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工业大数据技术在石化设备预警预测中的研究与实践

近年来,我国石化企业在保障安全生产运行 方面做了大量工作,但在安全生产隐患排查和分 析中,仍没有更多的选择,主要依靠过往经验和 专业知识。因此,对结果的分析和认定难免有较 大的主观因素和局限性。由于缺少有效的分析工 具和对事故规律的认知,无法真正实现从源头上 对事故发生进行有效遏制。因此,强化安全生产 的科技创新,研究和采用新技术,增强安全生产 综合防御能力就成为了一种追求。

  • 2021-04-20
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汽车零部件行业MES系统解决方案

汽车零部件行业作为汽车工业的配套行业,是其重要组成部分。汽车零部件行业根据下游客户的不同,可以细分为整车配套市场和售后维修市场,行业内大多数企业主要服务于整车配套市场。一台整车在出厂前需要配装数万个零部件,产业链涉及产品众多,主要涉及工艺包括:铸造、注塑、机械加工、焊接、喷涂、热处理和组装等。

  • 2021-04-19
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锂电池行业MES系统解决方案

锂电池随着随着电子技术、设备及产品不断发展跟普及,已经在人们的生活中得到了广泛的应用,如便携式电子产品、新能源交通工具及储能等领域。锂电池通常分为锂金属电池和锂离子电池两大类,而锂离子电池由于具有反复充电的能力,被作为主要的动力电池发展。

  • 2021-04-19
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光伏行业MES系统解决方案

太阳能光伏产业是非常新兴且一个充满挑战的行业,客户希望从硅片制造开始,就能对产品进行严格的批次管制,对电池片的生产工艺执行情况进行持续的监控,尤其在组件生产环节中要求从批(Lot/Batch)的管理无缝过渡到单件(Unit SN)的跟踪,在全产业链的MES导入过程中,始终关注人、机、料、法、环, 产品批次追溯谱系尽可能清晰,关键测试数据尽可能高度集成,并且可以保留25年以上的数据用于客户服务。

  • 2021-04-19
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数字化创新营销助力药企扩大市场声量

在《CIAPH第九届医药健康行业信息化高峰论坛》上,原外资药企互联网总监赵春喜以药企数字化营销为主题,向各位参会嘉宾介绍了药企数字化营销的大背景以及具体的实施方法,他分享到药企在数字化的过程中,应当在整个公司范围内制定一个清晰的目标,依托信息平台系统工具来制定数字战略,同时引入运营管理和学术团队,另外,可以通过SCRM整合内外部资源,形成医药数字化营销产品的整体框架,以持续扩大药企的声量。

  • 2021-04-19
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几种常用药物联用计算方法的数学瑕疵和一带一线模型法的解决方案

多药联用在临床实践中很常见,药物间的相互作用会使药物效应发生改变,联用组合有可能使疗 效增加和毒性减少,也有可能会带来药效降低和毒性增大的风险。已有多种计算方法用于定量评价药物 联用产生的协同、相加和拮抗,但业内所用的许多计算方法均为共识性方法或经验公式,同一组数据用 不同的方法处理,常会得出不同的、相互矛盾的结论。本文用数学方法分析了业内常用的几种计算方法的 瑕疵,包括:Loewe 等效线法、Bliss 独立模型法、周氏中效法和金氏法等,并通过介绍本实验室发现的药 物联用药效相加的数学规律,发展了具有自主知识产权的一带一线模型法,作为解决多药联用效应定量 评价的通用方案,为充分体现多药联用带来的益处和规避多药联用带来的疗效和毒性风险提供可靠的 计算方法。

  • 2021-04-18
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枢纽内RBC设置制约因素分析及解决方案

枢纽内 C T C S -3 级列控系统是一项集成设计,难以按照常规的技术标准开展列控系统设计,其中尤为突出的是 RBC 的设置方案,研究枢纽内 RBC 设置制约因素,对相关的制约因素提出了相应的解决方案,为枢纽 RBC 设置和列控系统的设计提供思路和方法。

  • 2021-04-18
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数字化转型大潮下的智慧医院建设

在“十四五规划”的第五篇加快数字化发展建设数字中国,开篇写道“迎接数字时代,激活数据要素潜能,推进网络强国建设,加快建设数字经济、数字社会、数字政府,以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。”十四五规划中这么重要的东西,那就应该去学习一下。

  • 2021-04-18
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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