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工业互联网80个名词术语解释

1. 工业大数据(Industrial Big Data) 工业大数据即工业数据的总和,即企业信息化数据、工业物联网数据,以及外部跨界数据。其中,企业信息化和工业物联网中机器产生的海量时序数据是工业数据规模变大的主要来源。 2. 工业大数据平台(Industrial Big Data Platform) 工业大数据平台是采用分布式存储和计算技术,提供工业大数据的访问和处理,提供异构工业数据的一体化管理能力,支持工业大数据应用安全高效运行的软硬件集合。

  • 2021-03-29
  • 阅读2413
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  • 12页
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中服云数采与监控SCADA产品介绍

中服云ISCADA是基于物联网开发平台的全新一代智能SCADA系统,能快速接入分布式海量设备、plc、DCS、仪器仪表等终端设备或系统,采集、清洗、存储、展示数据,实现设备或产线监视、控制、参数调节、报警、诊断和处置。 相较于传统SCADA,本软件基于AI训练+专家先验知识,内置机理模型库,可全面提升对设备或产线异常的感知、预测、预防能力,缩短设备故障发现时间与工艺产线呆/滞时间。

  • 2024-04-22
  • 阅读1850
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  • 84页
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精益体系下的智能工厂建设解决方案(60页 PPT)

构建新型精益体系的需求无疑给自动化和信息化解决方 案提出了更高的要求,尤其是信息化系统的规划设计 如何满足精益不断扩展和深化改进的需求? 如何能够支撑并满足不同精益层级的业务需求?

  • 2023-12-07
  • 阅读2159
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  • 60页
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全方位解读半导体行业(80页 PPT)

半导体在全球科技和经济的发展中具有着无可替代的地位,半导体行业可以说是现代科技的象征。与此同时,我国已经成为全球半导体主要市场,2014年我国半导体市 场需求已占全球比重59%,说中国半导体市场已成为全球 增长引擎。

  • 2024-02-28
  • 阅读2206
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  • 80页
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城市大脑案例集-23家单位35项114页案例(2022)

截至2021年12月,共征集到来自23家单位提供的35项城市大脑案例,主要应用场景覆盖城市治理、智慧政务、智慧交通、智慧生态、智慧经济、智慧能源和产业融合等多个领域,综合展现了各地市结合本地实际需求在城市大脑方向的探索与实践。

  • 2022-01-10
  • 阅读3281
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  • 114页
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中服云有关工业互联网技术和产品介绍

一、工业互联网领域系列产品 1)中服云工业互联网平台CServerIIP3.0(为中小企业提供低成本、高性价比的软件、数据资源。包括:SaaS超市、智能制造、工业资源库、供应链、经济运行监控、开发者中心等) 2)中服云工业互联网子平台(不需要用户提供硬件资源,为用户快速搭建个性化工业互联网平台) 二、智能工厂领域系列产品 1)中服云物联网开发平台CServer IOT3.0(基础物联开发、运行支持平台) 2)中服云设备监控系统CServer EMonitor3.0(设备实时状态监控) 3)中服云设备全生命周期管理系统CServer EOLM3.0(设备实时数据监控+设备运维) 4)中服云能源管理系统CServer EM3.0(能源数据采集分析、降耗) 5)中服云生产管理系统 CServer MES3.0(生产现场排产、物料、工序、质量、绩效等管理) 6)中服云业务流程管理系统(流程建模、流程引擎) 三、智慧园区领域系列 1)中服云智能楼宇管理系统CServer IBMS3.0(楼宇子系统、设备集成、监控和运维) 2)中服云物业管理系统IPMS3.0(园区办公、空间、收费、维护、服务等管理) 3)中服云能源管理系统CServer EM3.0(能源数据采集分析、降耗)

  • 2021-11-22
  • 阅读952
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  • 38页
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联想:智慧教育技术白皮书(2023版)

随着计算机和网络的出现与普及,人们逐渐从工业时代步入了信息时代,以工业化革命为主的工业经济开始逐渐转变为信息管理为主的知识经济,也就是所谓信息化社会。信息化浪潮汹涌而来,驱动教 育发展即将步入一个全新的历史时期。智慧教育,已逐步成为国家战略、社会共识,智慧教育对未来教育模式的探索,破解制约教育发展难题,推动教育领域全面改革,抢占现代教育制高点,引领教育信息化创新发展,服务全民终身教育,培养面向 21 世纪创新型、智慧型、实践型人才,助推实现中国教育梦都具有强烈的现实需求和重大意义。

  • 2023-03-14
  • 阅读1064
  • 下载9
  • 84页
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元宇宙的技术构成与未来展望-王喜文

以数字化、智能化技术为关键生产要素,以现代信息网络作为重要载体,实现虚拟世界和现实世界的融合和交互。

  • 2022-04-22
  • 阅读2039
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  • 112页
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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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