2019年5G 智能制造白皮书

当前，制造业向“新四化”转型发展趋势愈发明显，对高性能、具有灵活组网能力的无线网络需求日益迫切。5G 具有媲美光纤的传输速度、万物互联的泛在连接和接近工业总线的实时能力，正逐步向工业领域加强渗透。5G 技术定义的三大场景不但覆盖了高带宽、低延时等传统应用场景，而且能满足工业环境下的设备互联和远程交互应用需求，这种广域网全覆盖的特点为企业构建统一的无线网络提供. 了可能

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2019年中国智能制造发展现状及趋势分析报告

01 02 03 04 05 智能制造概述中国智能制造发展现状中国智能制造重点领域发展中国智能制造典型落地情况分析中国智能制造发展路径解析

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基于区块链和物联网技术的智能物流方案设计_王智颖

为解决当前污水泵站自动化程度低、无法远程监控的难题,设计了一套基于工业物联网的远程监控系统,对污水泵站自动化系统进行改造。该系统上位机采用微信小程序二次开发监控软件,下位机采用STM32控制器,现场设备由各种仪表和执行设备组成；通过工业以太网,控制器把现场监控数据传到云服务器,微信小程序监控软件与云服务器相连,从而实现了污水泵站的远程监控。改造后试运行结果表明,系统反应灵敏、运行稳定、能实时远程监控污水泵站运行状况。

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2019全球智能制造科技创新50

导语报告亮点产业图谱当今世界下的制造业中国，美国及研发领先者什么样的制造是智能的智能业转向智能主要驱动因素中国上市制造企业盈利能力与流动性水平工业机器人 – 智能制造之臂增材制造 – 未来是敏捷的机器视觉 – 人工智能助力制造业工业4.0下制造业的未来

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边缘计算IT基础设施白皮书

边缘计算已受到学术界、产业界以及政府部门的极大关注，正在从产业共识走向了产业实践，在电力、交通、制造、智慧城市等多个价值行业有了规模应用，产业界在实践中逐步认识到边缘计算的本质与核心能力。

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从连接到赋能：“智能+”助力中国经济高质量发展

四个方面：智能经济的经济学含义是什么；“智能+”如何驱动产业创新发展；“智能+”如何改善我们的工作与生活；“智能+”如何助益全球化和经济治理。？十个领域：智能经济概览、智能技术群大图、智能商业洞察；智能制造、智能零售、智慧农业、智能金融；智能化的工作与生活；经济全球化与未来治理。

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德勤《2020技术趋势报告》120页

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德勤《工业4.0悖论：克服数字化转型道路上的脱节》

德勤咨询有限责任公司的供应链和制造运营实践有助于各公司洞察和把握工业4.0技术中隐藏的契机，从而借机实现自身的业务目标。凭借对增材制造、物联网等深刻的分析和见解，我们能够帮助各组织根据日益发展的先进制造实践重新评估他们的人员、流程和技术。

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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。

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智慧能源-能源大数据综合管理服务平台解决方案（60页 PPT）

随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能源开发、生产、传输、存储、消费全过程的智能化水平快速提升，所涉及的设备和系统将数以亿计，在规划和运行过程中将产生海量数据，且结构复杂、种类繁多、因实时性要求高而快速增长。这些数据贯穿着能源互联网各个环节，蕴含着巨大的价值。

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清华大学：中国企业数字化转型研究报告2023

技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。

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三甲智慧医院智能化设计方案（65页 PPT）

本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的

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融入知识图谱的大模型在企业服务中应用

企业级海量数据的知识化已日趋成为行业共识，通过海量数据的知识化集成，可以加速数据标准化、消除/减少歧义、链接数据孤岛等。知识图谱作为表达能力更强的数据建模形式，也需要不断技术升级与时俱进。知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。

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基于贝叶斯深度学习的预后驱动预测性维护框架

在这项工作中，提出了一种新的预测驱动的产品数据管理框架，它提供了一个集成RUL预测和维护决策的综合解决方案。在预测阶段，我们采用基于BDL的框架来限定任意的和认知的不确定性，并输出RUL的预测性分布。在维修决策阶段，提出了一种在一般检查场景下的实用策略。该模型能够在任何时刻快速评估R选项和DN选项的成本率，并生成满足操作约束的暂定的产品数据管理计划。随着逐步收集更多的CM数据，我们的框架动态更新和调整维护和备件订购决策，以生成更可靠的PDM时间表。通过与几种基准策略的比较，基于NASA Ames预测卓越中心提供的涡扇发动机数据集，我们发现基于BDL方法驱动的基准策略可以在不确定性量化的情况下增强预测结果，从而提高动态PDM决策的性能。在定期和不定期检查的情况下，建议的政策导致的平均成本率非常接近理想的政策。这项研究对行业具有实际意义，展示了将不确定性量化和操作约束纳入到PDM政策中的好处。增强的策略性能带来了更好的维护规划，降低了成本并提高了盈利能力，同时还提高了客户满意度。

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SCI一区论文学习|一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法

本期给大家推荐李乃鹏教授的一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法。基于状态维修(CBM)通过预测设备剩余使用寿命(RUL)，在设备发生故障前制定维修计划，是保证设备安全运行的有效手段。由于监测中断和/或传感器读数丢失会产生片段数据。而片段数据只记录了一个随机的退化过程，初始退化时间信息通常会丢失。因此，无法使用常用的时间相关建模框架对其进行建模。为解决这一问题，文章提出了一种基于片段数据的非参数退化建模方法用于RUL预测。该方法利用基于退化状态的函数定义剩余寿命。并提出了一种基于极大似然估计的主分析(PAMLE)算法来恢复故障单元的缺失数据。最后，通过疲劳裂纹扩展数据集和锂离子电池退化数据集验证了该方法的有效性。