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煤矿综合自动化解决方案

矿井综合自动化系统是为了煤矿安全和正常生产而进行的各种有关参数或状态的集中监测,并对有关环节加以控制,是保护采掘、运输、通风、排水等主要生产环节安全运行的重要设施。该系统包括矿井环境安全监测和矿井生产(及设备工况等)监控,矿井环境安全监测用于监测影响生产安全和矿工人身安全的井下环境因素,矿井生产监控系统用于监控煤炭生产主要设备的工况。工业以太网系统一般由传感器、数据采集站、控制站、信号传输系统和地面中心站组成

  • 2021-02-16
  • 阅读1808
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数字化工厂规划方案(87页 PPT)

生产车间通过自动化改造、引进先进生产线等方式实现了机器换人,然而没有实现人际互联、制造执行系统没有跟ERP计划系统联动,企业需要通过设备数据采集呈现到MES系统,实现数字化车间,做到计划、执行全程透明化、可追溯。 实现人、机、料、法、环、质量全面管理

  • 2025-01-13
  • 阅读1807
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  • 88页
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智慧公安大数据平台与资源中心建设方案

聚:推进G安交通、应急社保相关数据资源的整合,促进政务数据的对接利用。并逐步推进社会数据、互联网数据等数据的采集与汇聚。 管:构建一站式数据资产可视化管理,通过对数据资产的血缘谱系和信息资源目录的统一管理,实现GA数据的全过程治理与管理,以及各环节的安全与质量监管

  • 2023-08-18
  • 阅读1806

中国绿色工业创新联盟:碳达峰碳中和行业汇编(2022)

建立健全绿色低碳循环发展经济体系,促进经济社会发展全面绿色转型,是解决我国资源环境生态问题的基础之策。为贯彻落实党的十九大部署,加快建立健全绿色低碳循环发展的经济体系,现提出如下意见

  • 2023-05-08
  • 阅读1804
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  • 868页
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基于需求的CBTC列车自动运输控制解决方案

对采用基于通信的列车控制系统(CBTC)的自动驾驶地铁列车(以下简称“CBTC列车”)进行运输控制,是通过列车自动监控(ATS)子系统的列车自动调整(ATR)功能实现的。ATR功能可根据线路的实际运营条件,使运输服务达到列车运行时刻表所规定的理论效率。然而,列车运行时刻表是根据客流量的平均估算值确定的,而该估算值无法准确反映列车沿线路运行时的实际客流量。本文提出一种基于需求的CBTC列车自动运输控制解决方案,该方案可根据站台上候车乘客的实际需求对运输控制进行实时优化,并控制列车的出发和到达时间,以避免造成列车晚点,在改善乘客体验的同时,保障地铁稳定、可靠、安全地运营。

  • 2021-03-24
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  • 9页
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首届中国工业互联网大赛获奖解决方案汇编

2018年7月,工信部印发了《工业互联网平台建设及推广指南》和《工业互联网平台评价方法》。2019年1月18日,工信部已印发《工业互联网网络建设及推广指南》。 3月,“工业互联网”成为“热词”并写入《2019年国务院政府工作报告》。

  • 2021-06-23
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智慧工厂信息化整体解决方案

智慧工厂是现代工厂信息化发展的新阶段。是在数字化工厂的基础上,利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务;清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、即时正确地采集生产线数据,以及合理的生产计划编排与生产进度。并加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体,构建一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂。是IBM“智慧地球”理念在制造业的实际应用的结果。

  • 2021-02-26
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  • 30页
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六方云工业互联网安全架构白皮书

“工业互联网”的概念最早由美国通用电气公司(“工业互联网”的概念最早由美国通用电气公司(“工业互联网”的概念最早由美国通用电气公司(GE)于2012年提出,随后年提出,随后其联合另外四家IT巨头组建了工业互联网盟(巨头组建了工业互联网盟(IIC),将这一概念大力推广开来。“工业互联网”主要目),将这一概念大力推广开来。“工业互联网”主要目),将这一概念大力推广开来。“工业互联网”主要目),将这一概念大力推广开来。“工业互联网”主要目),将这一概念大力推广开来。“工业互联网”主要目的是使现实世界中机器、设备和网络能在更深层次与信息大数据分析连接一起,的是使现实世界中机器、设备和网络能在更深层次与信息大数据分析连接一起,的是使现实世界中机器、设备和网络能在更深层次与信息大数据分析连接一起,的是使现实世界中机器、设备和网络能在更深层次与信息大数据分析连接一起,的是使现实世界中机器、设备和网络能在更深层次与信息大数据分析连接一起,带动工业革命和网络两大性转变。在新一轮科技产的浪潮下,

  • 2021-06-22
  • 阅读1798
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  • 279页
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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

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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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