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标准知识荟萃(一)-材料分类、相关国标标准介绍及钢材牌号示意

材料:是人类用于制造物品、器件、构件、机器或其他产品的那些物质。材料是物质,但不是所有物质都可以称为材料。是一个宏观定义。

  • 2021-05-17
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一体化数据治理和共享平台-数据交换与服务工具介绍

数据服务交换和服务工具作为一体化数据治理和共享平台一个组件,提供面向服务的插座式架构,基于统一的规则和元数据、统一架构、统一工具能可视化配置出数据采集、数据交换、数据加工、数据共享等不同的数据服务方案,能满足客户不同项目的数据交换和数据管理需要,提供端对端的数据交换和整合服务,保证了交换过程中的可靠传输,避免了丢包、系统堵塞等问题。支持跨组织、跨网段的、上下级单位数据交换、基于前置机的数据交换、物理隔绝的数据交换等多种应用场景。

  • 2021-05-17
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资产密集型企业的物料-资产-设备数据治理难点和建设思路

从标杆资产密集型企业的经验来看,实施物料/资产/设备数据治理项目需要相当的投入。但通过实施数据治理项目,可以规范企业内部设备/资产基础数据和管理业务流程,及时故障缺陷发现和高效地安排维修,通过积累维修历史数据,评估并分析优化,提高设备可靠性,降低安全、环境及财务运营方面风险。基于完善的业务流程支撑及可靠的数据基础,推进资产全生命周期管理的全系统业务整合,提升资产管理效率,提高资产的实际收益。

  • 2021-05-17
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制定物料分类规则参考的标准和常见方法及流程

物料分类是整个物资供应链管理的基石,从某种程度上说物料分类是否科学决定了物料代码体系结构的优劣,对物料主数据进行分类管理,搭建分类之间的关系,根据数据的重要性划分优先级。

  • 2021-05-17
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“九步实施法则”保驾护航助力数据治理项目成功(上)

本文所述数据治理对象主要是针对主数据(配置型主数据或者参考数据、核心主数据)及指标数据,不包含交易数据。本文适合能源化工、装备制造、交通物流、医药、电力、零售及房地产等集团企业相关用户参考阅读。由于一般集团企业往往采用成熟的套装软件(如ERP、PLM、MES、CRM等),交易数据的逻辑模型和物理模型固化到这些套装软件里,所以交易数据的数据模型,数据标准及元数据等内容不在本文的讨论范畴。

  • 2021-05-17
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“九步实施法则”保驾护航助力数据治理项目成功(下)

本文所述数据治理对象主要是针对主数据(配置型主数据或者参考数据、核心主数据)及指标数据,不包含交易数据。本文适合能源化工、装备制造、交通物流、医药、电力、零售及房地产等集团企业相关用户参考阅读。由于一般集团企业往往采用成熟的套装软件(如ERP、PLM、MES、CRM等),交易数据的逻辑模型和物理模型固化到这些套装软件里,所以交易数据的数据模型,数据标准及元数据等内容不在本文的讨论范畴。

  • 2021-05-17
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《阿里巴巴DevOps实践手册》

《阿里巴巴 DevOps 实践手册》

  • 2021-05-16
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数字孪生在世界著名企业中的应用实践

西门子公司紧跟德国工业4.0和智能制造的发展趋势,近年来高度重视数字孪生技术的研究与应用探索,通过最近两年时间的研发,已经把数字孪生融入到其数字化战略中去,并深入到解决方案中。2017年底,正式发布了完整的数字孪生应用模型,在西门子的数字孪生体应用模型中包括: (1)数字孪生产品(digital twin product),可以使用数字孪生进行有效的新产品设计; (2)数字孪生生产(digital twin production),在制造和生产规划中使用数字孪生; (3)数字孪生体绩效(digital twin performance),使用数字孪生捕获、分析和践行操作数据,从而形成了一个完整的解决方案体系,并把西门子现有的产品及系统包揽其中,例如Teamcenter、PLM等。

  • 2021-05-16
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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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