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价值流分析培训讲义

价值流包含产品在整条供应链当中完成顾客所需要的步骤或活动,包含资信流和生产流,增值和非增值活动,价值流包含产品在整条供应链当中完成顾客所需要的步骤或活动,包含资信流和生产流,增值和非增值活动

  • 2024-01-11
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  • 55页
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价值流分析案例

H公司属于典型的精密件制造企业,从事航空发动机紧固件的研发和生产。H公司属于典型的精密件制造企业,从事航空发动机紧固件的研发和生产。

  • 2024-01-03
  • 阅读678
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  • 11页
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2023年5G应用创新发展白皮书

新技术为 5G 应用创新发展注入新活力,未来应用发展潜力较大。今年处于“方案验证”阶段的项目较去年有所提升,大赛部分项目引入了 Redcap、无源物联等新技术,促进新技术在 5G 应用的测试验证,5G 技术产业发展仍在不断演进完善。未来产业界将持续提升 5G 网络性能,夯实供给能力底座,拓展能力边界,进一步降本增效,实现 5G 持续创新发展。

  • 2024-01-03
  • 阅读733

华为云《深度用云展望2025》白皮书

云已经深入干行万业,成为数字化转型的最佳底座,数字化的深入也激发了越来越多企业更深入地思考云的价值。让我们站在现在一起展望不远的2025年,有哪些激动人心的技术和场景将在政企领域广泛落地,探寻“深度用云”之道,一起释放数字生产力。

  • 2024-01-03
  • 阅读853

工业数据空间及价值创造白皮书2023

工业数据空间及价值创造白皮书2023,工业数据空间及价值创造白皮书2023,工业数据空间及价值创造白皮书2023

  • 2024-01-02
  • 阅读777
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  • 124页
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工业4.0的核心概念之二:PLM,产品全生命周期管理

制造业升级,大国行动刻不容缓:随着我国人力成本不断上升、制造业增长动力持续放缓,且面临着日益缩短的产品创新周期,以智能制造推动制造业升级已经刻不容缓。

  • 2024-01-02
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  • 33页
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新一代人工智能基础设施白皮书 2023

本白皮书介绍了在 AI 2.0 时代,面对大模型、生成式 AI 的发展浪潮,新一代人工智能基础设施如何支撑AI产业进入新的规模化发展阶段。 《白皮书》不仅明确了“新一代AI基础设施”的定义、特点和价值,还首次提出“新一代AI基础设施评估体系”,通过产品技术、战略愿景、市场生态三大维度、十二个评估指标,对AI基础设施厂商综合能力进行定性和定量的全面评估,帮助政府、企业了解新一代AI基础设施的产品能力、战略愿景与市场生态的衡量指标。

  • 2024-01-02
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顺丰&罗戈:物流数字孪生白皮书2024

物流行业和其他行业一样,正面临着前所未有的挑战:三年新冠疫情刚过、大国竞争、地缘政治、多国混战、供应链中断成为常态、气候变化带来的可持续性要求不断提高。与此同时,工业革命 4.0 和数字经济的高速发展也给物流行业带来可见的冲击。所有这些挑战正驱使物流行业进行持续的数字化变革,以重塑物流行业,使其得以应对挑战,迈向繁荣的未来。

  • 2024-01-02
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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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