NASA观测数据显示,当前全球温室气体浓度较19世纪升高了1.2℃ , 过去170年CO2浓度上升47%,这种极速变化 使得物种和生态系统的适应时间大大缩短,进而造成全球气候变暖、海平面上升、作物产量降低、人类心血管 和呼吸道疾病加剧等种种危害。在此背景下,代表可持续发展的“碳中和” 目标被提出,即追求净零排放,实 现经济增长与资源消耗脱钩。
能源管理不是单一维度管理,需结合经营收入数据、成本数据进行管理,方能到位 能源管理不是单一维度管理,需结合经营收入数据、成本数据进行管理,方能到位
战略之举:顺应全球低碳发展大势,倒逼中国经济走上高质量发展道路;战略之举:顺应全球低碳发展大势,倒逼中国经济走上高质量发展道路
数字孪生(Digital Twin)作为实现数字化、智能化、服务化等先进理念的重要使能技术,当前备受学术界和工业界关注,如何在各领域落地应用更是关注的重点。但在数字孪生理论研究与落地应用过程中,发现缺乏数字孪生相关术语、系统架构、适用准则等标准的参考,导致不同用户对数字孪生的理解与认识存在差异;缺乏数字孪生相关模型、数据、连接与集成、服务等标准的参考,导致模型间、数据间、模型与数据间集成难、一致性差等问题,造成新的孤岛;缺乏相关适用准则、实施要求、工具和平台等标准的参考,造成用户或企业不知如何使用数字孪生。为解决上述问题,亟需数字孪生相关标准来参考和指导。本文首先从数字孪生概念的理解与沟通、关键技术研究与实施、行业落地应用三个角度对数字孪生标准的需求进行了分析。在此基础上,结合前期提出的数字孪生五维模型,与国内本领域相关标准技术委员会及应用企业(包括机床、卫星、发动机、工程机械装备等行业)共同建立一套数字孪生标准体系架构。该标准体系主要由数字孪生基础共性标准、关键技术标准、工具/平台标准、测评标准、安全标准、行业应用标准六部分构成,期望相关工作能为数字孪生标准研究与制定人员提供参考,同时为数字孪生落地应用提供指导。
工程装备、制造装备、医疗装备等各类装备是加快国家基础建设、提升国家经济实力和保障医疗健康的重要基础。在新环境、新趋势、新背景下,如何充分融合新一代信息技术助力装备数智化升级,实现装备软硬系统的自主可控,是实现装备高质量发展、推动数字经济与实体经济融合发展的关键。本文基于作者团队前期提出的数字孪生五维模型理论基础,探讨了数字孪生装备的概念和组成,分析了数字孪生装备理想特征能力和关键技术,提出了数字孪生装备三阶段发展路径,并在纺织车间物流装备和复材加工车间热压罐装备上对相关理论开展了相关实践。
数字乡镇综合解决方案(59页 PPT),数字乡镇综合解决方案(59页 PPT),数字乡镇综合解决方案(59页 PPT),数字乡镇综合解决方案(59页 PPT)
2018年1月2日,《中共中央、国务院关于实施乡村振兴战略的意见》明确提出,要实施数字乡村战略,做好整体规划设计,加快农村地区宽带网络和第四代移动通信网络覆盖步伐,开发适应“三农”特点的信息技术、产品、应用和服务,推动远程医疗、远程教育等应用普及,弥合城乡数字鸿沟。 《国家乡村振兴战略规划(2018-2022年)》也提出数字乡村建设的任务内容。
智能电厂定义: 广泛采用现代数字信息处理技术和通信技术的基础上, 集成智能的传感技术及执行.控制和管理, 使电厂达到安全,高效,环保运行.
没有账户,需要注册
本工程建筑为办公生产大楼,由地上32层、地下3层组成;其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房;地上部分:主楼一层含公共大厅;5为设备转换层,11、22层为避难层,33层设置机房;6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展,能源系统智能化特征越来越突出,能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升,所 涉及的设备和系统将数以亿计,在 规划和运行过程中将产生海量数据, 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节,蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累,在推进数字技术不断取得新突破的同时,也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统,将为大楼提供全面无线通信信号覆盖,所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
IoT 边缘计算 Al云计算助力制造企业车间智能化转型,IoT 边缘计算 Al云计算助力制造企业车间智能化转型,IoT 边缘计算 Al云计算助力制造企业车间智能化转型
以上场景,在我国的制造企业时有出现,反映出企业在计划、采购、生产等多环节上的问题。当前,我国制造型企业开展网络化协同、服务型制造和个性化定制的比例不高(见图 1),未来还有很大的发展空间。那么,制造企业应当如何有效实现长效发展?本文将结合消费品行业,阐述基于工业大数据的智能制造升级之路
数据治理是主数据管理 (MDM) 项目取得成功的关键,无论是在最初还是在项目实施过程中。在 2010 到 2011 年间,全球拥有 5000 名员工的企业将越来越多地要求,“没有预备的数据治理框架,将不会为 MDM 计划提供资助”。
Gartner数字化平台路线图,Gartner数字化平台路线图,Gartner数字化平台路线图,Gartner数字化平台路线图
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南