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2023年中国制造业数字化转型路径实践

立足于中国工业产业升级和智能制造的大背景,通过扫描分析制造业数字化转型供给市场产品和服务的情况,结合供给方针对典型应用场景(如设备改造、供应链、生产制造管理等)的落地解决方案情况,分析当前制造企业数字化转型时遇到的主要困难,并探讨应对措施。最后,就制造企业需秉持长期主义、供给市场将从转型构建走向运营、数据服务市场将缓慢走向拉通等话题方面提出探讨,试图给制造业数字化转型市场提供一定的启发。报告分为五个部分:1)背景篇,概念厘清及科普,重点论述软件在制造企业运营中的作用;2)供给篇,扫描并分析供给市场当前产品及服务的特点;3)实践篇,围绕生产制造流程的核心环节,阐述当前制造企业数字化转型的具体落地形式及典型案例;4)难点与建议篇,分析制造企业数字化转型落地实践是,普遍存在的一些难点,并尝试给出相应的建议;5)启示篇,基于供需两端市场的分析,分别针对需求市场、供给市场、数据市场提出猜想,以期给数字化转型市场未来发展带来一定启发。

  • 2023-12-18
  • 阅读2149
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从2023年31省市政府工作报告看数据安全赛道

从全国31个省市2023年政府工作报告全文中,以“数据安全”、“个人信息保护”、“网络安全”、“信创”、“数据要素”五个维度,对地方政府工作报告的相关要点作了归纳总结。

  • 2023-02-09
  • 阅读1995

中小企业数字化转型路径报告2022

中小企业数字化转型路径报告2022

  • 2022-12-30
  • 阅读3056

万字长文详解企业数字化转型运营地图合集

企业数字化转型是一项复杂的系统工程,表面上看涉及技术,其实在技术的背后是管理的博弈,涉及企业的规划能力、业务能力、组织能力、运营管理能力,今天老杨根据多年经验设计了这套企业数字化转型运营地图,从规划到落地层面进行详解,让各位对数字化转型建设思路更清晰、明确。个人理解难免有不足与偏差,欢迎各位数字化同仁加老杨微信,一起讨论,相互学习,共同进步!

  • 2022-12-07
  • 阅读2428

《数字经济和实体经济融合发展报告(2022)》发布,了解中国“数字样板”工程

为梳理数实融合的发展进展、未来趋势和落地实践,2022年年初,新华网联合中国电子信息产业发展研究院共同开展“数字样板”工程。该活动广泛征集全社会推进数实融合的应用案例,组织优秀实践案例遴选,提炼总结数字经济发展规律和实施路径。在征集、调研基础上编制完成的《报告》,旨在为政府、行业组织提供可落地的经验借鉴,切实推动数实融合深入发展。 据了解,为梳理提炼数实融合中的成功经验,《报告》从技术先进性、数字化程度、效益提升、品牌影响力、行业赋能水平等多角度考察,最终产生了20个数实融合优秀实践案例,以期为推动数字经济发展提供参考和指引。

  • 2022-11-29
  • 阅读2644

《中国智能制造发展研究报告:系统解决方案》发布

选取汽车、钢铁、医药、电子等重点行业,基于智能制造典型场景和系统解决方案的功能特点,研究梳理出面向细分行业典型场景的系统解决方案图谱,多维度总结各场景、各行业解决方案供给能力,为细分行业制造企业实施智能制造提供参考依据。

  • 2022-11-29
  • 阅读2790

10个看得见的成功指标让数字化转型不再摸着石头过河

到如今,市场正在大幅从成本控制战略转向积极的增长战略。组织及其相关利益干系人必须调整与新的业务目标相一致的关键成功指标。

  • 2022-11-21
  • 阅读2006

2022年中国数字城市竞争力研究报告

效率、改善城市运行形态,以促进城市理念升级、效能变革。 为深入推动城市数字化、智慧化发展,树立优秀的城市作为标杆,2022年中国数字城市百强研究从信息基础、城市治理、产业经济、民生服务、技术创新、低碳发展等六个方面,全面评估中国数字城市竞争力,剖析数字城市建设路径和方法,为深化中国数字城市高质量发展奠定基础 报告主要由四个部分组成,第一部分为数字城市建设新时期的背景和机遇;第二部分为全国数字城市竞争力评价的指标体系、百强榜单和百强城市特征分析;第三部分为数字城市能力解码,从信息基础、城市治理、民生服务、技术创新、低碳发展等方面分别阐述了城市各领域数字化水平;第四部分为数字城市建设典型实践,挑选各领域建设的典型城市进行案例分析。

  • 2022-11-24
  • 阅读2133
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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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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