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半轴锻造加热温度自动控制技术的应用

商用车半轴锻造时普遍采用感应加热与红外测温仪测温方式,按节拍加热,加热到时间(节拍)后测量温度。目前这种方式加热到设定时间后,有时会出现两种问题:有的温度过高,超过工艺要求的上限温度,使得半轴报废;有的加热温度过低,达不到工艺要求的下限温度,不能锻造,需分捡出来,造成了材料与人力的极大浪费。如何在加热过程中实时检测温度,实现温度可控,且半轴加热到工艺要求温度范围时,自动出料,避免半轴过烧,减少因人为因素导致的残品废品,是提升半轴产品质量亟需解决的问题。

  • 2021-06-02
  • 阅读1722
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万腾设备管理系统

设备管理系统提供最强大的设备数据采集与分析技术,借助实时采集的设备数据,可以实时获取设备利用率及相关生产效率分析报告,帮助用户做出行之有效的改进措施。

  • 2019-08-03
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2020中国智慧城市厂商全景报告

基于对国内智慧城市领域甲方用户与厂商的调研,爱分析认为中国智慧城市发展呈现四大趋势: · 新基建构建万物互联,从上层应用场景出发的5G+AIoT建设将高速发展。 · 城市中台类应用将支撑智慧城市各应用场景落地。 · 人工智能将赋能未来政务服务应用。 · 智慧城市将从“城市+数字化”建设转向由顶层规划指导的“数字城市”建设。

  • 2021-03-24
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企业数字化转型,数据中台全栈解决范式(2021)年中版192页PPT

《企业数字化转型,数据中台全栈解决范式(2021)精华版》200页,是针对多年工业互联网项目沉淀,正式发布基于数字化转型项目解决方案总结出的数据中台解决范式,帮助和指导企业进行有效的数字化转型发展,本文高屋建瓴地推出数字化转型的基本战略,详实的中台解决范式,清晰的数据驱动业务发展的典型模式。

  • 2021-11-03
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智造时代 mes选型与实施

一个车间通常有多条生产线,这些生产线要么生产相似零件或产品,要么有上下游的装配关系。要实现车间的智能化,需要对生产状况、设备状态、能源消耗、生产质量、物料消耗等信息进行实时采集和分析,进行高效排产和合理排班,显著提高设备利用率(OEE)。因此,无论什么制造行业,制造执行系统(MES)成为企业的必然选择

  • 2022-01-04
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中服云工业物联网平台集团版在某汽车集团企业整车制造中的应用研究

近年来,某汽车集团保持稳健发展态势,传统燃油整车年销量稳定在15万辆以上,在商用车及乘用车细分市场占据重要份额。随着汽车行业“新四化”(电动化、智能化、网联化、轻量化)趋势推进,某汽车集团虽在智能辅助驾驶等领域取得进展,但传统制造环节仍面临多重挑战: ?总装环节:车型覆盖轿车、SUV、MPV等多品类,物料SKU超2万种,配送错漏率较高,生产进度实时监控难度大; ?焊接环节:不同车型车身焊接点位差异达30%-50%,多品种混线生产导致工艺参数调试频繁,焊接质量一致性难保障; ?涂装环节:喷涂厚度、烘干温度等参数受环境影响波动大,返工率较高,同时能耗占比达整车制造总能耗的25%,节能空间待挖掘; ?整体挑战:各工厂设备品牌异构(如焊接机器人涵盖发那科、库卡、安川),数据接口不统一;跨工厂生产数据汇总滞后,决策支撑能力不足。

  • 2025-09-10
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国家工业信息安全发展研究中心第二届中国工业互联网大赛成果汇编151页

国家工业信息安全发展研究中心第二届中国工业互联网大赛成果汇编151页

  • 2021-09-24
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208页新一代智能制造-中国机械工程学会

208页新一代智能制造 - 中国机械工程学会

  • 2021-12-06
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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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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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2026工业网络现状报告

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

调查显示,库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行,平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱,消费者持币观望情绪依旧,缺乏重磅利好激活市场。

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

本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开,依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景,形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。

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