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可快速部署的低成本多源异构数据采集和可视化解决方案

工业互联网平台是工业互联网建设的核心。工业设备上云正成为牵引工业互联网平台发展的先导性应用,也是当前工业互联网平台建设的切入点。 工业设备上云就是通过建立实时、系统、全面的工业设备数据采集体系。构建基于云计算的数据汇聚、分析和服务平台,实现工业设备状态监测、预测预警、性能优化,引导带来工业互联网平台的功能演进和规模商用。工业设备种类繁杂、数量多、通信协议与数据格式各异,当前尚缺乏有效的技术手段能够低成本、便捷地实现工业设备快速接入平台,导致绝大部分平台的设备接入数量有限。

  • 2021-03-21
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基于边缘计算的沼气发电效率 优化系统

中油济柴是我国最早生产柴油机的厂家之一,济柴设备种类,一是外购的小型机,用于组装;二是自研发电机,用在军舰、沙漠打井等,用于定制化设备比较多,提供动力或电力资源。其对系统安全的要求非常严格,需采用具有高可靠性的产品和结构,希望把遍布世界的发电机组集中监控管理,但其生产数据采集与应用、产品远程监测与技术服务无法满足现有远程监控、预测、大数据分析等业务应用要求。

  • 2021-03-21
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医院耗材SPD供应链解决方案

SPD供应链服务是一种以医院医用物资管理部门为主导、以物流信息技术手段为工具,通过合理使用社会资源,对全院的医用物资在院内的供应、加工、推送等院内物流的一种集中管理方法。 我们的解决方案从医院整体业务发展全局考虑,结合最新的IT技术需求,构建一个基于新一代业务架构平台的设备科管理系统,系统采用集中式部署,多层体系结构,并能按需定制、灵活掌控。

  • 2021-03-21
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基于华为 AirEngine Wi-Fi 6 AGV无损漫游无线通信方案

随工业、物流自动化发展浪潮,全球物流IT投资额持续快速增长。其中仓储物流是物流产业中最重要的环节之一,也是对网络需求最多的物流子场景,仓储IT投资在整个物流行业中占比达47%。从行业趋势上看,仓储物流行业向信息化、自动化、智能化发展。 物流行业需求快速发展的同时,自动机器人控制、调度对WLAN通信实时性、可靠性、并发能力提出了前所未有的要求。而针对传统上网或人工仓储应用的现有网络难以满足特性和规格要求,为WLAN自动仓储应用方案带来新的机遇和挑战。本方案采用Wi-Fi 6技术与AGV技术结合,解决了无人仓高性价比、多机高并发、低时延、高可靠无线通信的要求。未来还可以扩展至工业环境其他的AGV场景。

  • 2021-03-21
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海尔AD_WAN解决方案

借助SD-WAN技术,广域网技术正在由传统的封闭方式向灵活、连接混合(云)多数据中心及开放方式演进。并能根本地解决传统广域网面临的一系列挑战,诸如通过集中管理和零接触部署,简化部署、管理与维护。综合利用MPLS、MSTP、Internet、4G等资源管道,提高传输效率,控制带宽成本。通过DPI/流量规则(Traffic Path Rule)和网络质量的测量,实现面向业务/应用的或基于链路质量的路径选择。通过对流量的感知与统计,实现在流量与性能的可视化管理等。

  • 2021-03-21
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供应链票据平台接口系统方案概要

通过搭建供应链票据平台能够实现票据线上化,供应链票据平台实现商票的“拆、转、融”,可以有效地将核心企业(下文提及的“集团公司”及“权属企业”均为核心企业)的应付账款转化成商票支付给供应链条上的上游中小企业。平台将核心企业的强信用传递给供应链条的中小企业,并提供便捷融资渠道,降低中小企业的融资成本。

  • 2021-03-21
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工业PON解决工厂设备连接方案

工业 PON 技术相比传统以太网交换机技术,是一套全新的安全、可靠、融合、先进的工业网络综合解决方案,是工厂内车间数据采集组网的全新方案。同时,在工业协议转换方面,工业中各种生产线的协议多达上百种,这些协议不可能都提前预装到设备上,工业数据采集网关须以灵活的方式按需升级/安装支持各类协议转换,才能适应各种生产线的快速安装上线需求。

  • 2021-03-21
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基于SDN技术的工业网络互联及协同平台解决方案

针对企业外网络化改造集成应用需求与挑战,聚焦基础架构设计、关键技术攻关、平台构建等,重点开展基于SDN技术的新型工业互联网架构设计,大规模网络操作系统、云网一体边缘计算平台、数据中心网络、网络智能运维、工业设备信息采集、工业大数据等核心关键技术,构建低时延、高可靠、广覆盖、可管控的工业互联网示范网络。

  • 2021-03-21
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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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