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如何制定敏捷的数字化转型策略

从技术的角度来看,自动化是几十年来持续改进的动力。我们经常看到通过使用操作技术(OT)系统(如PLC和DCS)和信息技术(IT)解决方案(如ERP和SCM)、机器人和其他类型的协调控制来实现这一点。此外,制造企业也在应用业务流程管理方法,如TQM和Kaizen多年。这些方法已经被证明是非常成功的。

  • 2021-07-30
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以“技术强密度”为核心,数字化转型2.0升级智能工具革命

当前,全球信息通信技术正进入技术架构大迁徙时代,企业数字化转型正在经历从基于传统IT架构的信息化管理即数字化转型1.0阶段,迈向基于云架构的智能化运营即数字化转型2.0阶段。前不久IDC发布的2020中国ICT市场预测强调,2020年数字化转型进入2.0阶段,其核心是实现规模化倍增创新。

  • 2021-07-12
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云技术助力企业数字化转型

数字经济席卷全球,各个行业的企业领导者们均在探索如何通过数字化转型,利用大数据、人工智能、物联网等技术来提升竞争力,而云技术则是推动和实现企业数字化转型的关键基础设施。与此同时,在全球蔓延肆虐的新冠疫情进一步加速了企业“上云”的紧迫感。随着远程办公的兴起,协同办公工具在许多企业中被大力推广,这对基础设施的可靠性、可拓展性和安全性提出了更高要求。

  • 2021-07-12
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.政务大数据与密码应用.董贵山.0905

大数据时代的到来,改变了政府、企业、个人的生产和生活方式,极大地提高了社会生产效率,提 高了政府的管理和服务效率,改变了企业的生产和经营模式,创新了人们的生活方式 数据的获取、处理与应用在人类社会发展中一直扮演着重要角色。信息技术的出现为数据处理提供了 自动化的方法和手段,推动数据(信息)成为继物质、能源之后的第三大战略资源。大数据是信息技术及其 普适应用发展到一定阶段的“自然现象”,源于互联网及其延伸所带来的无处不在的信息技术应用、以及信 息技术的不断廉价化

  • 2021-06-23
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智能科技与智能产业的发展与挑战

大科学,大技术,大产业,大社会进入大交叉时代 产业升级“三叠浪”:实体经济与数字技术深度融合成趋势 互联网产业形成中美“双头领跑”格局 迈向智能化的“新物理世界” 数字孪生的持续演进:算力成本的戏剧性降低 发展数字经济与智能产业的五个关键词 网络协同和数据智能是数字化转型双螺旋 网络协同——“双十一”诠释的社会化协同你未来的核心能力,可能刚好在营业执照之外 消费升级、全链路体验,年轻化人群是三大驱动力 数据智能驱动产业转型 城市大脑 工业大脑 人工智能在20年内长期处于数据智能代表的弱人工智能状态 全球探索人工智能治理的主要举措 全球探索人工智能治理的基本共识 全球探索人工智能治理的基本框架

  • 2021-06-25
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数据中心机房建设与规范

使各参建单位熟悉设计图纸,了解工程特点和设计意图,找出需要解决的技术难题,并制定解决方案﹔解决图纸中存在的问题,减少图纸的差错,将图纸中的质量隐患消灭在萌芽之中。

  • 2021-06-26
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基于数据架构资产开发的业务语义层数据查询引擎技术方案设计

数据架构模型基于B/S的多层Web应用,采用Mysql/Oracle数据库和JSP、Spring、Hibernate、AJAX技术,利用MVC设计模式将表示层和逻辑层分离。后台使用Mysql/Oracle进行数据库开发,并利用Hibernate技术完成对数据库的封装映射。可配置多套物理表方案,搭建业务语义层(逻辑方案)。

  • 2021-04-25
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中冶赛迪工业水系统解决方案

我国钢铁企业数量多,千万吨级的钢铁企业生产用水水量大,尤其是在一些淡水资源欠缺的地区,钢铁企业用水资源形势严峻,若能有效地利用雨水资源,则可以节约水资源,降低企业用水成本。

  • 2021-03-18
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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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产品介绍

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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微模块化数据中心机房建设方案

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