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5G 工业互联网十大典型应用场景和五个重点行业实践(40页 PPT)

协同研发设计主要包括远程研发实验和异地 协同设计两个环节。远程研发实验是指利用 5G 及增强现实/ 虚拟现实(AR/VR)技术建设或升级企业研发实验系统,实 时采集现场实验画面和实验数据,通过 5G 网络同步传送到 分布在不同地域的科研人员;科研人员跨地域在线协同操作 完成实验流程,联合攻关解决问题,加快研发进程。异地协 同设计是指基于 5G、数字孪生、AR/VR 等技术建设协同设 计系统,实时生成工业部件、设备、系统、环境等数字模型, 通过 5G 网络同步传输设计数据,实现异地设计人员利用洞 穴状自动虚拟环境(CAVE)仿真系统、头戴式 5G AR/VR、 5G 便携式设备(Pad)等终端接入沉浸式虚拟环境,实现对2D/3D 设计图纸的协同修改与完善,提高设计效率。

  • 2024-07-16
  • 阅读2396
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  • 40页
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数字孪生在网络全生命周期管理中的研究

随着消费者对于通信业务的需求越加丰富和多样化,通信网络架构和功能也变得越来越庞大和复杂。随着5G(5th generation mobile communication technology, 第五代移动通信技术)通信技术的应用,5G通信网络可以实现网络能力的按需编排与灵活开放,对于网络在全生命周期中的管理提出更高的要求。随着数字孪生技术的发展,可以应用数字孪生技术辅助通信网络全生命周期管理,从而提升网络管理质量,降低网络风险和成本,实现可视化感知和实时闭环控制。亚信科技在网络数字孪生方面进行了相关的实践工作,包括网络数字孪生平台和应用案例。该网络数字孪生平台可以实现通信网络运行指标的可视化监控分析,网络故障快速诊断以及全程可视化应急指挥调度。

  • 2022-08-24
  • 阅读2391

广西大数据应用专题开发技术方案-标包3

广东移动2014大数据平台开发和集成项目系统基于统一X86硬件云资源池,整体软件实现开放共享的架构;依据业务需求中的“实时/非实时、普通数据(网管统计、资源配置数据等)/大数据(xDR、话单日志等)”等不同的数据处理技术特点,采用“HADOOP+MPP+RDB+流计算”混搭技术架构,满足不同广东移动不同类型数据处理及访问需求。

  • 2021-07-01
  • 阅读2379
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  • 427页
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工业机器人和数控机床融合工作原理

我们常说团结就是力量,只有相互配合,才能把工作做得更加完美。这不仅仅适用于人类。 工业机器人和数控机床也是一样的,也是需要相互配合才能做好工作,提高工厂的生产效率。 所以今天要学习的是工业机器人和数控机床是怎么配合工作的?以FANUC机器人为例。 FANUC机器人在电机外壳加工生产线上的应用过程,采用机器人自动上下料技术及利用iRVision视觉系统,合理地规划机器人运动轨迹,把工业机器人搬运技术及数控机床加工技术有机地组合起来,实现自动装卸工件、自动码放加工成品,实现产品的高精度、高效率和低成本加工。

  • 2022-08-30
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展望2030-工业互联网平台演进的四个关键词

2021年6月15日,2021世界工业互联网大会在云端召开。阿里研究院副院长安筱鹏分享了《展望2030:工业互联网平台演进的四个关键词》主题报告,用“软硬解耦”、“能力复用”、“云边一体”和“生态迭代”四个关键词,解读未来十年工业互联网的发展路线和模式。

  • 2021-07-16
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机床简明安装调试手册

机床调试可按下列步骤进行: 系统的连接 – 正确的连接是系统调试顺利进行的基础 系统的初始化– 针对机床工艺的初始设定 PLC 调试 – 首先使安全功能生效(如急停、硬限位等)以及操作功能生效 驱动器设定 – 驱动器固件升级、驱动器及电机参数自动配置 NC 参数设定 – 设置控制参数、机械传动参数、速度参数等 数据备份 – 是系统正常使用的保证

  • 2022-06-22
  • 阅读2352
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  • 159页
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面向数字化转型的生产设备管理

面向数字化转型的生产设备管理

  • 2022-08-24
  • 阅读2331

超全MES/MOM系统基础知识

MES(ManufacturingExecutionSystem)即制造执行系统, 是实现智能制造的核心系统之一。 与PLM、ERP并称为信息化三驾马车的MES。上接ERP、PLM、CAPP等系统,下接SCADA、PLC以及各类物理生产设备,主要负责生产管理和调度执行。

  • 2024-02-14
  • 阅读2331
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工业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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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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