MES系统在设备管理中的应用

从ERP的角度来看，设备管理的功能主要服务于企业管理，其中ERP管理系统主要管理设备前期与中期业务，包括设备招投标、设备购置、设备安装调试、以旧中期的设备固定资产管理，如资产台账、资产折旧、资产变更等。没有或极少其他系统集成，较容易形成信息孤岛，对于用户车间层面的调度和管理要求，也是ERP系统难以有效支持的。MES设备管理系统是企业管理信息化建设重要组成部分，是企业生产管理不可缺的，其重点大都放在计划层，以进行生产规划管理及生产事务处理，是生产活动的物质技术基础，决定着企业生产效率和质量。只有设备管理加强了，才能维持正常的生产秩序，提高企业的活力和生产效率，促进企业的进一步发展。

2022-05-11
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中国工程建筑企业的数字化转型指南

数字化技术能为工程建筑业带来更多机遇，加强公司在工程项目各个方面的生产力、效率及安全监管。设想未来，位于中国的集团总部领导可以及时掌控公司分布在世界各地工程的盈亏情况和项目进度；全球的设计师和建筑师可通过在线平台进行数据的共享，缩短项目设计周期；项目主管借助谷歌眼镜和平板电脑浏览全息化施工图，及时进行沟通与修改。

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企业如何搭建管理驾驶舱

从某种程度上来说，管理驾驶舱融合了人脑科学、管理科学和信息科学。以人作为产品的核心，从管理者的决策环境、企业管理综合指标的定义以及信息的表述出发，其目的是最大化地让高层了解、领导和控制公司业务，即一个为高层管理者提供的“一站式”（One-Step）决策支持的管理信息中心系统。

2022-05-09
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一文读懂银行数据治理体系的目标和路径

据相关数据显示，银行业每创收100万美元，会平均产生820G的数据，数据强度高居行业之首。而随着数字化转型步伐的加快，各政策性银行、大型银行、股份制银行，邮储银行，外资银行，金融资产管理公司，以及其他会管金融机构也纷纷开始了数据治理的相关工作。

2022-05-09
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一文详解医疗机构数据治理六大核心环节

艾瑞咨询发布的《2022年中国医疗信息化行业研究报告》指出，现阶段我国整体医疗数据应用水平较低。三级医院具备基础的数据资源整合和应用能力，但对于数据进一步的分析处理能力还有待加强；而三级以下医院超过半数未开展对于医疗数据的应用业务，且整体应用能力较之三级医院有较大差距。医疗数据应用难，成为了横隔在医疗机构数字化进程中的一道难题。

2022-05-09
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电力行业如何做好数字化转型？

当前，电力行业正紧跟时代潮流，积极响应数字经济和数字中国建设，开展数字化转型。两网五大等作为承担着经济发展重任的大型电力央企，在如今数字化与低碳化转型的关键阶段担负起模范带头作用，比如，国家电网已将“建设具有中国特色国际领先的能源互联网”作为企业战略目标推进；南方电网则直接出台数字南网建设行动方案，明确到2025年基本实现数字南网的目标。

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智能反射面自感知系统：架构和性能

6G网络将具备感知功能，可以为通信对象提供有源定位服务（类似5G），也可以为非通信对象提供无源定位服务（类似雷达）。感知为全球移动通信的研究和讨论增加了新的性能维度，包括距离、速度和角度的感知分辨率和感知精度。未来，定位应用需要高感知精度和高分辨率。具体而言，高精度定位将精确至厘米级，可在网络信息和实体位置之间建立必要的关联，进一步在工厂、医院、农业等各行业使能不同的应用。下面介绍几种感知系统功能实现的基本原理和局限性。

2022-05-07
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液晶天线及相控阵天线低成本化之路的探索

卫星通信系统早在上世纪60年代就已经诞生，经过半个多世纪的发展，已经从最初的模拟低带宽通信发展到高通量数字通信。但是由于目前卫星通信领域很少出现类似地面运营商体量的超大型公司，卫星公司及运营商的规模相对地面运营商来说都非常小，资金规模与客户数量也相对较小。由于无法产生足够的规模效应，对于用户来说，高昂的使用资费一直都是卫星通信大规模应用的主要障碍。

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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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