物联网数据分析在数字工厂场景的落地
工业物联网的发展和智能制造、工业4.0、OT与IT融合以及企业数字化转型密切相关，本文重点介绍工业物联网的发展背景。
数控机床数据采集方案介绍
与传统的数据架构要求整合、面向主题、固定分层等特点不同，数据湖为企业全员独立参与数据运营和应用创新提供了极大的灵活性，并可优先确保数据的低时延、高质量和高可用，给运营商数据架构优化提供了很好的参考思路。
生产数据及设备状态信息采集分析管理系统 主要用于采集数控机床和其他生产设备的工作和运行状态数据，实现对设备的监视与控制，并对采集的数据进行分析处理，也可为MES和ERP等其他软件提供数据支持。MDC系统是机床数据采集系统和机床数据分析处理系统的集成，是具有数据采集，机床监控，数据分析处理，报表输出等功能的车间应用管理和决策支援系统。
一个愿景目标，关键核心技术自主掌控的科技型企业，一个愿景目标，关键核心技术自主掌控的科技型企业，一个愿景目标，关键核心技术自主掌控的科技型企业
三箭齐发，螺旋式增长，短中长三支利箭齐发，相互影响，互相促进，推动产业及社会智能化发展；三箭齐发，螺旋式增长，短中长三支利箭齐发，相互影响，互相促进，推动产业及社会智能化发展
本白皮书重点从人工智能政策、技术、应用和治理等维度作了阐述。本白皮书重点从人工智能政策、技术、应用和治理等维度作了阐述。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
IoT 边缘计算 Al云计算助力制造企业车间智能化转型，IoT 边缘计算 Al云计算助力制造企业车间智能化转型，IoT 边缘计算 Al云计算助力制造企业车间智能化转型
以上场景，在我国的制造企业时有出现，反映出企业在计划、采购、生产等多环节上的问题。当前，我国制造型企业开展网络化协同、服务型制造和个性化定制的比例不高（见图 1），未来还有很大的发展空间。那么，制造企业应当如何有效实现长效发展？本文将结合消费品行业，阐述基于工业大数据的智能制造升级之路
数据治理是主数据管理 (MDM) 项目取得成功的关键，无论是在最初还是在项目实施过程中。在 2010 到 2011 年间，全球拥有 5000 名员工的企业将越来越多地要求，“没有预备的数据治理框架，将不会为 MDM 计划提供资助”。
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