目前对成本管理的案例研究大多集中在制造、零售等行业,在供应链视角下对物流行业的成本管理研究较少,并且,鲜有文献将大数据技术与物流企业成本管理相结合深入分析,因此,对“大智移云”背景下物流企业的成本管理研究就显得格外重要。这不仅有利于物流企业转变成本管理方式,创新成本管理体系,更有利于提升物流行业竞争力,促进宏观经济发展
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《规划纲要》指出,要立足流域整体和水资源空间均衡,结合江河湖泊水系特点和水利基础设施布局,统筹存量和增量,加强国家骨干网、省市县水网之间的衔接,推进互联互通、联调联供、协同防控,逐步形成国家水网“一张网”,共同发挥保障水安全的作用,促进水资源与人口经济布局相均衡,支撑经济社会高质量发展。
加强信息资源互通共享和深度应用。按照科技引领、信息支撑的思路,构建纵向贯通、横向集成、共享共用、安全可靠的平安建设信息化综合平台。
我国高度重视 5G 与工业互联网的融合创新发展,先后出台多项政策进行指引。2019 年 11 月,工业和信息化部(以下简称“工信部”)出台《“5G+工业互联网”512 工程推进方案》,从突破关键技术能力、提升产业支撑能力、打造“5G+工业互联网”内网建设改造标杆、形成至少 20 大典型工业应用场景等方面进行整体布局。
制造业数字孪生应用发展前景广阔。被应用于航空航 天、电力、船舶、离散制造、能源等行业领域,应用场景如研发设计、生产制造、营销服务、运营管理、规划决策等环节。在智能制造领域,数字孪生被认为是一种实现制造信息世界与物理世界交互融合的有效手段,通过数字孪生技术的使用,将大幅推动产品在设计、生产、维护及维修等环节的变革。基于模型、数据、服务方面的优势,数字孪生正成为制造业数字化转型的核心驱动力。
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工业大数据是工业生产过程中全生命周期的数据总和,包括产品研发过程中的设计资料;产品生产过程中的监控与管理数据;产品销售与服务过程的经营和维护数据等。从业务领域来看,可以分为企业信息化数据、工业物联网数据和外部跨界数据。现阶段工业企业大数据存在的问题包括数据来源分散、数据结构多样、数据质量参差不齐、数据价值未有效利用等情况。
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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
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。
当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,
Gartner在《2024端点保护平台魔力象限》中尖锐指出:依赖杀毒软件、边界防火墙和分散代理的"拼凑式防御”,其有效性已降至历史冰点。
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白盒化通过硬件与软件解耦、接口和开放架构标准化,将传统封闭的专用设各转变为“通用硬件+灵活软件”的模块化组合模式。核心是打破硬件与操作系统的捆绑关系,采用标准化、通用化的硬件平台(如商用交换芯片和模块化组件),支持第三方软件的自由加载与替换,
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