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203页大型集团公司信息化规划-制造前沿

在集团业务发展战略指导下,落实集团“扭亏脱困、转型升级”行动,着力逐步实现企业的自动化、数字化和信息化,增强集团管控能力,提高经营管理水平,加强协同化运营,为集团业务战略提供良好支撑,驱动并引 领业务创新,促进集团公司可持续发展。

  • 2021-11-22
  • 阅读5109
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  • 204页
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中服云CIOT解决方案直播文档(2023.9.6)

中服云物联网开发平台V4.0 行业背景 CServer IOT简介 CServer IOT应用场景 CServer IOT主要功能 CServer IOT案例

  • 2023-09-06
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  • 78页
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智慧工厂系统解决方案PPT

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  • 2022-01-04
  • 阅读4877
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  • 69页
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发电企业数字化转型规划方案(2022版319页)

纵观人类进步发展的历史,科技无疑是每一次产业革命的引擎,而数字科技则是第四次产业革命的重要组成部分。数字科技是实现数字经济的手段,其本身也是一种新的行业形态。作为一种新的科技手段,数字科技与信息技术、互联网技术相比,包含着时空大数据、深度强化学习、智能芯片等一系列的前沿科技。数字科技源自信息技术及互联网技术,同样是一场技术革命,其本质是降低成本、提高效率、优化用户体验

  • 2023-04-05
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  • 323页
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智能制造案例(青岛红领和油气生产物联网)

以信息化与工业化深度融合为引领,以3D打印技术为代表,从而实现个性 化定制的大规模工业化生产。进入信息化和互联网条件下的个性化制造,其先 进性在于以工业化的效率制造个性化产品,效率高、成本低、质量稳定、满足 个性化需求,市场竞争力强。

  • 2021-02-07
  • 阅读4837
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【中服云】集团版物联网平台产品介绍

包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统,旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台,整合各工厂的生产、设备数据和资源,打造集团统一的工业操作系统底座,为集团提供统一的管理视角和决策依据,提升集团整体运营效率和协同效应

  • 2025-04-09
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企业智能制造执行系统(MES)技术方案

通过对XXMES系统需求进行理解和梳理,归结以下需求并列出对应的解决方案。 ?基础数据管理——站点、事业部及部门档案、班组及班次、人员、说明书、物料、工序、设备资源、数据采集信息定义、不良缺陷等基础信息维护 ?生产管理——物料清单BOM、工艺流程(生产建模)、订单、POD(用户操作盘)、条码追踪及数据采集、质量管理等级生产设备和PCS系统的集成(作电系统)。 ?可视化管理——车间看板、实时监控 ?仓库管理——物料接收、IQC检查、仓位管理、库存管理、盘点管理、物料出库及成品出入库管理 ?电子交接系统管理——批量导入生产订单、主关件管理、工序SRM看单系统。 ?报表统计分析——综合报告 ?系统管理——用户管理、权限管理、性能监督

  • 2023-06-21
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数字孪生智慧园区解决方案

随着城市化进程加速发展,智薏城市这一先行概念的引导之下,“智薏园区”的理念也进入了公众的视野。智慧园区是园区信息化基础上的2.0,是智慧城市的重要表现形态,其体系结构与发展模式是智慧城市在一个区域范围内的缩影,既反映了智慧城市的主要体系模式与发展特征,又具备了一定不同于智慧城市发展模式的独特性,同时智慧园区也是智慧城市产业经济的重要承载。

  • 2021-09-08
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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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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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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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