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钢铁企业数字化工厂解决方案(49页 PPT)

当前钢铁行业面临产能过剩、环保压力增大、市场竞争加剧等问题,亟待通过技术创新和转型升级提升竞争力。 未来钢铁行业将朝着智能化、绿色化、服务化方向发展,数字化工厂建设是实现这一目标的重要途径。

  • 2024-02-22
  • 阅读1035
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智慧厂区解决方案(49页 PPT)

云计算、大数据和物联网等关键技术的迅速发展,给制造行业信息化变革带来了契机。 云计算、大数据和物联网等关键技术的迅速发展,给制造行业信息化变革带来了契机。

  • 2023-10-16
  • 阅读1081
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通用设备制造制造行业解决方案(49页 PPT)

通用设备制造行业广义得意思是使用在1个以上行业的设备制造,通用设备制造企业是标准的离散制造管理模式,例如机械制造从产品设计、原料开始,将产品分解成若干个子件分别进行加工,经过铸造、钻、车、铣、刨、磨、镗等不同的工艺工序,最后装配为最终的产品。

  • 2023-09-14
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机床行业深度报告:格局优化叠加下游产业升级,高景气可持续

机床是将金属毛坯等材质的工件加工成机器零部件的机器,是一个国家工业发达程度的重要标志之一。2020年疫情后我国制造业景气度迅速回升,全年中国金属加工机床消费额213亿美元,同比降幅收窄至4.5%。

  • 2022-07-15
  • 阅读1782
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智能制造工厂规划

是中国工业未来10年的发展纲领、顶层设计;“中国制造2025”五大工程:制造创新工程,智能制造工程,绿色制造工程,高端装配创新工程,基础强化工程

  • 2021-09-30
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综合能源多维指标评估平台

综合能源的电力,水,气,油,煤,乃至原料的源池,输送,变送,配用的各个环 节的可靠性,安全性,和运营经济性至关重要。综合能源的规划,设计,基建,运 营过程的各种因素的普选,运营方案的建立,就像一个战役的沙盘的运作。 综合能源的规划需要对现有能源网的能源站的布点,输送管道,配用布局,建立相 关拓扑联系,能源系统中的设备自身的模型属性,设备之间相关属性叫做沙盘中说 那个那些战役模型,规划好战役首先要建模。根据能源配用需求,顺着模型中的拓 扑关系,可以确定这次战役,即工程的设备的各项数据属性, 这就是设计。例如, 电网规划要从现状网建模开始,根据未来的需求,进行需求预测,优化变电站布点, 输电廊道,满足未来用电的需求;进而设计电网,满足运行指标;

  • 2021-03-31
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人工智能深度学习在智慧水利中应用研究

“智慧水利”:应用云计 算、物联网、大数据、移 动互联网和人工智能等新 一代信息通讯技术,实现 对水利对象及活动的透彻 感知、全面互联、智能应 用与泛在服务,从而促进 水治理体系和能力现代化。

  • 2021-03-22
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工业互联网智慧园区解决方案

让设备智能起来:遍布园区各个角落的传感器形似神经末梢,有效连接人、设备和数据,感知一切、量化一切,使得对园区运行的 持续动态采集、测量、分析和优化成为可能;让数据流动起来:物联网络串联全部的传感器,好像神经网络系统,担负起终端数据上传与中枢指令下达的双向传递任务;让状态透明起来:基于BIM技术的监控中心像眼睛,让管理人员对园区的设备状态与人车物环境信息一览无余;让决策聪明起来:利用大数据和AI技术,厘清终端上传的海量信息、识别 高价值数据、挖掘商业价值,对业务场景实现与突发事件处理提供决策支持, 好似人的大脑;让关系和谐起来:多样化的轻应用,整合园区资源、创新商业模式,像一 双无形的手,为园区物业、入驻企业、员工访客提供贴心的线上服务,又像 一架桥梁,促进园区入驻企业与管理单位之间的沟通与协调;

  • 2021-02-15
  • 阅读796
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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