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第11章知识图谱及其应用

知识图谱是AI领域的一个重要分支,它结合了语义技术、数据挖掘和图论等多个学科的研究成果,用以构建跨领域知识的关联网络,对于提高信息检索的准确性和丰富用户体验等方面具有重要价值。

  • 2024-04-23
  • 阅读280

MES技术及其应用西门子MES剖析

SIMATIC IT 是西 门 子的MES 解决方案,它可以完整的集成在全集成自动化(TIA)解决方案中。 SIMATIC IT Production Suite是西 门 子SIMATIC IT产品的核心,它由SIMATIC IT Framework和SIMATIC IT Components组成。

  • 2024-04-22
  • 阅读349
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ESG基础认知(10页 PPT)

ESG理念最初是从18世纪早期的伦理投资开始的。宗教基金是早期伦理投资的一个典型代表,投资者会筛选掉他们认为会伤害人民的投资对象,如化工、制革类企业。

  • 2024-04-22
  • 阅读265
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  • 10页
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BOM清单

为什么要问诸如物料清单 (BOM) 这样令人打哈欠的烦恼话题呢?与制造专业人士提起这个问题,他们的目光立刻变得呆滞,而精益文献在这个问题上却保持沉默。 然而,参与装配的每个人都同意,BOM 是其活动的核心,BOM 长期存在准确性问题,这些不准确性的解决方法会损害公司更新和定制产品的能力,而且 BOM 维护会占用资源。也许值得对这个主题进行一些思考并进行对话。

  • 2024-04-22
  • 阅读341

西门子完整数字孪生解决方案概述

大多数技术都基于 MindSphere 云,它被描述为一个开放的物联网操作系统。用户可以访问西门子构建的本机应用程序,也可以开发自己的应用程序,还可以访问由快速增长的第三方生态系统编写的应用程序。每个设备都将实现互联和智能化,但需要应对更长的周期时间——例如,您可能每 1-2 年更换一次手机,但您大约 10 年或更长时间都不会更换工厂机器。MindSphere 提供了一个统一的数据层,将软件工具和物理设备结合在一起。

  • 2024-04-22
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智能制造的数字孪生详解

数字孪生是物理系统或流程的虚拟表示,可以进行实时监控、分析和优化。在智能制造的背景下,数字孪生可用于模拟和优化生产过程,预测和预防设备故障,提高零件生产的效率和质量[ 1 , 2 ]。数字孪生可以提供物理对象或系统的详细、准确的表示,包括其行为、性能以及与环境的交互[3]。数字孪生使用机器学习、数据分析和多物理场仿真来模拟和分析不同的工作条件和影响系统的其他因素[4]。数字孪生的创建是未来技术的关键组成部分,将对全球多个行业产生影响[5]。通过分析来自物理对象的数据,数字孪生可以提供实时反馈、监控其性能并在潜在问题发生之前识别它们[6]。数字孪生可用于通过模拟物理系统的行为并确定可以改进的领域来优化物理系统的运行。[7] .此外,在投资实际原型和资产之前,公司可以利用数字孪生来建模、预测和改进不同行业(包括汽车、绿色能源和航空)的产品和制造流程,[8]。因此,数字孪生可以帮助企业和制造流程在一系列行业和应用中做出更好的决策、降低成本并提高性能。

  • 2024-04-22
  • 阅读714

“数字孪生/故障诊断”专题|经典文章分享:数字孪生驱动的复杂设备PHM

?本期给大家推荐一篇PHM领域数字孪生技术的经典文章。如果有做基于数字孪生的PHM或者基于数字孪生故障诊断方向的同学,欢迎大家在公众号后台与小编联系,大家一起交流学习。

  • 2024-04-18
  • 阅读414

数据资产建设实践要点

本文按照以下结构介绍数据资产建设实践要点: 哪些数据能成 为资产? 数据成为资产需具备哪些条件? 数据资产价值实现方式 数据资产价值 实现案例

  • 2024-04-16
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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

  • 阅读795
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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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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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面向人工智能的光传送网(AI-OTN)技术研究报告

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

物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具

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教育机构的规模壮大,行政会议频繁,而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长,影响工作内容的执行,更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议,减少差旅会务成本,缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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