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MES系统在个性化洗涤用品与服务智能制造中的研究与应用

本文针对日化行业在生产制造过程中柔性制造技术和智能化生产管控技术的研究与应用,设计了一套个性化洗涤用品与服务智能制造MES系统方案,对该方案的设计做了详细描述。在生产车间部署实施后,对车间日常生产中的产品追溯、物料管控、设备运营监控、质量管理等方面进行了测评,验证了该MES系统方案的优势,实现了整体产线的灵活性,提升柔性生产以及快速重构能力,提高了生产效率,降低成本,满足企业实际需求。

  • 2022-04-13
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中国天然气及LNG产业发展前景

据BP能源统计,在新冠肺炎疫情席卷全球的影响下,2020年全球能源消费总量下降4.5%,降至133.29亿吨油当量,其中主要表现为各类传统化石能源消费均有不同程度下滑,石油消费下滑最为显著,煤炭次之,天然气消费降幅最小,为2.1%,而水电和可再生能源消费量出现了小幅上涨,这与全球各国积极推动碳中和目标实现息息相关。2020年,尽管中国同样受到新冠疫情的冲击,但较好的疫情防控助推了中国经济加速恢复,中国成为了全球为数不多的能源消费总量正增长的国家。2020年中国能源消费总量上升2.4%,达34.83亿吨油当量,各类能源消费均呈现了不同幅度的增长。其中新能源消费增长显著,增幅为15.4%;其次为天然气,增幅为6.1%;石油和煤炭消费增幅分别为2%和0.6%。

  • 2022-04-13
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中国石化产业发展分析与思考

2019年以来,全球石化市场持续疲软,多数跨国化工公司产量和效益萎缩,石化盈利周期可能回落到2013年的水平。相比之下,中国的主要化学品总产量、行业增加值和消费量增长平稳,成为全球石化产能新增出口主要市场。同时,中国正迎来产能释放高峰期,石化产能增长创历史新高,产业格局发生深刻变化。根据世界石化产业工业发展规律,中国石化产业可能在未来十年进入成熟期,产业竞争将全面升级。本文提出国内炼化企业应明确自身发展定位与目标,通过整合产业链、加强“油转化”以及区块化合作等方式进一步挖掘发展潜力;应保持国际视野,加强国内外行业发展形势研判,寻求国际合资合作、拓展发展空间。

  • 2022-04-13
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能源转型发展历程与趋势

人类历史上已经完成了煤炭替代薪柴以及石油替代煤炭两次能源转型。当前,新一轮能源革命正在兴起,在技术进步与政策引导的双重作用下,能源结构从高碳向低碳转变,能源发展方式从生态消耗型向气候和生态适应型转变,能源作用从能源保障向智能化能源服务转变。通过总结能源转型发展历程与演变特点,对我们正确把握未来清洁化、高效化、智能化能源转型方向至关重要。

  • 2022-04-13
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中国氦气市场发展前景展望

氦气应用广泛,是国防军工和高精尖产业不可或缺的战略性物资。中国氦气市场处于自发形成的无序竞争状态,尚无系统的市场研究。在广泛调研获得氦气市场大量资料和数据的基础上,研究分析氦气市场产供销的格局变化。研究发现:中国对氦气需求量大且增长迅速,但由于中国氦气资源匮乏,对外依存度极高,绝大部分进口资源掌握在市场供应占据绝对主动地位的外商企业手中;受国际资源供应收紧和公共卫生事件影响,氦气价格近两年由高位逐渐下降,但仍处于较高位。研究认为:“十四五”期间,伴随全球四大提氦工程的陆续投产,全球氦气供应将由当前的相对紧张转为较为宽松的态势;在当前国际政治形势下,预计氦气价格将波动下降,趋于稳定,到2030年全球氦气市场将出现供大于求20%的局面,是中国获取进口资源建立氦气储备的战略机遇。

  • 2022-04-13
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数字化转型背景下能源企业如何做好数据治理?

疫情之下,很多企业备受影响,在此情境下,能源企业纷纷意识到自身作为稳定社会经济的重要基础,责任愈发重大。越来越多企业意识到,依托大数据技术加速企业数字化转型,可能是当下“危”“机”共存下维续业务持续增长的可靠路径。而当数据是企业重要资产成为业界共识,企业对数据治理和数据质量的认知和发展也随之凸显。

  • 2022-04-12
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基于支持向量机和实物期权法的工业大数据资产产权价值研究

工业大数据作为企业经营管理与战略决策的核心资产,其资产价值的确定和追溯是企业实现价值管理的最大掣肘。本文从现代产权理论角度,构建工业大数据资产产权价值模型;依托支持向量机,构建工业大数据“源-网-荷-储-用”模型,实现使用价值的逐层追溯;基于实物期权法,建立工业大数据资产“设计-生产-物流-销售-服务”模块化算法,实现资产交易价值的追溯计算,为工业大数据资产价值探明初步方向,为资产确权登记、评价估值、交易流转及价值交换奠定基础。

  • 2022-04-12
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智慧工厂实现的方法策略

文章首先阐述了智慧工厂建设的背景和意义,然后分析了国内外智慧工厂的建设现状,最后提出了智慧工厂建设的框架和建设方案。通过专业手段进行智慧工厂框架的搭建,使智慧工厂在建设过程中能够满足智慧属性,并在智能化程度方面得到有效提高,为整个工厂生产提供了有力支持,解决了工厂生产中存在的技术问题。

  • 2022-04-08
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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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