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基于精益的智能工厂解决方案

我国实施制造强国战略以来,各行业积极开展智能制造实践活动,但大部分企业处于工业2.0到工业3.0的阶段,工业化基础薄弱,因此推行智能制造需要考虑将管理技术与智能制造技术融合起来进行。近年来,相关单位通过精益生产、六西格玛管理及流程管理等管理技术来规划和优化制造流程,夯实了工业化基础,为信息化、数字化及智能化在企业落地奠定了坚实的基础。

  • 2022-03-28
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“新基建”下人工智能面临的安全态势与对策

互联网的出现,让虚拟空间不再虚拟,就像十五世纪开始的“地理大发现”,网络世界让波普尔仅在哲学上讨论的第三世界“人工世界”成了活生生的新天地。人工智能的兴起,加上互联网产业二十余年的迅猛发展,更使“人工智能”成为人类生存和发展的新边疆。大数据成了这里的“石油”“矿藏”,IT也从开发物理第一世界的工业技术“老”IT,开发心理第二世界的信息技术“旧”IT,一跃变为开发人工第三世界的智能技术“新”IT。更为重要的是,人类在经历了以战争侵略为特征的“负和”全球化和自由贸易为特征的“零和”全球化之后,开始了以智力开源大发展为特征的“正和”全球化。

  • 2022-03-28
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数据安全及隐私保护在智能电网中的应用研究

随着信息技术在电力领域的深入应用,智能电网深度融合了传统电网和云计算、人工智 能等技术,智能控制中心可以采集并分析海量用户的各种信息,做出提高收益的决策。然而随着 智能电网开放性的增加,用户的各种信息以及隐私性面临着安全隐患。智能电网具有复杂、强耦合、 强相关等特性,在这种背景下研究用户的数据安全及隐私保护有重要的现实意义。数据聚合技术 在加密用户数据后再进行聚合,比传统的聚合方法成本更低、效率更高;群签名可以验证用户身份, 保护用户隐私,并且最小化通信开销。

  • 2022-03-28
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面向生产经营全业务全流程的数字化解决方案

本案例研究建立了“互联网+”水火风智慧一体化关键技术及运营平台,构建了基于工业互联网的水火风电源智能多系统联动、智能化应急指挥等智能系统模块,首创了跨流域多能源海量数据交互方法等新技术和跨流域短/中/长期水文水情测报新方法,研制了跨流域多能源联合优化调度系统,实现了国内外最大规模跨流域多能源大数据智慧集控。

  • 2022-03-25
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自来水厂控制系统安全风险简析

自来水处理厂的自动化生产,主要是指使用工业控制系统检测现场水质状况、控制工艺设备运行(如加药设备、水泵机组、阀门、电气柜等),实现对现场实时数据采集与上传,工艺电控设备的顺序、条件、计时、计数控制、PID调节控制等功能,并按照工艺要求依次完成混凝反应、沉淀处理、过滤处理、滤后消毒、加压供水等环节,最终将纯净卫生的自来水可靠地送入千家万户的过程。

  • 2022-03-25
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5G技术对未来新闻生产和传媒产业的挑战

5G是指第五代移动通信系统(5th generation mobile networks或5th generation wireless systems,简称5G),即第五代移动通信技术,属于4G系统后的延伸。美国时间2018年6月13日,圣地亚哥3GPP会议确定了第一个5G标准。5G网络的5大特点是高速度、高并发、高兼容、高安全、低时延,主要应用于智能手机、机器学习技术、VR技术、车联网和无人机等领域。

  • 2022-03-25
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5G技术军用实现的基础与挑战

5G技术,又被国际电信联盟定名为“IMT-2020”,是继第四代移动通信技术4G技术后的新一代蜂窝移动通信(Cellular Mobile Communication)技术,超宽带、低时延、海量连接、低功耗是5G技术的基本特点。有专家形象地将5G技术比喻为“集高速公路、高速铁路、高速水路航线、高速空运航线于一体的综合交通网”。

  • 2022-03-25
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智能制造工业互联网的安全分析与防护

工业互联网的网络体系将连接对象延伸到机器设备、工业产品和工业服务中,可以实现人、机器、车间、企业等主体,以及设计、研发、生产、管理、服务等产业链各环节的全要素的泛在互联及数据的顺畅流通,形成了工业智能化的“血液循环系统”。工业互联网平台是工业互联网三大核心要素之一的智能决策的承载者,是工业全要素链接的枢纽与工业资源配置的核心,在工业互联网体系架构中具有至关重要的地位。目前工业互联网平台的发展正处于规模化扩张期,以美、德为代表的世界主要国家纷纷将工业互联网平台作为战略重点,各国领军企业通过发展工业互联网平台,不断巩固和强化他们在制造业的地位。

  • 2022-03-24
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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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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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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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产品介绍

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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