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数据治理:数据集成和应用模式的演进

在企业数据集成领域,已经有了很多成熟的框架可以利用,不同的使用场景下,应该选用不同的应用模式。目前数据集成的主要应用模式有以下几种:联邦数据库模式、基于中间件模式、主数据集成模式、数据仓库模式、数据湖模式,这些模式的技术着重点不同,但在应用上都是解决数据交换共享和使用的问题,以实现数字化企业的数据驱动业务、数据驱动管理的目标。

  • 2022-08-15
  • 阅读2329

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2327
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  • 427页
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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2326
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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
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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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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2278

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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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2256
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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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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告(2026年)

智能体治理是一项复杂的系统工程,需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界,推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南,引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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