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物联网+概念+12页

物联网(Internet of Things)是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体,让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。它具有普通对象设备化、自治终端互联化和普适服务智能化3个重要特征。

  • 2021-09-30
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制造企业如何实现线边物流升级|线边物流专题(一)

线边物流(Logistics for Assembly Line)是指车间内为生产线加工制造提供的物流服务。空间上从车间入口的物料交接区开始,到车间内的物料缓存区,再至生产线的每个工位,以及上游工位到下游工位之间的物料运转,器具和物料的逆向物流,直至成品下线及车间内暂存区。

  • 2021-09-23
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物联网

物联网指的是将无处不在(Ubiquitous)的末端设备(Devices)和设施(Facilities),包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、工业系统、楼控系统、家庭智能设施、视频监控系统等、和“外在使能”(Enabled)的,如贴上RFID的各种资产(Assets)、携带无线终端的个人与车辆等等“智能化物件或动物”或“智能尘埃”(Mote),通过各种无线和/或有线的长距离和/或短距离通讯网络连接物联网域名实现互联互通(M2M)、应用大集成(Grand Integration)、以及基于云计算的SaaS营运等模式,在内网(Intranet)、专网(Extranet)、和/或互联网(Internet)环境下,采用适当的信息安全保障机制,提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、在线升级、统计报表、决策支持、领导桌面(集中展示的Cockpit Dashboard)等管理和服务功能,实现对“万物”的“高效、节能、安全、环保”的“管、控、营”一体化。

  • 2021-09-30
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大数据应用pdf

大数据价值创造的关键在于大数据的应用,随着大数据技术飞速发展,大数据应用已经融入各行各业。大数据产业正快速发展成为新一代信息技术和服务业态,即对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,并从中发现新知识、创造新价值、提升新能力。我国大数据应用技术的发展将涉及机器学习、多学科融合、大规模应用开源技术等领域。

  • 2021-09-30
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数字化技术在历史建筑检测中的应用

时间赋予历史建筑痕迹,也赋予了人类技术进步的空间。用进步的技术检测并对抗时间对历史建筑的侵蚀,正是一次现实与历史有趣的对话。作为新时代的工具"数字化技术"在建筑行业也得到了长足的进步,也为历史建筑的保护提供了全新的工作思路和解决方式。本文将介绍三维扫描技术、无人机摄影测量技术等几种典型的数字化技术,及其在历史建筑检测中的应用。

  • 2021-10-12
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数字化技术助力探索结构设计新空间

文章篇名提到的“数字化技术”包括参数化设计技术以及数值优化技术等等,常看我们公众号的朋友应该对它们都不会陌生(不熟悉的可以去文章最后补一下课),今天就不详细展开说了,这里强调一下数值优化技术不是大家经常听到的优化公司做的优化,它的本质是借助算法辅助结构设计寻找最优结构方案。

  • 2021-10-12
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视觉数字化技术强势推动企业精益变革

企业发展有个普遍规律,战略方向不发生严重错误的情况下,企业必须全力追求极致效率,才能对抗死亡周期,这个过程一定是从上到下,由外到内的过程,这个过程一定伴随着精益方法+数字化技术的融合 我们给它定义叫“精益数字化”,具体来说,比如制造业从上往下的过程就是,当我们完成了业务层的战略运营数字化之后,就要考虑生产过程的数字化,在生产过程中由供应链到生产链、由车间到产线再到工位,数字化会逐级渗透到企业生产组织的基础层,这个基础层就是制造现场,它就是由人机料法环测构成的生产协作系统,它也是精细化、效率化难度最高的所在,由于它决定着企业生死存亡所以我们必须攻克它!

  • 2021-10-12
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如何利用数字化技术实现管理创新

现代企业的一个主要特征是在生产经营管理的过程中大量应用先进的数字化技术,数字化技术水平的高低是反映企业实力的一个重要标志。企业要想在激烈的市场竞争环境中处于优势地位,就必须不断利用数字化技术实现管理创新。

  • 2021-10-12
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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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