研报2020年工业软件智能制造国产化发展行业分析研究报告

工业软件应用于工业领域，是软件化的工业技术。工业软件指应用于工业领域，以提高工业企业研发、生产、管理水平和工业装备性能的应用软件，其核心作用在于帮助工业企业提质增效降本，并增强企业在高端制造的竞争力。工业软件应用于计算机硬件、工业设备和基础软件或平台之上，支撑企业业务与应用，其内含工业知识与流程，以软件形式赋能工业企业，本质是软件化的工业技术。我们总结工业软件功能主要有：1）信息流（数据）的采集与管理；2）工艺模型的构建与优化；3）设备的控制与调度。由于不同的行业生产流程与工艺差异明显，企业核心痛点不同，因此工业软件通用性较低，面向不同行业工业软件通常存在较大差异，不同行业工业软件之间存在明显壁垒。

2021-03-16
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119页PPT丨读懂特斯拉的光荣与梦想！

特斯拉的故事，就是一个硅谷小子大战底特律巨头的故事，特斯拉最初的创业团队主要来自硅谷，用IT理念来造汽车，而不是以底特律为代表的传统汽车厂商思路。如果评价2019年谁是汽车行业的赢家，相信非特斯拉莫属。Tesla已成为全球新能源汽车第一品牌，超越美国传统三大汽车集团，成为仅次于丰田的全球市值第二大车企，其市值是美国通用和福特两大汽车集团的总和。

2021-03-02
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离散数字化制造智能工厂解决方案——重庆精匠科技有限公司

重庆大学机械自动化专业，国内知名上市制造企业工作12年，企业信息化管理咨询3年，英文businessadvance,国家二级物流师，深度参与德国BMW.意大利 PIAGGIO. DELOVO、法国DSW等多个国际项目，与国内上千家制造企业开展过合作交流，熟悉离散制造业务难点，善于将精益生产思想与智能信息化技术系统融合,井实战参与长安工业、森稞精机。江铃桥齿、宗申动力长盈电缆、通得电气、渝江压铸、汇灵机械等多个代表项目。

2021-03-02
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智慧校园平台化综合解决方案

校园信息化平台以物联网技术为核心，专注于智慧城市应用领域，专注于物联网感知技术、云技术、生物识别技术，实现了软件技术和硬件技术跨界整合。　　校园信息化平台是专注于人脸识别、车牌识别、二维码识别等图像识别的企业信息化产品与解决方案，现在的系统由信息推送系统，智慧停车管理系统，门禁系统，考勤系统，消费系统，访客系统，宿舍管理系统，会议签到系统，梯控系统，人脸系统，房间预约系统，宿舍管理系统等。 Normal 0 7.8 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:普通表格; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin:0cm; mso-pagination:widow-orphan; font-size:10.0pt; font-family:"Times New Roman",serif;}

2021-02-17
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智慧供热集中管控大数据云平台建设方案（37页 PPT）

企业能源计量器具配置不全或缺失问题。能源管理信息化、网络化的缺乏。能源管理分散、不统一。不合理的供热运行方式造成能源严重的浪费不均衡的供热质量有效统计数据的缺乏带来计量不合理与收费困难以统计分析为基础，构建供热智能控制协调体系

2024-06-25
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智慧国电、智慧电力(物联网、大数据、云计算)方案（37页 PPT）

中国某某物联网平台由基础平台和应用平台组成。其中基础平台全国集中部署，可以提供网络能力、连接管理能力和应用支撑能力，且平台采用开放式接入，首推客户自由定制应用场景的功能。

2024-06-26
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_三一灯塔工厂解决方案（37页 PPT）

灯塔工厂满足以下4项标准： 1）实现重大影响； 2）成功整合多个用例； 3）拥有可扩展技术平台； 4）关键推动因素中表现优异（能力构建、管理变革等）

2023-09-01
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柔性制造企业数字化系统建设方案（37页 PPT）

平台建设：建设一个具有宗申特色的工业互联网平台场景搭建：探索打造供应链协同、产品全生命周期管理、绿色节能生产、柔性化生产等九大应用场景应用推广：以平台统一门户为载体，在产业链上下游配套企业中进行应用推广

2023-08-07
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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟作者：Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题：面向技术专业人员的数据分析和人工智能；数据和分析解决方案的架构、实施及扩展；生成式 AI 资源中心 2026 年，企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务价值。为实现这一目标，数据和分析技术专业人员需充分利用所有可用数据，设计模块化、灵活的架构，并建立稳健的治理机制以确保可信度。