在井下出现管被卡,座挂完全处于自由状态时，固井管串最薄弱处，为下完钻杆后的最上端,此时，由于蹩泵管内外压差，使管柱膨胀，造成向上有缩短的趋势，因而产生轴向拉伸负荷。
本文主要介绍了智能供应链在智能制造领域的五个方面典型应用，包括智能化研发设计、供应链需求预测和计划、智能化采购与供应商协同等等，并提出智能制造需要以智能物流作为前提和基础，越来越多的智能制造工厂将智能制造设施嵌入到智能物流系统中，成为流水线化物流系统的一个不可缺少的环节和部分。
马云对未来的预测,是建立在对用户行为分析的基础上。通常而言，买家在采购商品前,会比较多家供应商的产品。这些,反应到阿里巴巴网站的统计数据中，就是一查 询点击的数量和购买点击的数量会保持-一个相对的数值,综合各个维度的数据可建立用户行为模型。因为数据样本巨大,所以保证了用户行为模型的准确性。
大数据预测则是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情的概率，让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的最大不同。大数据预测的优势体现在它把- -个非常困难的预测问题，转化为一个相对简单的描述问题，而这是传统小数据集根本无法企及的。
许多数字公司已经试图使用新技术来提高利润率。创新实验室或者APP会对学习有帮助，并且可以对公司的发展起到一定的促进作用。与此同时，传统公司依然存在，在很大程度上它们是难以改变的老古董。
智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，在制造过程中，它能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。 智能制造，好像也就是近几年才走进国人视野里，大范围应用在实际生产中，但是早在1990年4月，日本就已倡导“智能制造系统IMS”国际合作研究计划。
拥有业内顶尖的AI +3D视觉技术的视比特团队，凭借国际领先的3D视觉技术、从制造业与物流业柔性场景需求痛点出发，研发了基于3D视觉引导机器人智能供包拣选快递包裹系统、多SKU混合无序箱子拆垛码垛机器人、移动式拣货补货机器人，填补了多项国内空白，业界反响强烈。
目前传统制造业正处于转型升级的重要时期，但许多企业受旧园区厂房自身结构限制，难以满足对物流仓储日益增长的需求。本文以国内某生产企业旧园区的物流升级改造为案例，针对旧园区在区域布局、作业管理等方面的痛点，对其仓储物流的升级改造方案和要点进行了分析，以期对于类似旧园区厂房改造升级起到一些借鉴作用
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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
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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