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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
  • 阅读2952
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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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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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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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