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Wonderware-MES-与ERP的集成(Microsoft-Dynamics-AX)

Wonderware MES功能(运营和设备绩效) 运营模块:通过对生产工艺,物料清单,在制品,库存以 及原材料消耗的可视化管理来缩短订单生产和交付周期, 从而提高企业的整体竞争力。 设备绩效模块:通过对相关的设备绩效指标如:停机时间,OEE, 和资产/设备利用率的监控,来识别和去除生产过程中影响设备绩 效的瓶颈。

  • 2021-12-24
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德国智能工厂构建

智能工厂将有三个构筑模块组成:精益、高技术和模块化。精益(LE)方面高效的流程与服务、持续改善的创造力;高技术方面包括:相互联系的、虚拟的和增强的;模块化包括

  • 2021-12-24
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工厂管理及问题解决

学术界对西方管理理论发展阶段的划分一直持有 不同的观点,最常见的是把它们分为古典管理理论阶 段、行为科学理论阶段和现代管理理论阶段。

  • 2021-12-24
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生产过程智能化

数字化制造是采用先进的IT技术支持制造过程规划、工艺过程仿真与验证、制造过程优化的业务手段,用来构造灵活和创新的生产制造系统。 数字化制造贯穿了整个制造企业及制造供应链。作为产品生命周期管理(PLM)领域中的核心部分,数字化制造解决方案是制造过程工艺规划、制造工程和车间制造执行环境的中坚支柱。

  • 2021-12-24
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智能制造——数字化车间

2010年,中国工业总产值占全球工业总值的比重已经达到19.9%,超过美国成为全球第一制造业大国。美国以18%排第二,日本第三,德国第四

  • 2021-12-24
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海绵城市在中国的现状与发展_

海绵 城市 , 是新一代城 市雨洪管理概 念 , 是指城 市 D es ign , WUSD ) ” 等先进理念的 中 国 化表达 。 海绵城 市 在适应环境变化和 应对雨 水带来的 自 然灾 害等方 面具 是先进 的低影 响 开发雨水 系 统设计 , 是超 越传统 “ 灰 色 有 良 好的 “ 弹性 ” , 也可称之为“ 水弹性城市” 。 国 际通用 基础设施 ” 的更 先进 、 更环境 友好 和可 持 续发展 的城 市 术语为 “ 低 影响 开发 雨水 系 统构 建 ” 。 海绵 城市 是 生 设计。 态 文明 建设 的 重 要 部 分 , 属 于生 态 文 明 主 流 价 值观 建设海绵城 市就要有 “ 海绵 体 ” 。 城 市“ 海绵体 ” 既 P33 的 体现 。

  • 2021-12-27
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国外城镇化低碳发展的经验与启示_刘长松

城镇化作为碳排放增长的重要驱动因素,能否实现低碳发展会直接影响到我国 2030 年碳排放峰值目标的顺利 完成。结合国外低碳城市化的发展经验,以及我国的具体国情,本文从城市发展模式、城市空间形态、紧凑集约发展、规划 体系引导、构建低碳交通体系、强化低碳产业支撑、完善城市治理体系、形成合理的城镇化结构体系等方面提出推动我国城 镇化低碳发展的对策建议。

  • 2021-12-27
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国内应如何建设_海绵城市_李光照

海绵城市是一种形象的表述,国际通用术语为“低影响开发雨 水系统构建”,指的是城市像海绵一样,有降雨时能够就地 或者就近“吸收、存蓄、渗透、净化”径流雨水、补充地下水、调 节水循环;在干旱缺水时有条件将蓄存的水“释放”出来并加以利 用,从而让水在城市中的迁移活动更加“自然”。 传统城市建设模式主要依靠管渠、泵站等“灰色设施”来组织 排放径流雨水,以“快速排除”和“末端集中”控制为主要规划设 计理念。

  • 2021-12-24
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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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