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机加工车间绩效管理规定

机加工车间绩效管理规定

  • 2022-11-28
  • 阅读1069

DCMM认证评估官方详解

DCMM是《数据管理能力成熟度评估模型》GB/T 36073-2018国家标准,英文简称:(Data management Capability Maturity Model)。是我国首个数据管理领域正式发布的国家标准。旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法,建立和评价自身数据管理能力,持续完善数据管理组织、程序和制度,充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。

  • 2022-11-16
  • 阅读943

《智能制造能力成熟度模型白皮书》——二、智能制造能力成熟度模型

(一) 智能制造能力成熟度模型的提出 成熟度是一套管理方法论,它能够精炼地描述一个事物的发展过程,通常将其描述为几个有限的成熟级别,每个级别有明确的定义、相应的标准以及实现其的必要条件。从最低…

  • 2022-08-20
  • 阅读770
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智能制造能力成熟度模型-网络

  网络,以一组通用或专用协议相连,形成逻辑上单一且能互联的数据交互通道,在这个网络中有交换机、路由器等网络设备、各种不同的连接链路、种类繁多的服务器和数不尽的计算机和终端。只要处于这个网络之中,信息就能瞬间发送到指定的计算机、终端或设备。网络是资源能力要素的第二个能力子域。

  • 2022-08-08
  • 阅读935
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  • 4页
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数据中台整体规划建设方案(ppt)

数据中台整体规划建设方案(ppt) 数据中台整体规划建设方案(ppt) 数据中台整体规划建设方案(ppt) 数据中台整体规划建设方案(ppt) 数据中台整体规划建设方案(ppt) 数据中台整体规划建设方案(ppt) 数据中台整体规划建设方案(ppt)

  • 2022-08-05
  • 阅读1020

CMMM智能制造能力成熟度评估流程

2021年5月《智能制造能力成熟度模型》(GB/T 39116-2020)和《智能制造能力成熟度评估方法》(GB/T 39117-2020)两项国家标准正式实施,简称CMMM。该标准在对国内外相关成熟度模型研究的基础上,结合我国智能制造的特点和企业的实践经验总结出的一套方法论,给出了组织实施智能制造要达到的阶梯目标和演进路径,提出了实现者能制造的核心要素、特征和要求,为内外部相关利益方提供了一个理解当前智能制造状态、建立智能制造投略目标和实施规划的框架。

  • 2022-08-05
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智能制造能力成熟度模型——工艺设计

在工业设计领域,产品设计与工艺设计历来就分不开。产品设计是设计出想要的产品,通过设计软件和工具设计出2D或3D模型并进行展示。而工艺设计是从工程角度考虑如何按照产品设计模型来设计出加工工艺和流程。工艺设计是采用机械加工的方法改变毛坯的形状、尺寸、相对位置和性质使其成为合格零件的全过程。只有产品设计与工艺设计紧密配合、协同优化,工厂才能设计和制造出优秀的产品。

  • 2022-08-05
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通篇详解-CMMM智能制造能力成熟度

当前智能制造正在引领制造方式变革和制造业产业升级,并成为全球新一轮制造业竞争的制高点。为了有序推进我国智能制造的快速发展、以评促建,国家修订了《智能制造能力成熟度模型》。 该标准在对国内外相关成熟度模型研究的基础上,结合我国智能制造的特点和企业的实践经验总结出的一套方法论,给出了组织实施智能制造要达到的阶梯目标和演进路径,提出了实现智能制造的核心要素、特征和要求,为内外部相关利益方提供了一个理解当前智能制造状态、建立智能制造战略目标和实施规划的框架。该模型参考借鉴了《国家智能制造标准体系建设指南》中智能制造系统架构提出的生命周期、系统层级和智能功能3个维度,对智能制造所涉及的活动、装备、特征等内容进行描述。 2021年5月《智能制造能力成熟度模型》(GB/T 39116-2020)和《智能制造能力成熟度评估方法》(GB/T 39117-2020)两项国家标准正式实施,各省市主管部门相继出台相关政策,鼓励企业基于智能制造国家标准开展智能制造能力成熟度标准符合性评估(简称“CMMM评估”)。

  • 2022-08-05
  • 阅读817
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机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面,两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工,针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效,但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工,而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差,因为有时候深度学习虽然能有好的表现,但是我们并不知道他的原理是什么。

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2026六大未来产业发展趋势与人工智能八大落地场景洞察

2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点,AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力

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当今世界,低空经济正以前所未有的速度重塑产业格局与城市发展模式。作为融合通用航空、无人机应用、智能网联、先进制造等多领域的新质生产力代表,低空经济不仅承载着缓解城市交通压力、提升公共服务效能、培育经济增长新动能的使命,更成为衡量国家和地区科技创新与产业竞争力的关键指标。中国低空经济市场规模有望在2032年达到2.5万亿规模,其广阔前景吸引全球目光。然而,产业爆发式增长的背后,空域资源释放不足、基础设施系统性瓶颈、技术标准体系滞后、商业模式成熟度低、公众信任度待提升等核心挑战,正深刻制约着低空经济从“试点探索”迈向“全域协同”的规模化发展进程。

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