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设备故障的分类、故障模式及故障原因

设备在运行过程中,其内部零件要承受力、热、摩擦、磨损等多种作用,随着使用时间的增长,其运行状态不断变化,有的性能将逐步退化,从而发生零件(元件)的失效。 这是导致设备故障的主要原因,因此,研究零件(元件)失效机理,识别失效模式乃是保障诊断的主要任务,也是奠定故障诊断的信息基础,最终实现降低设备的寿命周期费用的目的;而故障分析(失效分析)则是诊断理论的主要组成部分。

  • 2022-11-21
  • 阅读378

三项工业互联网国家标准全文公开

近日,国家市场监督管理总局(国家标准化管理委员会)在2022年第13号中国国家标准中公布了与工业互联网有关3项标准,小编整理了这三项标准全文。

  • 2022-11-16
  • 阅读393

数据分类分级体系建设是数据安全管理“护身符”

数据战略上升为国家战略,数据资产成为国家各行各业的核心资产。在数字化时代,数据分类分级成为数据资产管理的重要组成部分。

  • 2022-11-12
  • 阅读456

权重计算方法:熵权法(EWM)

熵是对不确定信息的度量,熵与信息量成反比,熵值越小越好。熵值越小,信息量越大,权重越大。 前文所讲的层次分析法是一种具有很强主观性的赋权方法,而熵权法则是一种客观赋权法,即可以通过数据本身计算出权重。

  • 2022-11-02
  • 阅读414

熵值法确定权重

熵是对不确定信息的度量,熵与信息量成反比,熵值越小越好。熵值越小,信息量越大,权重越大。

  • 2022-11-02
  • 阅读366

国产CPU三种发展模式和乱象

过去20多年,中国的CPU发展主要有两种模式: 一是高铁模式。以海思、海光、飞腾等为代表的企业,兼容X86/ARM主流生态,通过“引进-消化-吸收-再创新”,研发出有市场竞争力的产品,努力在国内市场占有一席之地。 二是北斗模式。以龙芯、申威为代表的企业,独立构建技术体系,独立建设产业生态,目标是通过完全自主来实现可控。 近年来,出现了第三种模式——5G模式,国内越来越多的企业自发地选择开放指令集RISC-V,参与RISC-V全球生态建设,通过融入国际生态、兼容国际标准、打造国际优势。 这三种模式并不是谁取代谁的关系。相反,都需重视与发展,因为当前中国的处理器发展需要多种模式并进的“饱和式救援”。

  • 2022-11-02
  • 阅读438

设备点检知识大全

?现代化的生产设备日益向大型、连续、高速和高度自动化方向发展,一旦发生故障就会全面停机,影响到整个生产计划,也给企业造成了重大的经济损失。设备点检能够帮助人们准确预测设备的使用寿命,为设备的安全运行、降低设备事故、实现效益最大化奠定基础。因此,设备点检在生产中非常重要。

  • 2022-10-28
  • 阅读513

石油化工企业设备完整性管理及应用

本文主要是介绍设备完整性管理的概念、特点,技术要求及技术方法;最后介绍宁波镇海炼化利安德化学有限公司的设备完整性管理的应用和实施,以及整套石化装置设备完整性管理体系的建设。

  • 2022-10-28
  • 阅读415
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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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当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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