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智能制造能力成熟度模型——工艺设计

在工业设计领域,产品设计与工艺设计历来就分不开。产品设计是设计出想要的产品,通过设计软件和工具设计出2D或3D模型并进行展示。而工艺设计是从工程角度考虑如何按照产品设计模型来设计出加工工艺和流程。工艺设计是采用机械加工的方法改变毛坯的形状、尺寸、相对位置和性质使其成为合格零件的全过程。只有产品设计与工艺设计紧密配合、协同优化,工厂才能设计和制造出优秀的产品。

  • 2022-08-05
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_边缘计算在车路协同中的场景应用分析

边缘计算由于近距离部署可提供边缘智能服务,在车路协同中能够发挥极大的作用,特别是随着机动车数量增长交通压力猛增的情况下,通过边缘计算的实时信息快速分析,能够为交通管理效率带来更大的提升。以车路协同实际场景建设中的边缘计算节点为例,分析车路协同系统的设计架构并对边缘计算节点的具体建设方案进行分析

  • 2022-08-05
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通篇详解-CMMM智能制造能力成熟度

当前智能制造正在引领制造方式变革和制造业产业升级,并成为全球新一轮制造业竞争的制高点。为了有序推进我国智能制造的快速发展、以评促建,国家修订了《智能制造能力成熟度模型》。 该标准在对国内外相关成熟度模型研究的基础上,结合我国智能制造的特点和企业的实践经验总结出的一套方法论,给出了组织实施智能制造要达到的阶梯目标和演进路径,提出了实现智能制造的核心要素、特征和要求,为内外部相关利益方提供了一个理解当前智能制造状态、建立智能制造战略目标和实施规划的框架。该模型参考借鉴了《国家智能制造标准体系建设指南》中智能制造系统架构提出的生命周期、系统层级和智能功能3个维度,对智能制造所涉及的活动、装备、特征等内容进行描述。 2021年5月《智能制造能力成熟度模型》(GB/T 39116-2020)和《智能制造能力成熟度评估方法》(GB/T 39117-2020)两项国家标准正式实施,各省市主管部门相继出台相关政策,鼓励企业基于智能制造国家标准开展智能制造能力成熟度标准符合性评估(简称“CMMM评估”)。

  • 2022-08-05
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_V2X关键技术应用与发展分析

V2X 通信技术是支撑智能汽车与智能交通的技术之一,随着人口基数的增长,我国的汽车数量也在不断增长。数量的发展也就使得技术提升显得十分重要。

  • 2022-08-05
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_5G技术在智能交通中的应用研究

随着5G 信息时代的到来,作为推动我国信息时代发展的重要科技,5G 技术能够增强物质之间的信息互联,有效解决城市智能交通中存在的众多管理和应急难题。基于此,文章将通过分析智能交通中5G 技术的概况及特点,并总结相关实际应用与措施。

  • 2022-08-05
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_5G车路协同自动驾驶应用研究

近年来自动驾驶成为人工智能和机械自动化发展的重要趋势,随着 5G 信息技术的不断升级和应用,5G 车路协同自 动驾驶技术必将迎来光明前景。在此背景下,本文首先探究了车路协同系统的基本架构,在分析车路协同系统发展过程及其性能 需求的基础上,探讨了 5G 技术支持下的车路系统自动驾驶技术路线、关键技术和整体结构,最后以干线物流为研究对象,探究了5G 车路协同自动驾驶在干线物流中的实际应用,旨在为 5G 不断提升车路协同自动驾驶技术的应用水平带来更多参考和启迪。

  • 2022-08-05
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智慧底牌 - 路长全

生于贫穷不可耻,终身贫穷是可耻的;企业起步于弱小是正常的,可一直长 不大就不正常;国家阶段性落后不是问题,可数百年落后就是问题。 不成功均源于无知和错误的知识,只要掌握基本的智慧,任何人都能成功。 所以没有不好的孩子,只有不好的老师;没有失败的企业,只有失败的管理;没 有落后的国家,只有落后的思想。

  • 2022-08-05
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工业互联网边缘计算节点白皮书1.0

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  • 2022-08-05
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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