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组织发展9:《普华咏道-某医药集团组织项目集团管控、产业组织和组织变革实施方案》

聚焦组织变革成功关键要素 1.获取领导层对组织变革的认同和支持 2.利益相关者的识别、有效沟通与管理 3.培训提升与组织变革相关员工的技能 4.通过绩效管理推动达成既定变革目

  • 2023-03-25
  • 阅读275

数字化13:《某大型集团公司数字化转型方案》

为了支撑战略目标的实现,XXX集团的数字化工作将以蝈家“大力推进数字化与工业化深度融合”精神为指导,贯彻落实“仲国制造2025”、“互联网+”的行动纲领。 在集团业务发展战略指导下,落实集团“扭亏脱困、转型升级”行动,着力逐步实现企业的自动化、信息化和数字化,增强集团管控能力,提高经营管理水平,加强协同化运营,为集团业务战略提供良好支撑,驱动并引领业务创新,促进集团公司可持续发展。 建立统一共享的平台,集团总部能实时监控下属单位的库存、产量、成本、资金流等关键信息,有效利用大数据技术平台为管理层提供全面、及时、准确的决策信息支持。 整合内部上下游信息资源与业务流程,事务性工作自动化,财务业务一体化,促进部门横向协同,提高资产运营效率,促进生产协同优化,大幅提高工作效率。

  • 2023-03-25
  • 阅读303

数字化18:《美滴家电智能工厂三年规划》

家电产品模块化、智能化、定制化、信息化等带来消费升级和巨大的市场增量。 机器人取代人工操作实现自动化无人工厂 ,设备互联互通,数字化、物联化、信息化成为必然趋势。 “中蝈制造2025”是在新的国际国内环境下,中蝈政服立足于国际产业变革大势,作出的全面提升中蝈制造业发展质量和水平的重大战略部署“中国制造2025”是中蝈工业未来10年的发展纲领、顶层设计; “中蝈制造2025”五大工程:制造创新工程,智能制造工程,绿色制造工程,高端装配创新工程,基础强化工程。 通过大数据分析、云计算、定制化电商渠道、供应链协同、智能排产、智能制造、智能仓储、智能物流等手段,满足客户对商品的个性化定制、高品质,短交期需求。 未来场景 :通过实现全制造流程的智能化,快速满足客户个性化定制需求!

  • 2023-03-25
  • 阅读306

智能制造2《集团精益智能工厂数字化建设三年规划方案》

推进思路 以“精益化” 为基础,“自动化”和 “数字化” 为支柱,通过“精益化、自动化、数字化”三化融合,打造“交期最短、品质稳定、成本最优、柔性交付”的精益智能化工厂。 战略框架 以集团的精益智能化工厂推进思路为牵引,规划制造中心的3年战略框架,以“用户+产品、团队+智造”两大主轴,以及“产品创新、精益化、自动化、品质提升、数字化、管理升级”六大战略的落地,实现世界级精益智能工业园。

  • 2023-03-25
  • 阅读1036

智能制造1《某集团智能工厂三年规划》

对品质基础工作细化、夯实,借助数字化采集、应用,提升品质基础人为管控因素,拉通各环节品质信息,消除断点,重点对基础提升、批量管控和浪费降低三大方面落实品质一致性工作开展。 强化安定化生产十六字原则(计划刚性,专线生产,配套集成,齐套上线),提升精益基础改善工具的现场使用效果,提升过程质量水平,做好工人管理降低员工流失率。 精益降本:以“整体规划、业务先行、财务核算”为牵引,驱动“九大维度” 联合推进改善, 完善运作机制,沉淀实施方法,系统化推进精益降本!

  • 2023-03-25
  • 阅读316

智能制造3:《某集团精益化、自动化和数字化工厂三年(21年-23年)规划(可编辑PPT)》

智能制造3 :《某集团精益化、自动化和数字化工厂三年(21年-23年)规划(可编辑PPT)》

  • 2023-03-25
  • 阅读359

智能工厂案例-预测性维修

XX汽车制造公司在整车生产过程中将会产生巨量数据,包括能耗数据、生产数据、环境数据等,这些数据中蕴藏了巨大的价值,包括产品故障、生产优化的目标都可以从数据中进行挖掘。客户需要我们对能耗和生产数据进行挖掘,找出异常点,希望分析出节约能耗的方向,并且对生产过程中的故障进行预测。

  • 2023-03-25
  • 阅读343

案例之智能工厂|杰立:打造化妆品数字化工厂

本文为“2022年度中国智能制造最佳应用实践奖”参评案例。活动评选出2022年度,为中国智能制造领域带来突出效益的最佳实践工程,全面介绍企业推进智能制造的步骤、重点与难点、获得效益等,分享建设过程中的经验,供广大制造业行业企业学习供鉴。

  • 2023-03-26
  • 阅读300
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时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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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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