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在线分析电子仪器研究及解决方案

随着工业发展水平的不断提高,工艺流程日趋复杂,成分分析变得越来越重要。 在线分析仪表可以更好地对工艺系统的关 键成分进行监视和控制,避免了因手动取样分析带来的时间滞后现象。 对生产过程中在线分析仪表的应用进行了调查,发现在线分 析仪表基本覆盖了整个生产过程的主要气体分析。 分析仪表由过去的以手动分析为主转为以在线分析为主。 对常用在线分析仪表 的特点进行了分析,重点研究了分析仪表预处理系统的维护、改造,并列举了在线分析仪表在企业生产应用中存在的问题及解决方 案;探讨了在线分析仪表在工程应用中存在的问题及解决方案。 在化工领域中,在线分析仪表能及时反馈工艺控制,提升了生产的安 全性,使生产效率明显改善,产品质量明显提升。

  • 2021-04-19
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基于IPTV的集团客户行业解决方案研究

IPTV 经过数年发展,家庭用户规模红利已经到头,其发展已经到了一个“新拐点”。如何拓展及支撑 新的用户群体,成为了急需解决的一个问题,也是本文探讨及研究的一个课题。本文从集团客户对 IPTV 应用需求 着手,分析建设思路,剖析应用场景,研究了数字版权、鉴权认证等关键技术。

  • 2021-04-19
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国企数字化转型|变革管理的项目组织发展手法

过去叫信息化,现在叫数字化,就我来看,只是技术手法的不同,从组织转型的角度,真的没啥大区别,不要去纠结概念区别——茴字的几种写法。不管是信息化还是数字化,成功的秘诀是必须同时抓好三个要素的实施:人员(people)、流程(process)和技术(technology),简称PPT,怎么搞人的事儿,就叫“变革管理”。

  • 2021-04-19
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滨海稻区水稻工厂化育秧常见的问题与解决方案

针对水稻工厂化育秧在品种选择、播量确定、水分温度管理、病害预防、药剂施用上存在的问题,提出了以高产稳产优质水稻品种为前提,以播种量 3 400~3 800 粒 / 盘为基础,加强浸种、播种、置床补墒、秧田管理的水分管理与浸种、秧苗管理的温度控制,采用农艺措施与化学药剂预防病害,兼顾化学药剂防治病害草害的防治效果与药害等解决方案,为盘锦滨海稻区及类似生态区的水稻工厂化育秧技术完善提供参考。

  • 2021-04-19
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中石油独山子石化专家分享液环泵泵轴及锁紧环腐蚀失效分析

采用宏观检查、化学成分分析、金相组织观察、扫描电镜分析及腐蚀介质分析等方法对液环泵泵轴和锁紧环的腐蚀情况进行了分析,结果表明:泵轴及锁紧环的腐蚀介质HCl,H2 S和O2来自液环泵的工作液,腐蚀类型为点蚀、晶间腐蚀和冲刷腐蚀,三种腐蚀形式的共同作用导致其发生腐蚀失效。泵轴及锁紧环化学成分中Cr元素含量偏低、金相组织中晶界部位碳化物大量析出和介质腐蚀性较强是导致其发生腐蚀失效的主要原因。从工作液、材质等腐蚀影响因素分析了泵轴及锁紧环的腐蚀情况,提出了材质升级、材质检测、工作液中加注工艺防腐助剂和定期腐蚀监测等防护措施。

  • 2021-04-19
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数字化转型之道

进行数字化转型可以帮助企业提升用户体验、塑造业务流程、优化运营管控。企业管理者在数字化转型实践上会陷入两个困境:一是认知困境,即如何理解数字化转型。目前关于数字化转型的讨论非常多,企业管理者接收了各种碎片化的理念和观点,不仅难以形成系统性、整体性的理解,还存在诸多偏见与误解,为实践带来很多隐患。《数字蝶变:企业数字化转型之道》以扎实的理论研究为基础,提出了一套系统框架,可以引导管理者思考与实践。二是实践困境,即如何推进数字化转型。一些企业虽然急于进行数字化转型,但并不清楚向哪里转、从哪里转、如何转。本书以大量经典案例与咨询实践案例为基础,提供了一套有效的方案,介绍了企业转型中各种真实存在的误区和陷阱

  • 2021-04-19
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2020数字化转型案例盘点

Gartner公司预测,到2023年,33%以上的大型组织的分析师采用决策智能,其中包括决策建模。Gartner公司将决策智能定义为一个实用的领域,其中包括广泛的决策技术…这使得非技术用户能够在无需程序员参与的情况下更改决策逻辑。 而商业智能BI,正是能够为企业建立一站式大数据分析平台,为企业提供智能科学决策。目前,越来越多的企业已经成功部署商业智能软件,助力企业数字化转型,通过灵活多维度分析洞察企业经营,实现数据赋能!

  • 2021-04-19
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数字化转型的创新趋势

数字化转型已经对社会经济与产业带来翻天覆地的变化,“技术变革”正在逐渐引领新经济的崛起。云计算、大数据、人工智能、物联网、混合现实、量子计算等前沿科技正在深刻颠覆原有的传统业务模式

  • 2021-04-19
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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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