园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此,发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用,建设智慧型现代园区,成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大,信息化对园区推动作用日益明显,园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段,也成为提高管理水平,提升企业运行效率有效途径。
数字化电厂简单来说,就是物理电厂的数字化孪生电厂,通过现代数字化技术将物理电厂的每一个对象进行数字化描述,描述主要分为三个维度:三维模型、静态数据、运行状态。
制造业的升级和发展使得预测性维护越来越重要,但是传统的预测性维护在很多情况下已经不能满足发展的需要。近年来,基于数字孪生的预测性维修已成为制造业领域的研究热点。本文首先介绍了数字孪生技术和预测性维护技术的一般方法,分析了两者之间的差距,指出了利用数字孪生技术实现预测维修的重要性。其次,介绍了基于数字孪生的预测性维修方法(PdMDT:Predictive maintenance method based on digital twin),介绍了其特点,并给出了其与传统预测性维修的区别。接着,介绍了该方法在智能制造、电力行业、建筑行业、航空航天行业、船舶行业中的应用,并总结了这些领域的最新进展。 最后,提出了一个针对制造业设备维护的参考框架,该框架描述了设备维护的具体实施过程,并以工业机器人为例,讨论了PdMDT的局限性、挑战和机遇。
针对当前研究存在的局限性, 提出了一种多源传感监测大数据下数模联动的随机退化设备剩余寿命预测问题解决思路 (简称为数模联动, 这里需要说明的是, “数”是指数据退化特征提取, “模”是指所提取退化特征时变演化过程随机建模), 通过构建优化目标函数实现数据特征提取与所提取特征时变演化过程随机建模的 “联动”, 并通过航空发动机多源监测数据初步验证了该思路的可行性和有效性。
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当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年,中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力,在国内细分市场中迅 速崛起,创造了一个又一个“爆款神话”。
党和国家高度重视政务领域人工智能的应用与治理,《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》和《政务领域人工智能大模型部署应用指引》等文件在明确安全稳妥有序推进人工智能在政务领域应用的同时,也提出要鼓励探索政务智能体、具身智能等创新应用。当前,政务智能体应用探索持续推进,将大模型能力与政务场景深度结合,在任务理解、流程再造、服务优化、决策支持等方面展现出巨大潜力,正成为推动政务智能化发展的重要抓手。
我们正站在一场立体交通革命的起点。低空空域,这片曾经相对沉寂的疆域,正从传统的“空中走廊”跃升为驱动经济增长、塑造国家竞争新优势的“空中经济走廊”。低空飞行器作为这一变革的核心载体,其产业发展已深度融入国家培育新质生产力、构建现代化产业体系的战略全局。
建设规模及内容:总用地面积xxxx平方米,总建筑面积xxxx平方米,建设设置500住院床位的三级甲等妇幼保健院。设置预防保健、门诊、急诊医技、住院、业务管理、科研、教学、进修、后勤保障等功能;
工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物,通过对人、机、物的全面互联,构建起全要素、全产业链、全价值链全面 连接的新型生产制造和服务体系,是数字化转型的实现途径,是实现 新旧动能转换的关键力量。自2018年以来,工业互联网连续8年写入政府工作报告;其中2021年提出要发展工业互联网,搭建更多共性技术研发平台,提升中小微企业创新 能力和专业化水平;2022年提出要加快发展工业互联网,培育壮大集成电路、人工智能等数字产业,提升关键软硬件技术创新和供给能力;2023年指出支持工业互联网发展,有力促进了制造业数字化智能化;2024年出台稳定工业经济运行、支持先进制造业举措,提高重点行业企业研发费用加计扣除比例,推动重点产业链高质量发展,工业企业利润由降转升;2025年指出加快工业互联网创新发展的重要性。
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