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网络货运安全与风险管控探讨之数据安全

8月20日国家网信办等五部门发布《汽车数据安全管理若干规定(试行)》(以下简称《规定》)。《规定》一方面为防范化解汽车数据安全风险,另一方面是为保障汽车数据被依法合理有效地利用。同时《规定》中明确倡导汽车数据处理者在开展汽车数据处理活动中坚持:车内处理、默认不收集、精度范围适用、脱敏处理原则。降低对汽车数据的无序收集和违规滥用。

  • 2021-08-30
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飞机维修行业数字化转型——Ameco先拔头筹

当前,通过数字化转型探索新的发展机遇已成为不少航空公司的着力点。为了更好地保障出行乘客的安全,飞机维修行业也逐步走上了数字化转型的道路。国内首家中外合资飞机维修企业Ameco根据行业及其自身特点,把握业务发展需求,安全有效地实施了数字化转型,实现了组织管理、业务流程、财务系统等方面的根本性转变,进一步提升安全性和可靠性。

  • 2021-08-27
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智能仓储管理(WMS)系统建设理念

2013年德国提出第四次工业革命,工业4.0的兴起,我国对制造业的发展也提出了中国制造2025的想法,对于中国制造企业来说在这场智能制造革命中,企业必须脚踏实地切合自身实际情况,遵守工业4.0的概念,运用现代技术及软件达到增加企业效率、降低成品的根本目的。 中国企业都在思考和部署如何实现一种高度自动化、高度信息化、高度网络化的生产模式,从而实现基于大数据的用户全息深层分析,本文目的在于交流如何建设适合自己企业的智能仓储。

  • 2021-08-26
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阿里巴巴数字化转型的借鉴点

阿里的数据中台架构是从BI等独立数据工具演变而来的。早期,阿里并没有使用报表,直到各个业务单元逐渐产生了分析需求,才开始采用BI工具来分析数据。到后来,淘宝涉及的业务需求越来越多,为了应对这些需求,便开始为数据治理、大数据集群配置相对应的工具,导致不同类别的工具越来越多。

  • 2021-08-26
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北京“十四五”高精尖产业规划:到2025年集成电路产业实现营业收入3千亿元

近日,《北京市“十四五”时期高精尖产业发展规划》(以下简称《规划》)印发。2020年,北京建设国内规模最大的12英寸集成电路生产线、8英寸集成电路国产装备应用示范线。国家级专精特新“小巨人”、制造业单项冠军、智能制造示范项目和系统解决方案供应商数量全国领先。

  • 2021-08-23
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EBOM/PBOM/MBOM的协同管理,到底怎么实现?

对设计BOM转换后添加工艺流程、工艺定额等信息形成工艺BOM,在工艺BOM上面向制造模块的结构调整,并添加工艺辅料、原材料等形成制造BOM,在制造BOM上建立工艺路线、导入标准工艺编制工序、工步、标准工时,添加工艺资源、分配物料,形成BOP,是设计BOM到工艺BOM到制造BOM的形成过程。 本文通过Teamcenter系统集成设计BOM、工艺BOM、制造BOM,实现以设计BOM作为数据输入源。

  • 2021-08-23
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转运中心怎样从横向维度推进标准化?

转运中心的每一个岗位都有自己的流程。流程的每一个环节既不可以缺失,也不能颠倒。否则,极易出问题或者一定会出问题。例如,自动线供件的流程是“一看二丟三放”,也就是第一步先看快件,是否有异形件;如有,第二就是把异形件丟入异形口。第三步是把符合条件的快件放在供件台上。如果员工不按照流程,省略一步,比如,不把异形件丢入异形口,而是放在了供件台上,则快件上了自动线也无法被分拣。

  • 2021-08-23
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汽配物流配送难做,如何打造出一个成功方案?

讨论汽车后市场比较难做好的一个关键点,就是汽配物流配送版块:短时间内无法建立一个既能够满足大部分客户配送需求,又具有较低成本的物流配送解决体系。 与其它行业一样,汽后市场也正接受互联网的改造,往数字化,信息化的方向快速发展。但不可否认,目前仍没有形成一个像快消、3C这类一样,已经具有一个相对成熟、稳定、成本可控的物流配送体系,能让从业者方便地、低成本地使用。

  • 2021-08-19
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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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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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