变更是制造企业生产经营活动中贯穿整个产品生命周期的一项重要活动，它可以是简单的对发布文档的重新设计，也可以是对产品结构的修改甚至对产品设计和制造过程的重新设计。
Opcenter EX CR至少需要一个Web服务器、一个服务器进程和一个数据库，以便将门户界面提供给客户端。 13.1.2 Portal Studio Portal Studio是一个独立的、基于Web的开发工具，用于设计门户界面。 13.1.3 Portal Studio的系统要求 Portal Studio通常与Opcenter EX CR门户共享相同的系统要求，另外还需要在访问Portal Studio的设备上安装Silverlight。
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。
本章节主要介绍制造运营现场执行的主要功能与事务，应用场景及实践操作。完成该章节的学习后，学员能够： 了解现场管理与执行的理论知识； ？ 理解MES系统在现场执行的应用范畴； ？ 熟悉MES系统在本章节所涉及的管理功能； ？ 掌握西门子Opcenter Execution Core MES在现场执行的各业务场景操作，独立完成本章节的所有模拟场景任务。
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
在计算机编程领域,每个对象都根据其类型进行分类,这些类型通常被称为“类”。在Opcenter EX CR中,“类”被称为“可配置数据对象”或简称“CDO”。
1) 使产品能够将无状态事务处理接口引入到应用程序服务器。应用程序服务器客户端提供一个基于当前通用行业标准构建的接口。 2) 执行以下任务： ？ 公开 .NET API。 ？ 生成应用程序服务器能够理解的 XML 文档。 ？ 解析从应用程序服务器返回到客户端的 XML，并将请求的数据提供给客户端。
当下，客户对创新、定制化和服务速度的要求不断加码，同时又希望降低成本。企业唯有把握机遇，领先一步推出符合客户要求，且具备价格竞争力的产品，才能成为市场赢家。这样的企业不仅能率先实现本效率提升，还能率先实现营收突破。
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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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