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中国制造业精益数字化报告2022

在传统制造业领域,从时间先后顺序来看,精益、精益制造是比数字化、数字化转型要更早出现的主题内容。当下,我们从事制造业数字化是否就不需要考虑精益化?

  • 2022-12-04
  • 阅读681

中国智能制造发展研究

中国智能制造发展研究

  • 2022-12-02
  • 阅读612

《国务院关于数字经济发展情况的报告》发布

党的二十大对加快建设数字中国作出重要部署。习近平总书记强调,要站在统筹中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局的高度,统筹国内国际两个大局、发展安全两件大事,充分发挥海量数据和丰富应用场景优势,促进数字技术和实体经济深度融合,赋能传统产业转型升级,催生新产业新业态新模式,不断做强做优做大我国数字经济。李克强总理指出,要加快数字化发展,打造数字经济新优势,协同推进数字产业化和产业数字化转型,加快数字社会建设步伐,提高数字政府建设水平,营造良好数字生态,建设数字中国。栗战书委员长对相关工作作出重要批示,韩正副总理等国务院领导同志提出明确要求。发展改革委会同有关方面认真贯彻落实党中央、国务院决策部署,牵头建立数字经济发展部际联席会议制度,扎实做好数字经济发展各项工作。

  • 2022-11-29
  • 阅读613

杨学山:制造企业数智化转型,这个模型一定要关注!

?11月7日下午,“信息化百人会2022年峰会”开幕式和主论坛在杭隆重举行,本届峰会主题为“奋楫争先·为者常成——新形势下的企业数字化转型之路”,峰会由浙江省人民政府国有资产监督管理委员会指导,北京信百会信息经济研究院主办,杭钢集团、之江实验室承办。

  • 2022-11-24
  • 阅读438

中国工程院院士周济:以智能制造为主攻方向加快“5G+工业互联网”创新发展

?11月20日上午,中国工程院院士周济出席2022中国5G+工业互联网大会开幕式及主论坛,并在主论坛上作题为《以智能制造为主攻方向,加快“5G+工业互联网”创新发展》的主旨演讲。

  • 2022-11-24
  • 阅读441

中国工业互联网平台行业发展动态分析及发展前景预测报告

工业互联网已上升为国家战略 新常态下,中国经济要实现“双中高”,就要开启“双引擎”,而工业互联网能够为“双引擎”提供高效的“助推燃料”。工业互联网催生大规模个性化定制、网络协同制造、服务型制造、智能化生产等一系列新模式、新业态,推动产能优化、存量盘活、绿色生产,创造更多新兴经济增长点; 工业互联网打破创新个体的封闭围墙,为分布全国乃至全球的智力资源、制造能力提供了汇聚平台,推动了企业从封闭式创新走向开放式创新,加速了制造业领域的大众创业、万众创新。

  • 2022-11-23
  • 阅读451

数据湖会取代数据仓库吗?

数据湖是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库,其中的数据可供存取、处理、分析及传输。

  • 2022-11-23
  • 阅读418

石化行业智能制造标准体系建设指南(2022版)

工业和信息化部近日印发《石化行业智能制造标准体系建设指南(2022版)》,提出到2025年,建立较为完善的石化行业智能制造标准体系,累计制修订30项以上石化行业重点标准,基本覆盖基础共性、石化关键数据及模型技术、石化关键应用技术等标准;对于原油加工等石化细分行业,优先制定新一代信息技术在生产、管理、服务等特有场景应用的标准,推动智能制造标准在石化行业的广泛应用。

  • 2022-11-23
  • 阅读479
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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。

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华为数字化转型之道

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,

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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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2025 年,全球人形机器人技术与产业发展进入从“机电集成”向“深度智能”跨越的关键阶段。这一年,人形机器人在具身智能理论、场景作业任务与产业化形态上持续演进,端到端学习框架、软硬件解耦架构与全球供应链格局亦出现一系列深刻变革。与此同时,硬件参数的单一竞赛逐渐转向软硬协同的效能比,泛化感知能力、复杂环境下的运动鲁棒性与工程化量产可行性成为决定人形机器人能否走出实验室的核心变量。

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