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智慧水厂系统|自动控制方案+三维展示系统

中共中央总书记习近平指出,要加强人工智能同社会治理的结合,开发适用于政府服务和决策的人工智能系统,加强政务信息资源整合和公共需求精准预测,推进智慧城市建设,促进人工智能在公共安全领域的深度应用,加强生态领域人工智能运用,运用人工智能提高公共服务和社会治理水平。 无论是国家政策还是地方政策、规划,水务都是不可或缺的重要一环,水务行业既涉及生产,又服务于大众,同时还有上游保护、下游环保等职责。水厂作为具有一定政府职能的企业,当前有很多企业都在努力探索,工业4.0时代的大幕已经展开,制造业在完成了机械化、电气化、自动化之后,智能化将以前所未有的力量为其带来深刻变化。随着技术的不断推进,智慧水厂系统在水务领域将为水厂的运营带来更多的改变。

  • 2021-06-02
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基于容器虚拟化技术的风电大数据平台优化部署方案

中国风力发电装机容量现居世界第一,风电行业发展迅猛。在发电机运行过程中会实时产生大量关于天气信息和机器状态的数据。由于风电数据的稳定性受到各方面的干扰较多,如何通过物联网大数据的技术来解决用户关心的问题,把大数据技术与风电机组相结合,实现风能资源的有效整合,促进风电行业的数字化发展,已成为如今的主流问题。

  • 2021-05-31
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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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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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