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上海加快发展航空租赁业的对策建议

航空租赁业作为支撑现代航空制造业发展的生产性服务业,是航空运输服务及金融业的重要关联产业,处于航空价值链高端。伴随着国内通航市场的飞速发展,航空租赁业和航空维修等有望首先迎来繁荣。上海在加快“十四五”民用航空产业布局时,可通过构建全流程和全方位的关联支持产业服务体系、完善教育体系与专业培训系统、形成高素质的专业人才队伍、提供经营便利性和法律保障等,促进航空租赁业务从规模大到能力强的提升,加速发展上海民用航空经济服务链核心产业。

  • 2022-05-10
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物流仓储技术在石化行业的应用及发展

目前,我国石油和化工行业绿色发展的结构性、根源性、趋势性压力总体上尚未根本缓解。我国化工产业规模虽已达世界第一,但仍存在高物耗、高能耗的问题,节能减排任务艰巨。当前石化行业落后的储存和搬运方式已严重制约行业发展,现行较为常规的做法为平面仓库+叉车作业,聚烯烃成品垛盘或吨袋由叉车搬运至平库,并堆成2~3层的料堆,完成储存作业。随着石化行业高速发展,自动化立体仓库技术以土地利用率高、自动化水平高、物流管理先进、人力成本节省等优点,已逐步成为石化企业建设仓库的首选,得到广泛应用与推广。

  • 2022-05-10
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如何从0到1搭建企业级主数据管理平台

从企业运营或业务流程的角度来说,主数据通常表示可交易的实体。以从订单到收款的流程为例,客户使用某种资产(如自助终端)在某个零售店的位置购买公司的产品,其中客户、产品、位置、资产都是主数据,销售记录中的账户、在零售店工作的员工也是主数据。保存主数据的系统一般不记录交易信息,但它们应保持一致的实体信息,确保业务流程能够正常运转。

  • 2022-05-09
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企业物料主数据建设方案

物料主数据包含了对所有企业所采购、生产和存储在库存中物料的描述,主要记录某种物料的各种参数、属性及其相关信息,比如物料编码、物料描述、物料类型和财务成本信息等。它是企业中有关物料信息的物料数据代码库,将所有的物料数据集成在单一的物料数据库中,消除了数据冗余的问题,而且不仅允许采购部门使用这些数据,而且其它应用部门 (例如库存管理、物料计划及控制、发票校验等)也可以使用这些数据。

  • 2022-05-09
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物流行业如何利用智慧物流体系实现转型升级?

今年是物流行业资本集中涌入的元年,京东物流、满帮已上市,福佑即将IPO,货拉拉、滴滴货运融资几十亿美元。福佑表示上市募资30%将用于研发,满帮的融资重点要提升智能匹配系统的技术壁垒,货拉拉连地图都要自建……所以不妨可以猜测,在未来,传统物流行业转型升级是必然的趋势。

  • 2022-05-09
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筑梦“一带一路”,数字化智慧港口来助力

随着我国经济与贸易的不断发展,我国港口基础设施建设与技术能力已位于世界领先水平,越来越多的港口开始注重5G、物联网、大数据、云计算、智能感知等前沿信息技术,在区域范围内建立“智慧型”信息枢纽,实现功能、技术和服务的转型升级,全面构建“智慧港口”,使物与物、物与人、人与人以及港口物流的各种资源和各参与点能实现广泛地互联互通。

  • 2022-05-09
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建筑企业如何实施数字化转型

对建筑企业而言,数字化离我们很近,也很远。很近是因为“数字”正在每天改变着世界,因为“数字”我们实现了线上交易、移动支付、手机银行、网络医院、空中课堂,智慧交通,“数字”成为了继“土地、资金、人才”之后又一重要的资源。很远是因为数字化与建筑现场的沙石、钢筋、混凝土格格不入,数字化目前还是建筑企业的花拳绣腿,没有发生实质性地生产力革命、距离直接经济价值还很遥远。我们对数字化这个庞然大物的威力心生恐惧,又望尘莫及。那么,建筑企业应如何发挥“数字化”的威力呢?笔者认为要突破“三重门”

  • 2022-05-09
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数字化转型如何给纺织行业带来“新机遇”?

纺织是成本敏感、劳动密集型行业,寻求成本洼地、政策高地是必然规律,必须探索新的发展方式和路径,因此数字化转型是必选手段之一。而且市场的快速变化,产品线不断细化、定制化,也在要求企业向智能型、创新型方向转变。 在我国,纺织行业的数字化转型更加紧迫。我国是国际上规模最大的纺织品服装生产国、消费国和出口国,是纺织产业链最完整、门类最齐全的国家。纺织工业是我国发展最快,且在国际上最具影响力的产业。随着我国经济的快速增长,纺织行业的市场潜力和需求前景将更加广阔。

  • 2022-05-09
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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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