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企业数字化转型业务架构&应用架构方案&CRM案例(59页)

本研究案例展示了ArchiMate?3.1建模语言的价值。ArchiMate?3.1语言是一种主要用于规划和表达复杂业务转型的The Open Group组织标准。本研究案例的对象是一个名为ArchiMetal的虚构制造商。通过对这个虚构制造商进行高层架构建模,ArchiMate语言阐明了组织及其流程、应用和技术之间的一致性。本研究案例提供了ArchiMate架构模型示例,这些模型示例可以根据分析、沟通、决策支持和实现等特定需要进行更深一步的详细阐述。

  • 2023-11-17
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联想智能制造解决方案集及案例介绍(47页 PPT)

分流采集数据至边缘计算平台 边缘计算平台按需配置加速硬件 软件分布式部署在边缘计算平台 如采用集中管理模式,需要与中心云的管理平台互联

  • 2023-11-17
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达索智能制造解决方案及国内外案例(54页 PPT)

调度板增强实时工厂可见性 重新分配 工单 & 工步 到可获得的资源 工单的实时状态 可多次调整工单 & 工步 视觉化的 质量警告

  • 2023-11-17
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基于模型定义的MES平台及应用

基于模型定义的MES平台及应用 ,基于模型定义的MES平台及应用 ,基于模型定义的MES平台及应用 ,基于模型定义的MES平台及应用

  • 2023-11-17
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值得信赖的顾问

“信任”是商业社会不可或缺的元素,持久的商业关系无一不建立在此之上。对于商业而言,以诚相待固然是正道之选,但巩固和改善信任关系的方式、技巧也至关重要。

  • 2023-11-17
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城市运行管理服务平台建设方案(46页 Word)

城市运管服平台旨在构建市委、市政府领导下的“一网统管”工作格局。以城市运行管理“一网统管”为目标,通过“一张网”系统解决城市运行、管理、服务过程中出现的突出问题和矛盾。“一网统管”形式上是城市管理模式的创新,实质上是城市治理体制机制的变革。通过打造跨部门、跨地区、跨层级的业务应用场景,推进数据和业务深度融合,以线上信息流、数据流倒逼体制机制改革、体系重构和流程再造,推动城市政府按照“一网统管”要求,全面梳理业务流程,建立起全生命周期监管机制,改变以往“九龙治水”的被动局面,实现跨部门跨层级资源整合和协同联动,系统提升城市风险防控能力和精细化管理水平。

  • 2023-11-17
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2023工业视觉技术与应用白皮书

全球正在经历由人工智能、物联网、大数据、生命科学为代表的创新技术融合而成的第四次工业革命。工业互联网、智能制造等概念不断向工业技术、生产工艺、经营管理、营销服务等环节渗透,推动制造业加速向数字化、网络化、智能化发展。现代工业的发展旨在构建一个以工厂智能化生产为导向,以数据自动流转为本质的全新工业生态体系。数据作为贯彻现代化工业产品全生命周期的核心,在整个工业生态中不断地产生和流动,其低延时、高可靠、广覆盖的特性,对工业生产过程中的数据处理技术和计算技术提出了更高挑战。

  • 2023-11-17
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智慧工厂可视化解决方案(164页 Word)

本方案根据制造业企业的实际需求,本着因地制宜、科学合理、注重实效、严格要求及保密的原则,着眼于实际并考虑未来业务接入,从可视化园区综合管理、生产过程辅助管理、智能可视化物流管理、智能可视化仓储管理、智能可视化物料管理等五大环节入手,帮助企业提高生产效率、提升产品质量,帮助企业实现工厂全面透明化管控,深入实施智慧工厂的数字化工程。最重要的一点就是要使管理层明确了解企业业务进展的每一步情况,将管理做到“看得见,管得着”。

  • 2023-11-17
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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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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟 作者:Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题:面向技术专业人员的数据分析和人工智能;数据和分析解决方案的架构、实施及扩展; 生成式 AI 资源中心 2026 年,企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务 价值。为实现这一目标,数据和分析技术专业人员需充分利用所有可 用数据,设计模块化、灵活的架构,并建立稳健的治理机制以确保可 信度。

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