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设备分级与维护策略选择

在“新型煤化工企业生产安全典型专业技术问题及原因分析”系列文章中,介绍和分析了很多现场发现的典型问题,其中设备相关问题占比最大,我们在此系列的每一篇文章中,均介绍了“问题可能导致的风险、问题背后的原因”,而想要预防这些问题的出现,企业应该建立和优化“设备完整性管理体系”。

  • 2025-02-04
  • 阅读372

基于多关联层网络半监督方法的行星齿轮箱故障诊断

振动信号通过进一步提取敏感特征,可以有效地代表设备故障信息,用于故障诊断。然而,传统的监督诊断需要大量的标记样本,特征提取和选择主要是人工完成的,成本高,耗时长。 深度学习(Deep Learning,DL)可以自动提取故障敏感特征,有效提高故障诊断的识别率,而半监督学习(Semi-Supervised Learning,SSL)可以将标记和未标记的数据一起训练模型,提高识别准确率。

  • 2025-02-11
  • 阅读558

设备预测性维护:“数据驱动+数字孪生”,终形成“监测-分析-预测-决策-反馈”的设备智能化闭环管理

数字孪生技术是通过将物理实体、系统或过程在数字空间中创建精确的虚拟模型,使其在虚拟环境中实时反映和模拟物理对象的状态、行为和性能。这一技术依托物联网(IoT)、大数据、云计算和人工智能等前沿技术,通过传感器和数据采集手段,持续监控物理实体的运行情况,将收集到的数据输入数字模型中,使其不断更新、优化。数字孪生不仅能帮助企业实时了解设备或系统的运行状态,还能预测未来的运行趋势,进行性能优化,甚至在虚拟空间中测试不同的操作方案,降低风险和成本。这一技术被广泛应用于制造业、城市规划、能源管理、医疗、航空航天等领域,推动了从产品设计、生产制造到运营维护的全流程数字化转型,为智能化决策和自主系统管理奠定了坚实基础。

  • 2025-03-03
  • 阅读802

从采购到报废:设备管理系统全生命周期管理功能介绍

从采购到报废:设备管理系统全生命周期管理功能介绍

  • 2025-02-04
  • 阅读347

IEEETII|论文荐读!对比学习+领域自适应!CTPA:对比时序预测自适应方法,用于工业时间序列的跨领域预测

IEEE TII | 论文荐读!对比学习+领域自适应!CTPA:对比时序预测自适应方法 , 用于工业时间序列的跨领域预测

  • 2025-02-04
  • 阅读351

数字孪生概念、数字孪生技术架构、数字孪生应用场景

数字孪生的概念最初由Grieves教授于2003年在美国密歇根大学的产品全生命周期管理课程上提出,并被定义为三维模型, 包括实体产品、虚拟产品以及二者间的连接

  • 2025-02-24
  • 阅读460

AI+智慧城市安全解决方案白皮书

智慧城市是推动城市治理体系和治理能力现代化建设的重要抓手。“十四五”期间国家对数字经济和智慧城市发展进行了专项规划,智慧城市作为数字经济的重要应用场景,其数据巨大价值和重要意义得到强调和凸显。

  • 2024-10-25
  • 阅读876

中服云产品远程运维系统-产品介绍(24.11折页)

中服云产品远程运维系统主要针对设备售后市场服务的管理。利用工业物联网技术,一方面面向设备生产厂商,将分散的经销商、客户、销售出去的设备统一管理;另一方面面向设备使用厂家,实现设备实时运行监控。 系统充分利用物联网、大数据、人工智能等技术,实现设备数据实时采集、汇聚、分析,故障实时上报、动态预测预警、设备台账管理、设备地理分布、运维工单快速生成,配合移动端进行工单派发、执行、反馈等形成闭环管理,全面提升设备厂商企业服务质量,提高企业与客户的粘性。

  • 2024-11-04
  • 阅读782
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  • 2页
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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传统消防与安防系统孤立,缺乏数据共享和联动机制·设备运行状态缺少预警机制,出现火警,才发现设备故障无法使用,错过最佳处理时机离线巡查数据无法实时同步,无法实现现场数据回传·设备巡检手工纸字抄录,维护记录无法有效追溯

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预计在未来更高传输速率的时代,“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构,应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势,承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性,承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系,而是基于应用场景的深度协 同与互补。

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人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表,重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界,通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度,具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。

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