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基于云平台的飞行试验数据中心架构设计

飞行试验数据是航天发射和科研试验任务产生的重要信息资源,是航天事业长期发展的基础和动力源泉。近年来,航天任务日益频繁,测控发射和跟踪测量设备在部署数量、种类以及数据采集范围、类型、速率和数据处理能力上都不断提升,使得试验数据规模大幅增长。传统的“烟囱式”独立分散、缺乏容灾备份手段的数据存储与管理方式已不能适应当前任务发展要求,再加上缺乏高效的数据综合利用平台,使历史试验数据的潜在价值难以充分挖掘利用。为此,提出建设一种基于云平台的飞行试验数据中心(简称“数据中心”),以解决海量试验数据在长期存储管理和应用服务方面面临的现实问题。

  • 2021-02-14
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智慧水利信息化整体解决方案

以信息技术为核心,实现水利的信息化成为水利事业改革发展的的大势所趋,智慧水利、智慧流域应运而生,为水问题提供了信息化的智慧解决方案

  • 2021-02-14
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基于物联网的设备智能化管控云平台

某单位国防工程通风空调、供配电、给排水、信息化等专业方向设备及系统的态势缺少综合展示,不能快速的掌握和控制设备运维状态,设备智能故障诊断及健康管理功能缺失。本系统提供集设备智能化管控、故障预警监控及智能诊断与健康管理一体化管理建设方案

  • 2021-02-14
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三维战场态势综合显示系统建设方案

通过全要素战场环境合成、自然环境可视化输出、战情战况可视化、目标特性可视化、电磁环境及效应可视化、参数控件可视化等技术手段为现代战争全面、准确地战场态势信息。战场态势的三维显示,有利于作战人员认识、分析、理解战场信息,现已成为军事信息系统的重要组成部分,是作战回路的重要一环,对取得信息优势具有重大作用。

  • 2021-02-14
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智慧旅游信息化整体解决方案

“智慧旅游”是在智慧城市的基础上发展而来,是智慧城市在旅游城市和城市旅游两大领域的推广型应用,是将服务对象由城市居民向外来游客的内涵式, 也是数字旅游发展的高级阶段。

  • 2021-02-14
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数智工厂解决方案介绍 APS+MES+SCM+WMS

数字化工厂(DF)以产品全生命周期的相关数据为基础,在计算机虚拟环境中,对整个生产过程进行仿真、评估和优化,并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。数字化工厂(DF)是现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物,同时具有其鲜明的特征。它的出现给基础制造业注入了新的活力,主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。“数字化工厂”规划系统通过统一的数据平台,通过具体的规划设计和验证预见所有的制造任务,在进步质量的同时减少设计时间,加速产品开发周期,消除浪费,减少为了完成某项任务所需的资源数目等,实现主机厂内部、生产线供给商、工装夹具供给商等的并行工程。数字化工厂(DF)是企业数字化辅助工程新的发展阶段,包括产品开发数字化、生产准备数字化、制造数字化、管理数字化、营销数字化。除了要对产品开发过程进行建模与仿真外,还要根据产品的变化对生产系统的重组和运行进行仿真,使生产系统在投入运行前就了解系统的使用性能,分析其可靠性、经济性、质量、工期等,为生产过程优化和网络制造提供支持。

  • 2021-02-14
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智能电厂建设方案

所谓智能电厂,是在常规电厂的自动化与数字化技术基础上,进一步实现电厂的物理信息融合——即通过信息化、网络化技术实现全厂范围各控制系统、控制设备、检测仪表传感器、生产与安防监控系统之间的互联互通;通过虚拟化技术实现电厂的三维虚拟可视化。并在上述两方面底层技术基础上,综合运用大数据、智能优化控制、智能决策支持等智能化技术手段,最终实现电厂全生命周期内的企业资产最优分配、生产质量最优控制、经济效益与社会效益的最优实现。 智能电厂建设的目标是在确保安全的前提下,深化信息技术的应用,以数字化信号为载体,以信息技术为基础,以计算机云平台及网络系统为支撑,优化人力资源配置,提高劳动生产率,降低投资及运行维护成本,使发电效益最大化。其作用是可以降低发电成本、提高上网电量、减少设备故障,最终实现电厂的安全、经济、高效、环保、规范运行。

  • 2021-02-14
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陕西航天时代导航设备有限公司MES项目案例

近年来,国家在国防领域持续重点投入,我国的国防实力飞速发展,各科研院所、军工单位借此机遇引进了大量国际上先进的设计开发软件、仿真软件及设备、高精度加工设备和实验台架,在开发手段、仿真能力和测试、实验设备等基础能力建设上有了长足的进步,但是在整个企业的全局化管理,特别是产品研制定型后的工艺和制造管理等方面有所欠缺,发展相对滞后,影响了产品的最终交付和任务的配套,降低了企业的整体效益。 航天导航厂内部各个部门与车间众多,协作生产比较频繁,产品设计开发、加工制造、检测试验、装配调试四个环节紧密结合,信息流需要准确无误,从信息流、物流等方面虽然已经有了良好的管控能力,但是经过各个环节的结合,也暴露了类似车间生产制造过程不透明、生产计划管理与调度手段比较落后、数字化应用分析相对较少的问题。

  • 2021-02-14
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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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