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智能制造业的百家讲坛,原来法国也有话说

转眼200年过去,在第三次工业革命到来之际,法国决心实现工业转型,解决能源、数字革命、和经济生活三大问题,由此提出了自己的制造业构想---工业未来。

  • 2021-04-29
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智能制造下的智慧供应链变革

如今,全球经济已进入供应链时代,企业与企业之间的竞争开始转化为企业所处的供应链与供应链之间的竞争。在智能制造环境下,打造智慧、高效的供应链,是制造企业在市场竞争中获得优势的关键。智慧供应链的创新发展,将根本改变现代企业的运作方式,推动整个制造业发生重构与迭代。

  • 2021-04-29
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智能制造如何稳步转型

工业自动化、网络视频会议、协同办公等应用成为爆款应用,远程监控、数据采集、智能物流、MES/MOM等应用市场增长显著,工业软件和BI应用持续增长。同时,制造企业对数字化转型和智能制造的规划和咨询服务的重视程度也有明显提高。

  • 2021-04-29
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智能制造的九大技术支柱!

新一轮工业革命的核心是智能制造。德国工业4.0、美国工业互联网和中国制造2025这三大国家战略虽在表述上不一样,但本质上异曲同工,同在智能制造。新-轮工命的本质是未来全球新工业革命的标准之争,各个国家都在构建自己的智能制造体系,而其背后是技术体系、标准体系、产业体系。

  • 2021-04-29
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智能制造时代 钢铁行业何去何从

中国钢铁业要实现从大到强的转变,绝不能错过智能制造这个机遇期。智能制造表面是技术问题,本质是经济问题,体现在信息通信技术的应用,关键却在业务与商业模式的创新、组织流程改革和企业文化的转变。本文针对这一热点,分析了智能制造的概念及其本质,并运用工业4.0的概念分析了钢铁行业推进智能制造的现状、价值、阻力和思路。

  • 2021-04-29
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华为数通网络设备与Honeywell_PKS系统对接测试报告

PKS(Process Knowledge System)系统是一个将整个工厂的商业信息系统与生产过程控制系统统一在一个平台上的自动化系统,它继承了传统DCS的优点,同时又融合新的技术突破,是一套比TPS及PlantScape系统更趋完善的控制系统。

  • 2021-04-29
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华为数字管道解决方案与ABB_SCADA系统互通测试报告

ABB_SCADA系统ABB将为美国国家电网这家的电力机构实施其”网络管理器SCADA/EMS(数据采集与监视控制/能源管理系统)“解决方案。美国国家电网将采用该技术在其的纽约和新英格兰电力调度控制中心,管理该地区的输配电网络。这将为系统支持和运营促成一个共同平台,从而提率和保持一个安全可靠的系统。

  • 2021-04-29
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智能制造的新诠释:智能业务流程的融合

智能制造不是一个单一事物,而是多个领域能力的融合,它是智能业务流程与智能操作流程、智能设备和智能产品定义的融合。 智能制造越来越受欢迎,尽管它仍然是一个“令人困惑”的概念。对某些人来说,智能制造业正将智能手机、智能住宅和智能汽车技术应用到制造设备

  • 2021-04-29
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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

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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数据智能服务产业发展研究报告

为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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人工智能算法与应用场景介绍

通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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