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埃森哲:让供应链成为价值链:打造企业绿色供应链的三个关键

世界经济论坛2023年年会发布的“联合国全球契约组织?埃森哲联合CEO调研”揭示,供应链已经成为企业实现可持续发展的关键议题。约半数(49%)受访CEO坦承,气候变化及极端天气事件频发对企业供应链产生负面影响。近三成(26%)受访CEO表示,供应链中断已成为企业低碳转型的前三大风险。

  • 2023-09-11
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艾瑞咨询:2023年中国储能行业研究报告

新旧电力系统转型升级下,能源的可控化和可储化成为发展的核心。传统发电主要依靠燃煤(小部分有燃气等)。现阶段由于全球气候危机和环境危机影响,双碳和能源转型正火热发展中,以风光发电为主流的新型发电方式开始逐渐替代传统发电。

  • 2023-09-13
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猎聘:2023机器人产业及人才简报

机器人被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”,其研发、制造、应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。党中央、国务院高度重视机器人产业发展,将机器人纳入国家科技创新重点领域,大力推动机器人研发创新和产业化应用。

  • 2023-09-13
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制造精益生产信息化规划方案(13页Word)

制造精益生产信息化规划方案(13页 Word),制造精益生产信息化规划方案(13页 Word),制造精益生产信息化规划方案(13页 Word)

  • 2023-09-13
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2023未来医疗100强企业成长性报告

事物的发展总是有迹可循的,弄清一个产业的变化莫过于用数据来做研究。"政策的完善、消费的升级,科技的进步、产业结构的变迁都会对医疗健康产业的发展带来影响。动脉网未来医疗100强作为医疗健康产业的观察者、记录者,我们希望挖掘医疗健康产业最具代表性的创新及潜力企业,并通过对它们的业务数据、产品数据、融资数据、估值数据等进行深度研究,以更真实、更全面的视角观察医疗健康企业的成长轨迹和医疗健康产业变迁的方向。

  • 2023-06-07
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智慧园区人性化解决方案

智慧园区(smartpark)建设,是指按照科学的园区发展理念,以新一代信息技术和智慧应用为支撑,在泛在信息全面感知和互联的基础上,全面整合园区内外的资源实现人、物、园区功能系统之间无缝连接与协同联动的智能自感知、自适应、自优化,从而对民生、环保、公共安全、园区功能、商务活动等多种园区需求做出智能的响应形成具备可持续生命力的安全、便捷、高效、绿色的园区形态,使园区管理服务等更高效便捷,使园区的资源管理和企业服务更加智慧、高效,低碳、环保,实现基础设施网络化、开发管理信息化、功能服务精细化和产业发展智能化。

  • 2023-07-04
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智慧楼宇信息化解决方案

借助物联网技术将不同的BMS设施系统整合成一个完整的整体来创造智能建筑。可以管理和控制温度,通风,照明,安防、访问,停车,消防,电梯和能源使等设施,无论是现场或远程。使得建筑成为工作、合作的舒适空间,同时帮助建筑内的人员提高生产力。

  • 2023-07-05
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精益管理七大任务流程图

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  • 2023-07-07
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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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亿欧智库:2023年中国储能产业发展研究报告

储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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