任何接触过机械设备的人都对振动有所了解。作为机械制造商和维修人员，我们有责任尽量减少振动的程度，以确保产品质量和机器寿命不受其负面影响。随着机器速度和宽度的不断增加，这项工作变得愈发重要且复杂。当设备发生振动时，它实际上是在“与我们对话”。就像医生通过听诊器听到我们胸腔发出的异响一样，我们可以通过“聆听”机器产生的振动来诊断机器的健康状况。借助现代电子仪器，我们能够确定振动的源头以及导致振动问题的严重程度。一旦找出问题，维修人员可以优先处理最关键的问题。这一概念正是预测性维护（PDM）的基础。有效的PDM方案结合良好的预防性维护（PM）计划，能够最大化机器组件的使用寿命，减少停机时间，提高产品质量，并最小化灾难性故障发生的可能性。
本文梳理分析了“digital twin（数字孪生）”这一术语指代不清、边界模糊等现象给标准化和行业实践带来的困扰，指出数字孪生这一技术体系的集成性和跨学科性使得其标准化工作需要以系统化、完备的概念术语体系为基础。在现有术语工作国际标准概念体系开发原则和指南的基础上，提出了开发概念体系的改进方法和流程，包括应用系统思维和系统工程方法，评估候选上位概念的工具和步骤，开发系统完备分类的框架、原则和步骤，以及术语工作的成熟度等级。基于这些方法和流程，确定了将数字孪生体和数字孪生系统与通用术语“数字孪生”区分开来的必要性，分析了数字孪生现有21个定义及其10个上位概念，提出数字孪生体的上位概念最好是一种数字资产，而不选一种数字化表征。在此基础上，构建了包含100个概念和50个定义的系统化的数字孪生概念体系。这项工作解决了“数字孪生”术语的多义问题，验证了概念体系开发改进方法的有效性。所提出的数字孪生概念体系为数字孪生术语工作和数字孪生系统参考架构标准的制定提供了有益的输入，也为其他领域的概念体系开发提供了最佳实践。
MTBF（平均故障间隔时间）是一种用于预测机械设备故障之间时间的计算方法。接下来，我们将讨论MTBF的计算方法、需要注意的陷阱，以及如何提高MTBF。
本期给大家推荐胡昌华教授的数字孪生智能故障诊断的最新进展综述（上）。随着工业4.0时代的到来，智能制造和数字技术迅速发展，对工业设备的稳定性、可靠性和安全性提出了更高的要求。最近，数字孪生为智能故障诊断提供了一种新的解决方案。本文将从概念、关键技术、应用场景和挑战展望等方面对数字孪生技术在智能故障诊断的发展应用进行综述。
园区是以国际化日光恒温鹿舍繁育繁殖梅花鹿的高科技现代都市型农业养殖园，园区为打造精品高端休闲农业产业，采用美国、荷兰国际先进技术（物联网信息科技养殖产品追溯系统包括：1.牧草种植基地监控2.鹿养殖基地监控3.加工分割车间监控4.销售环节监控5.综合展示与产品追溯系统），是以生产绿色无公害鹿产品为核心的农业产业园区。****是集高效设施养殖、科技示范、科普教育、休闲娱乐、餐饮会议于一体的现代化都市型生态养殖园。
随着畜牧业产业的飞速发展，规模化，专业化水平的不断提高，改造和提升传统畜牧业，开拓创新现代智慧畜牧业，加快推进畜牧业的现代化信息化建设，已成为畜牧业发展越来越重要的因素，智慧畜牧养殖系统采用条码标签，和rfid电子标签等识别技术，智能移动终端技术，大型数据库等互联网和物联网技术，充分利用现代信息化技术管理服务于现代畜牧业，智慧畜牧养殖系统，从农业养殖，收购，加工，运输，销售等各个环节的标识识别，追踪和查询，以及仓库资产和企业信息等相关管理，实现了畜牧业重点核心业务的全面信息化，业务管理，信息化，管理信息资源化和信息服务规范化，为畜牧企业提供了重要的信息化支撑和服务，使得企业的信息化水平，跟得上企业的迅速发展。
将卫星遥感、大数据、物联网、云计算和人工智能等一大批高新信息技术应用到农业的生产、加工和销售整个产业链，创新农业数字化应用，全方位推动农业的发展，助力乡村产业数字化转型。
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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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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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在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后，全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟，共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型，转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达，依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态，市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后，各环节数据互通困难，难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化，缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升，以及用户行为日益复杂，这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。
艾艾媒咨询iiMedia Research 全球领先的新经济产业第三方数据挖掘与分析机构 用数据说活 2024-2025年中国新消费趋势洞察报告 Insights into new consumption trends in China from 2024 to 2025 (演讲版 艾媒咨询集团CE0兼首席分析师 张毅博士
2025年，全球再度经历深刻变革。科技飞速迭代、气候挑战日益严峻，地缘政治格局风云变幻，正在重构全球商业生态。在中国，高质量发展与创新并重，为经济增长和转型升级创造了独特的机遇。 面对这一系列变革，我们以“重塑”为内核引领增长，通过优化业务架构、提升运营效率、聚焦关键战略领域，构建面向未来的组织能力。在推进可持续发展的进程中，我们正以务实的行动赋能人才成长、加强环境管理、促进社会和谐，并驱动数字化创新。
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