本章节主要介绍制造运营管理绩效管理模块的基本概念、主要功能、应用场景及实践操作。 完成该章节的学习后，学员能够： ？ 了解智能制造绩效的基础知识 ？ 了解KPI（KeyPerformanceIndicator，关键绩效指标）的含义 ？ 了解智能制造绩效如何与工厂管理关联 ？ 熟悉如何运用智能制造工具制作报表与看板
下图9-1详细介绍了 Opcenter Execution Core 的权限类型和相关访问模式。门户的“角色”界面上的“权限类型过滤器”列表中显示了以下预定义的权限类型。
数据结构这门课程就是要解决这三个步骤中的第一步和第二步中所提到的问题。建立数学模型的实质是分析问题,从中提取操作的对象,并找出这些操作对象之间含有的关系,然后用数学的语言加以描述。设计解数学模型的算法就是给出处理问题的策略。
李克强表示，我们要把握好总体要求，着眼于保持中高速增长和迈向中高端水平“双目标”，坚持稳政策稳预期和促改革调结构“双结合”，打造大众创业、万众创新和增加公共产品、公共服务“双引擎”，推动发展调速不减势、量增质更优，实现中国经济提质增效升级。
本章节主要介绍制造运营管理物料模块的基本概念、主要功能、应用场景及实践操作。完成该章节的学习后，学员能够： ？ 深刻认识物料管理的重要性与价值。 ？ 掌握物料的基本信息要素与工厂物料批次创建。 ？ 操作并验证工厂物料流转过程中的IQC、入库、转移过程。 ？ 建立仓储、物料与物流一体化运作的完整知识体系。
智能住宅小区（以下简称智能小区）是智能建筑的一种。在城市内一个相对独立的区域实行统一管理且由特征相似的住宅楼群构成的住宅小区实施的建筑智能化，称为小区智能化,具有住宅小区智能化系统的小区为智能小区。与公共建筑中的智能建筑相比较，智能小区强调住宅单元个体，侧重物业管理功能。住宅小区智能化是利用4C（计算机、通信与网络、自控、IC卡）技术与建筑艺术、环境艺术有机地结合在一起，通过有效的传输网络，将远程信息服务与管理、物业管理与安防、住宅智能化系统集成，为住宅小区的服务与管理提供高技术的智能化手段，以期实现快捷高效的超值服务管理，提供安全舒适的家居环境。小区智能化系统一般包括以下子系统：（1） 安全防范子系统；（2） 信息管理子系统
对数字化技术进行了介绍 , 综述了国内外数字化制造技术的研究现 状 , 论述了数字化制造技术是先进制造技术的核心 , 对数字化制造技术的几个核 心技术进行了较为详细的介绍 , 最后对数字化制造技术进行了展望并结合我国 实际情况对我国如何发展数字化制造技术提出了几点建议
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成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
集团版专为集团型企业打造，包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。它通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应。
在工业数字化转型的浪潮中，中服云工业物联网平台系列产品脱颖而出，为不同规模和需求的企业提供了全面、专业的物联网平台解决方案。该系列产品包含工业物联网平台基本版（SCADA）、工业物联网平台企业版、工业物联网平台集团版、数字孪生版和工业物联网平台设备版，各版本功能特色鲜明，重点突出。助力企业提升设备智能化水平和运行效率生产效率、优化管理流程、增强决策能力。？
Agent（代理）一概念起源于哲学，描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体。在计算机科学和人工智能领域，"Agent"（智能 体）是一个具有自主性、感知能力和决策能力的实体。智能体能够通过传感器感知其所处的环境，并根据其内部状态和预设的目标，通过执行器对 环境进行影响。智能体的目标通常是在给定的环境中实现特定的任务或目标。大型语言模型（LLMs）的出现为智能代理的进一步发展带来了希望
AI 为许多组织带来了机遇，让他们能够实现智能应用的创新或现代化，并实现了前所未有的效率提升、个性化和见解。借助 AI、机器学习和数据分析，智能应用有望改变企业为客户创造和提供价值的方式。
在数智化转型时代背景下，工程审计正面临“数据爆炸、场景复杂、标准多 元”的严峻挑战。传统工程审计模式依赖人工抽样与经验判断，难以应对海量工 程数据与非结构化社会数据的融合分析，导致审计盲区与治理效能偏弱，工程审 计智能化转型迫在眉睫。
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