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价值流图及价值流分析

价值流图(value stream mapping)是用一张纸、一支笔顺着物料和信息的流程收集关键数据,表示一件产品从订单到运输的过程,每一个工序的材料流和信息流的图表,并进行分析的工具。

  • 2024-01-04
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楼控系统专用现场控制器

CTBA 系列现场设备控制器主要功能有:检测各种机电设备内的温度、湿度、流量、液位、压力和风速等传感器信号,按照DDC-17 内部预先设置好的参数和程序自动控制相应机电设备的水阀、风阀和开关等电动执行器,或随时接收操作站发来的指令信息,可改变对相应机电设备的监控要求。可以涵盖广泛的楼宇控制应用,包括从简单的新风机控制或热泵控制应用,到复杂的中央冷站管理控制应用。 产品解决方案包括冷热源控制系统、空调末端控制系统、送排风控制系统、给排水控制系统、变配电监视系统、照明控制系统等。 CTBA 系列楼控系统专用现场控制器包括 DDC-17 控制器和IOM-17 输入输出扩展模块, 用来监视、控制各种 HVAC 和其他楼宇设备。 DDC-17 控制器支持通过PLC 网络连接网关,再通过网关接入华为云,实现集中运维与监控。

  • 2023-03-15
  • 阅读1006
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瓦楞纸纵切机

1、上位机生管系统通过modbus TCP以太网连接H36,通讯效率高抗干扰能力强,缩短上位机与控制系统的通信交互时间; 2、系统采用EtherCAT总线控制,解决了采用脉冲控制方式时的接线繁琐,丢脉冲导致定位精度不准; 3、相比CanOpen总线的控制方案,EtherCAT这套方案通讯实时性更高,不会丢帧导致控制不同步,通信质量好且稳定可靠; 4、伺服电机额定转速3000rpm,定位精度高,响应快,确保纵切刀、压线轮快速、精确、可靠、自动换单; 5、伺服电机采用绝对值编码器,可掉电保存位置,省去外部原点开关和限位传感器等; 6、应用PLC内置PID功能块,非常好的控制进料、出料调速效果,达到良好的同步张力控制效果。

  • 2023-03-15
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一文读懂SCADA、DCS与PLC之间的不同

随着工业企业智能化应用水平的提升,越来越多的人开始接触到各种工业自动化系统和产品,比较常见的包括SCADA、DCS和PLC。

  • 2023-04-10
  • 阅读1083

超级电容器的主要应用领域

超级电容器也叫做电化学电容器,是介于传统电容器和充电电池之间的一种新型储能装置,比容量为传统电容器的20~200倍,比功率一般大于1000W/kg.循环寿命大于100000次,可储蓄的能量比传统电容要高得多,并且充电快速。由于它们的使用寿命非常长,可被应用于终端产品的整个生命周期。而且超级电容器对环境无污染,可以说,超级电容器是一种高效、实用、环保的能量储蓄装置。当高能量电池和燃料电池与超级电容器技术相结合时,可实现高比功率、高比能量特性和长的工作寿命。近年来,由于超级电容器在新能源领域所表现出的朝阳产业趋势,许多发达国家都已经把超级电容器项目作为国家重点研究和开发项目,超级电容器的国内外市场正呈现出前所未有的蓬勃景象。

  • 2023-09-28
  • 阅读1039

不锈钢车削加工工艺

人们把含铬量大于12%或含镍量大于8%的合金钢叫不锈钢。这种钢在大气中或在腐蚀性介质中具有一定的耐蚀能力,并在较高温度(>4500下具有较高的强度。含铬量达16%~18%的钢称为耐酸钢或耐酸不锈钢,习惯上通称为不锈钢。

  • 2023-09-28
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2023年5G应用创新发展白皮书

新技术为 5G 应用创新发展注入新活力,未来应用发展潜力较大。今年处于“方案验证”阶段的项目较去年有所提升,大赛部分项目引入了 Redcap、无源物联等新技术,促进新技术在 5G 应用的测试验证,5G 技术产业发展仍在不断演进完善。未来产业界将持续提升 5G 网络性能,夯实供给能力底座,拓展能力边界,进一步降本增效,实现 5G 持续创新发展。

  • 2024-01-03
  • 阅读892

从ChatGPT到通用智能,新长征上的新变化

2012 年深度学习元年以来,AI进入学术和商业界发展新阶段,2017 年大模型路线以“通用智能”思路降低算法边际成本,逐渐成为学界与产业共识。2022 年下半年,AIGC及ChatGPT关注度大幅提升背后,我们认为其本质是弱人工智能到强人工智能的阶跃,海外及国内商业落地处在初期,但我们认为新的产业趋势值得关注。OpenAI的技术进展及投资方向、海外AI独角兽业务进展、国内龙头AI公司的跨模态布局是重要风向标。

  • 2023-03-11
  • 阅读922
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  • 25页
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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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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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