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工业物联网对造纸企业智能制造的提升

工业物联网对造纸企业智能制造的提升工业物联网对造纸企业智能制造的提升

  • 2021-11-22
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三维网络结构氧化铜纳米线锂离子电池负极材料的制备和性能研究

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  • 2021-11-22
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生物质碳源制备锂离子电池正极材料Na2MnPO4F_C及其电化学性能研究

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  • 2021-11-22
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数字化转型时代的制造业运营技术安全

在过去的几年里,随着智能制造浪潮席卷全球,制造企业纷纷开始采取行动,在OT系统环境中充分利用IT技术来加快信息流动、优化业务流程,提高效率并降低成本,从而提升自身竞争力。在这种数字化转型升级的过程中,制造企业通过将SCADA等工业控制系统(ICS)、智能传感器、工业物联网平台(IIoT)以及互连的系统和数据分析等添加到生产制造过程中,在带来数据共享和效率提升的同时,也使得这些工业环境面临着更为复杂的安全风险与威胁。

  • 2021-11-23
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工业互联网 时间敏感网络 网关设备技术要求

工业控制领域时间敏感网络的构建主要存在网络设备和工业设备两大类设备形态,即使同样是网络设备,时间敏感网络域内的网桥设备与实现域间互通的网关设备在功能、性能规格、安全性及可靠性的要求上也存在较大差异。为了应对后续时间敏感网络解决方案部署时存在的多种产品形态及不同厂商设备混合组网需求,有必要针对网关设备进行时间敏感网络技术的要求进行规范。

  • 2021-12-10
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工业互联网 时间敏感网络 可靠性技术要求

工业互联网场景下,为了对标网络协同制造、精密制造、智能制造等,工厂内外部网络需要更大程度地实现互联互通、需要进一步满足控制信号的高质量传输,也需要支撑海量各类现场数据的上云。时间敏感网络具备大带宽、通用以太协议及精准网络KPI控制的技术优势,可满足工业网络日益数字化、智能化的技术需求。时间敏感网络作为下一代工业网络技术演进方向已经在业内形成共识。

  • 2021-12-10
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工业互联网 时间敏感网络 安全技术要求

为适应我国工业互联网新形势需求,推进IT技术与OT技术的深度融合,完善边缘计算新生态模式系列标准的相关标准体系,制定边缘网关技术指标及要求,针对支撑边缘计算需求的边缘网关提出可供参考的测试方法规范。用测试标准引领产品研发、指导产品设计、制造与验收。

  • 2021-12-10
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《5G端到端切片SLA行业需求研究》

如何定义和划分不同等级的SLA(服务等级协议)对网络切片至关重要,而目前,大多数行业客户对网络切片没有清晰的认识,需要通信企业和行业用户共同进行探索,而且切片管理与服务需求的平衡是一个很大的挑战。 本报告从行业视角研究应用企业对于5G切片业务的SLA需求,并结合业界常用的SLA相关标准,首次定义了 “行业对联接SLA需求的马斯洛模型”,从“业务可用、安全可信、自主可控”三个维度系统性描绘了联接SLA的分级体系。

  • 2021-12-22
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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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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