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节后隐患排查重点:6个方面,现场隐患800条!

未经许可开动、关停、移动机器,开动、关停机器时未给信号,开关未锁紧,造成意外移动、通电或漏电等,忘记关闭设备,忽视警告标记、警告信号、操作错误(指按钮、阀门、扳手、把柄等的操作),奔跑作业等。

  • 2023-02-01
  • 阅读393

静止式机械密封的动环是怎样旋转的?旋转型机械密封的静环防转方法有几种?你知道吗?

静止式机械密封的动环直接固定在轴(轴套)上,随轴一起旋转,多采用以下几种方式固定。静止式机械密封的动环直接固定在轴(轴套)上,随轴一起旋转,多采用以下几种方式固定。

  • 2023-02-01
  • 阅读363

状态监测那些事儿

温度是表征设备运行状态的一个重要指标。设备出现机械、电气故障的一个明显特征就是温度升高,同时温度的变化又是引发设备故障的一个重要因素。例如机器的轴承在运转中由于润滑不良或严重磨损而过度发热;电气设备在运转时因电流过大或绝缘损坏,也会引起不正常的发热。

  • 2023-02-01
  • 阅读409

滚动轴承的状态监测与故障判断

本文中研究滚动轴承故障诊断研究的基本方法将采用滚动轴承的振动信号分析的方法,采取与正常轴承振动信号作对比的方式,抽样选取不同轴承振动的信号,通过比对从而判断该滚动轴承的故障类型并在此基础之上获得其状态监测的方法。

  • 2023-02-02
  • 阅读362

滚动轴承常见的失效形式及状态监测方法

作为各工业领域的重要基本旋转机械零部件,滚动轴承使用范围十分广泛。据统计,我国每年约有30%的机械故障是由于轴承的损坏造成的,所以它的运行状态对设备的正常工作影响巨大。

  • 2023-02-02
  • 阅读365

大化肥状态监测系统的应用及故障诊断

化肥装置中“五大核心设备”的离心式压缩机及汽轮机,需要建立先进的机组运行状态监测及故障诊断系统,及时发现大机组故障的早期征兆,提前预知设备潜在异常和隐患,及时将隐患消除在萌芽状态。

  • 2023-02-01
  • 阅读452

新三板主题报告:“智”造系列:激光行业面临加速拐点,细分龙头高增长可期

新三板主题报告:“智”造系列:激光行业面临加速拐点,细分龙头高增长可期,新三板主题报告:“智”造系列:激光行业面临加速拐点,细分龙头高增长可期

  • 2022-10-26
  • 阅读123
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消费品升级中的智造专题研究:智造撞上消费升级

消费品升级中的智造专题研究:智造撞上消费升级,消费品升级中的智造专题研究:智造撞上消费升级,消费品升级中的智造专题研究:智造撞上消费升级

  • 2022-10-26
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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