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基于工业互联网思想的新一代AFC解决方案

工业互联网不是互联网在工业的简单应用,而是具有更为丰富的内涵和外延。它以网络为基础、平台为中枢、数据为要素、安全为保障,既是工业数字化、网络化、智能化转型的基础设施,也是互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合的应用模式,同时也是一种新业态、新产业,将重塑企业形态、供应链和产业链。

  • 2021-12-06
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12.数据分析基础

数据分析基础重点是对业务进行分析和理解,最后通过数据科学的方法解决业务问题

  • 2021-12-03
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农业物联网解决方案:智慧农业系统介绍

智慧农业是农业生产的高级阶段,是集新兴的互联网、移动互联网、云计算和物联网技术为一体,依托部署在农业生产现场的各种传感节点(环境温湿度、土壤水分、二氧化碳、图像等)和无线通信网络实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、专家在线指导,为农业生产提供精准化种植、可视化管理、智能化决策。

  • 2021-12-01
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工业互联网平台解决方案46页

通过工业互联网进行设备预测性维护、远程可视化管理,不仅降低了设备运维成本,提高了生产资源的动态配置效率,还在此基础上延伸出供应链金融、融资租赁等服务模式,实现“制造+服务”,带来新的增长空间。

  • 2021-12-01
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加工行业Mes系统解决方案

纵观我国制造业信息化系统的应用现状,建设的重点普遍放在ERP管理系统和现场自动化系统(Shop Floor Control System, SFC)两个方面。但是,由于产品行销在这一、二十年间从生产导向快速地演变成市场导向、竞争导向,因而也对制造企业生产现场的管理和组织提出了挑战,仅仅依靠ERP和现场自动化系统往往无法应付这新的局面。 工厂制造执行系统(Manufacturing Execution System, MES)恰好能填补这一空白。

  • 2021-11-29
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沙市钢管厂MES系统解决方案

MES制造执行系统 (manufacturing execution system,简称MES)是美国AMR公司(Advanced Manufacturing Research,Inc.)在90年代初提出的,旨在加强MRP计划的执行功能,把MRP计划同车间作业现场控制,通过执行系统联系起来。这里的现场控制包括PLC程控器、数据采集器、条形码、各种计量及检测仪器、机械手等。MES系统设置了必要的接口,与提供生产现场控制设施的厂商建立合作关系

  • 2021-11-29
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大数据治理平台建设方案(90页)

意义 · 是构建完善、共享、统一管理数据环境的基本保障和重要组成部分。 · 是把数据作为资产来管理的有效手段 作用 · 确定了一系列岗位角色和相应的责任及管理流程 · 保证了业务数据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性 价值 · 企业进行数据治理的最大驱动力来自数据质量,通过提高数据质量实现更多的业务价值 · 将实现业务目标作为数据管理和服务的核心驱动力,优化数据架构,提升数据仓库/信息化管理系统建设,支持管理能力的提高、精细化和决策的科学性

  • 2021-11-23
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艾瑞咨询2021年中国企业数字化转型路径实践研究报告49页 (1)

数字化转型进入到全面落地阶段,越来越多类型的企业参与进来。此报告面向数字化转型中存在困惑的企业,探讨了数字化转型的本质和典型路径,整理了企业数字化转型中的集中问题,展示了各种类型优秀企业的数字化转型案例,并给出经验总结,为探索中的企业赋能。 艾瑞通过实地调研发现,中国企业现阶段数字化转型失败的问题主要集中在两个方面:一部分只注重成果而将前期自我洞察、产品选型、实施规划等环节”简单化”;另一部分则将数字化转型想象得过于”复杂化”,迟迟不愿意尝试和行动。

  • 2021-11-09
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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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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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