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工业软件大咖说|朱位秋:发展工业软件,助力制造业转型升级

随着计算机技术的发展,计算机的应用已经渗透到国民经济和社会的各个环节。软件作为计算机应用的基础,是信息技术的灵魂。在数字经济时代,软件产业是关系国民经济和社会全面发展基础性、战略性产业。工业软件作为软件产业的重要组成部分,是与采矿业、制造业、原材料和能源四大工业领域的研发设计、生产制造、经营管理和运维服务等活动息息相关的软件。它凝聚了先进的工业研发、设计、管理的理念、知识、方法和工具,是人类工业知识智慧的结晶。目前,工业软件的创新、研发、应用和普及已成为衡量一个国家制造业综合实力的重要标志之一,是推动我国智能制造高质量发展的核心要素和重要支撑。因此,发展工业软件是制造业智能生产和商业模式变革创新的前提,是提升我国制造业国际竞争力、推动我国由制造大国向制造强国转变的根本所在。

  • 2023-02-08
  • 阅读406

仓库管理全攻略:“收、管、发、盘”一文搞定!

8字方针、3个内容、3符目标、规划方法; “收、管、发、盘”四个方面的管理,全在这里。 仓库管理必读,建议收藏。

  • 2023-02-08
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班组长管理不到位?把这套方案转给他!

班组职位不大,责任不小。他是企业的一线指挥官,联系上下级的纽带和桥梁。不想当将军的士兵不是好士兵,班组长是当将军的第一步,第一步必须心中有数。要知道当好班组长的 5、6、7、8、9、10 ,即5个角色、6项使命、7种类型、8条权限、9条戒律,10种能力和10个妙招。

  • 2023-02-08
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绝招!安全管理“六查八看”、“三心二意”,不收藏你就亏了!

生产现场,安全管理离不开 人的管理和物的管理, 做好现场的安全管理, 应该注意“六查八看”“三心二意”!

  • 2023-02-08
  • 阅读384

滚动轴承异常的分析方法、诊断技巧就在这八招

异常旋转音检测分析是采用听诊法对轴承工作状态进行监测的分析方法。常用工具是木柄长螺钉旋具,也可以使用外径为20mm左右的硬塑料管。相对而言,使用电子听诊器进行监测,更有利于提高监测的可靠性。

  • 2023-02-08
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一文带你们了解如何管理和利用安全技术档案

特种设备安全技术档案,作为特种设备安全施工管理中的一项重要工作,对使用单位特种设备安全管理有着重要影响,合理妥善地整理利用档案,有助于及时让特种设备的操作者和管理者更清楚掌握特种设备的情况,提升工作效率、强化安全保障。

  • 2023-02-08
  • 阅读365

主要负责人及各级领导安全生产专题培训课件

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  • 2023-02-08
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整理100多个化工设备的原理动图

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  • 2023-02-07
  • 阅读388
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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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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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