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基于工业互联网的竞争情报系统研究_石进

摘要:[目的/意义]随着互联网和信息技术的发展,竟争情报系统需要不断改进。[方法/过程]本文根据工业互联网的特点,设计了基于工业互联网的竞争情报系统的总体架构,结合工业互联网中新兴技术的应用对竞争情报采集、竞争情报分析、竞争情报服务3个子系统的结构进行设计。[结果/结论]与传统的竞争情报系统相比,本文基于工业互联网的竞争情报系统拥有数据来源广泛、深度情报挖掘、竞争态势实时监控的巨大优势,能够为企业决策层以及用户提供更加准确快速的竞争情报服务。

  • 2021-05-18
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基于边缘智能2.0的工业互联网平台架构及应用_刘炜

摘要:边缘智能是人工智能(AI)技术与边缘计算的结合,能满足行业数字化在实时业务、数据优化和应用智能等方面的关键需求。文章开创性地提出了边缘智能2.0的概念,以此为基础设计并搭建了基于开源框架的工业互联网平台,并引入了云网融合、云边协同与边边协作的理念,达到云、网、边、瑞4位一体的协同。将边缘智能应用到表面贴装技术(SMT)生产线,通过数据建模与分析和优化制程参数,以实现制造企业的降本减存与提质增效。

  • 2021-05-18
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卷烟制造工业互联网平台建设与应用_李奇颖

不忘初心,得始终 2021/5/17 21:42:12 摘要:在分析国内外工业互联网及平台战略政策和研究发展现状的基础上,结合烟草行业卷烟制造实际应用需求和已有的自动化和信息化现状,建设了以信息物理系统(CPS)、工业物联网、生产制造仿真系统为核心的卷烟制造工业互联网平台,从而打造数据采集、数据建模、数据分析、虚拟制造、产品和设备全生命周期管理服务能力,实现了生产前虚拟仿真,进行生产预演.提升资源配置能力:实现了生产中实时仿真,进行生产监控诊断,提升了制造管控能力;实现了生产后回溯仿真,进行生产评估优化,提升了制造创新能力;同时,实现了产品和设备全生命周期管理,提高了设备使用效率和扩展产品价值空间。卷烟制造工业互联网平台的应用在提质增效和降耗节能方面取得了显著成效。

  • 2021-05-18
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台州市工业互联网平台体系建设方案

为认真贯彻落实省委、省政府《关于加快发展工业互联网促进制造业高质量发展的实施意见》,加快推进数字经济“一号工程”,紧抓工业互联网发展新机遇,助推民营经济高质量发展强市建设,近期我市出台《台州市工业互联网平台体系建设方案(2020-2022)》,从发展背景、建设目标、体系架构、保障措施等四个方面对我市工业互联网平台体系建设作了明确部署,全力推进工业互联网平台体系建设,为实现制造业高质量发展注入新的动能。

  • 2021-05-17
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基于数据智能的一站式工业互联网方案

在过去的一、二年中,采用工业互联网技术的准入门槛已大幅下降,很明显,实施工业互联网解决方案的历史挑战首先包括为了实现网络连接性而要采购的某些价格不菲且又数量可观的设备,这一“成本”问题确实是显而易见的困难;然后就是从各种不同的数据源中融合数据,以及由此带来的数据存储成本、数据库的性能瓶颈等难题。

  • 2021-05-14
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如何用工业的方式服务农业

“我们的主要思路是要搭建一个农业物联网生态平台,最终通过数字化的方式实现从农田到餐桌的零距离。”王浩宇说道。它是海尔卡奥斯在农业数字化生产上的一次探索。 “我们是用工业的思维来发展现代农业。”王浩宇告诉《新商业情报NBT》(微信公众号ID:newbusinesstrend)。他是海尔卡奥斯工业互联网平台的农业行业生态运营总监。

  • 2021-05-12
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nEqual数字化门店解决方案:重新定义数字化“人货场”

疫情的突然造访让原本就受到电商威胁、徘徊在变革边缘的线下零售业遭受了又一记重创,以传统门店为主要运营渠道进行获客经营的企业经济在短期内遭遇了“体无完肤”的打击。而那些拥有数字化意识及能力的企业,却能在逆境中成功自救,展现出多样化的经营能力。

  • 2021-05-07
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人脸识别通行系统方案

智能工厂是利用各种现代化的技术,实现工厂的办公、管理及生产自动化,达到加强及规范企业管理、减少工作失误、堵塞各种漏洞、提高工作效率、进行安全生产、提供决策参考、加强外界联系、拓宽国际市场的目的。楼宇自控系统、生产过程监控系统、工业电视监视及保安电视监视系统、 防盗报警系统、停车场管理系统、一卡通智能化管理系统、 公共广播系统、综合布线系统、计算机网络系统、系统综合以及测控技术与仪器专业系统集成。

  • 2021-05-07
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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