制冷系统有氨系统和氟系统两种。在小型冷库中一般使用氟系统,它能比较容易地实现自控;大中型冷库用的则是氨系统,由于氨制冷对安全性要求较高,而以前氨的自控元器件不过关、控制技术不成熟,搞自动化的较少。现在,随着技术进步和计算机的发展,利用信息技术改造传统的制冷工业已经成为可能。目前,有一些新建的冷库在上自动化苏南就有二、三个中型氨系统的自动化冷库,但设备都是全进口的,利用国产设备实现氨冷库制冷系统自动控制的,连云港天缘食品公司冷库还是第一个。

  • 2021-03-24
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基于需求的CBTC列车自动运输控制解决方案

对采用基于通信的列车控制系统(CBTC)的自动驾驶地铁列车(以下简称“CBTC列车”)进行运输控制,是通过列车自动监控(ATS)子系统的列车自动调整(ATR)功能实现的。ATR功能可根据线路的实际运营条件,使运输服务达到列车运行时刻表所规定的理论效率。然而,列车运行时刻表是根据客流量的平均估算值确定的,而该估算值无法准确反映列车沿线路运行时的实际客流量。本文提出一种基于需求的CBTC列车自动运输控制解决方案,该方案可根据站台上候车乘客的实际需求对运输控制进行实时优化,并控制列车的出发和到达时间,以避免造成列车晚点,在改善乘客体验的同时,保障地铁稳定、可靠、安全地运营。

  • 2021-03-24
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自动运行有轨电车网络控制系统设计方案

目前有轨电车主要采用“人工驾驶,目视行车”的方式运行,自动化程度较低,在强光雨雾天气,当视线受阻或社会车辆行人不遵守交通规则时,可能导致司机无法及时处理突发事件,影响列车运行及行人安全。基于淮安储能式有轨电车提出了一种实现有轨电车自动运行的列车网络控制系统设计方法。该设计方法通过在列车网络控制系统中增加冗余安全 IO(输入输出) 控制器实现列车网络控制系统、IO 控制和信号设备的交互,可最大程度减少原系统的设计变更。该设计方法已在淮安有轨电车上进行了工程验证。

  • 2021-03-24
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冷水机组运行台数自动控制的解决方案

增加制冷需求 Additional Cooling Required-ACR 加载的流程 a.当ACR温度传感器所测的冷冻水供水温度,高于当前的冷冻水供水温度设定点与一个可调整的温度偏差值相加后的所得值; b.当前运行的机组有足够的时间由0%负载至接近100%负载; c.运行机组的负载大于某个设定值(95%); d.运行冷水机组的温度降低速率小于0.5℉/分钟。

  • 2021-03-24
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5G区块链融合发展与应用白皮书

区块链与 5G 都是新型技术,二者结合的巨大潜力和价值已日益凸显。5G 作为通信基础设施,如同“信息高速公路”一样,为庞大数据量和信息量的传递提供了可能性,同时,它也带来了更为高效和可靠的传输速度。区块链作为去中心化、隐私保护的技术工具,协助5G 解决可靠、安全、隐私、信任等问题,提升网络信息安全和服务效率,创新商业模式。5G 和区块链有效地融合,将促进整个社会生产方式的改进和生产力的发展。

  • 2021-03-24
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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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