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谭彰:5G智造融通,supOS赋能数字工业

“5G+工业互联网在工业现场的融合部署,受工业场景约束较多。实际上,从一开始5G跟工业的融合就遇到了来自工业方面的许多挑战,包括现场当中需要进行防爆,需要对环境进行适应,它的各种防干扰、防尘、防腐蚀,包括在整个工厂当中从点到面推广的过程中,尤其关注5G成本的问题。总结来说,如何能在5G的大带宽、低时延基础上实现全场景推广成本最小化,是我们下一步5G+工业互联网推广的一个非常重要亟需解决的问题。”

  • 2021-06-07
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大数据时代信息伦理的困境与应对研究_梁宇

大数据时代信息伦理面临更大挑战。通过现实案例分析大数据时代信息伦理的主要困境,包括信息隐私被肆意侵害、信息污染屡禁不止、主体价值迷失普遍存在、信息不公持续扩大等方面。从技术根源、社会根源和主体根源分析信息伦理的成因,认为要从明确信息伦理原则、加强社会监管、强化技术创新、加强信息伦理教育等方面消解信息伦理之困。分析信息伦理困境的深层根源,寻求消解大数据时代信息伦理困境之道,以推动大数据技术更好地服务于社会进步与发展。

  • 2021-06-18
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中服设备健康管理系统产品介绍

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。

  • 2026-04-24
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缓存穿透、缓存并发、缓存雪崩、缓存抖动、热点缓存、缓存双写一致性等问题

对于高并发的业务场景,常用的技术手段包括黑白名单、限流防刷、熔断降级、兜底、线程隔离、多级缓存(客户端、CDN、NGINX、内存缓存、分布式缓存)等等。这些手段相互结合,才能应对高并发场景下的各种细分场景。本文总结了缓存方案需要考虑的几个问题。

  • 2021-06-30
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焦化废水处理技术与工艺

焦化废水是炼焦、煤气在高温干馏、净化及副产品回收过程中,产生含有挥发酚、多环芳烃及氧、硫、氮等杂环化合物的工业废水,是一种高CODcr、高酚值、高氨氮且很难处理的一种工业有机废水。其主要来源有三个:一是剩余氨水,它是在煤干馏及煤气冷却中产生出来的废水,其水量占焦化废水总量的一半以上,是焦化废水的主要来源;二是在煤气净化过程中产生出来的废水,如煤气终冷水和粗苯分离水等;三是在焦油、粗苯等精制过程中及其它场合产生的废水。

  • 2021-07-06
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数字化车间新国标要素解读

针对离散工业的数字化车间的体系架构、基本功能、信息交互、基础数字化、工艺数字化、制造运营数字化等功能模块给出通用性要求。本标准为GB\T推荐性标准,以定性为主。

  • 2022-01-12
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MES项目数字化展示的圈套,后MES时代

制造执行系统协会(Manufacturing Execution System Association,MESA)对MES所下的定义:“MES能通过信息传递对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理。当工厂发生实时事件时,MES能对此及时做出反应、报告,并用当前的准确数据对它们进行指导和处理。这种对状态变化的迅速响应使MES能够减少企业内部没有附加值的活动,有效地指导工厂的生产运作过程,从而使其既能提高工厂及时交货能力,改善物料的流通性能,又能提高生产回报率。MES还通过双向的直接通讯在企业内部和整个产品供应链中提供有关产品行为的关键任务信息。”

  • 2021-06-04
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现代供应链中面向智能电表质量的大数据分析技术研究_陈广

现代供应链逐渐发展,电网企业电表数据全面采集汇入中台,数据量激增,对电表质量研究提出挑战。从电表误差、故障、可靠性、质量评价等方面归纳总结了现阶段电表质量的典型研究范畴,讨论其侧重点、优缺点及适用性;分析了大数据技术用于处理电表质量信息的关键技术及应用思路,提出一种基于大数据技术与典型研究相结合的智能电表质量分析框架,以便供应链各环节生成数据得以充分应用。

  • 2021-06-21
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