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生产制造业ERP管理系统规划方案设计浅析

如何把这些繁琐的工作信息化,制度化,解放人工成为企业焦灼的重点。 企业实施ERP的根本目的在于加强企业各部门,各生产单位之间的信息化建设,控制生产成本,优化生产流程,全面提升企业的效益与效率。最终做到可视化管理企业,为以后工业4.0时代夯实基础。

  • 2021-04-28
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数据安全及其标准化

在过去的几年里,全世界频繁出现了一系列备受瞩目的数据安全事件,对个人、企业、社会甚至国家安全造成严重影响,据统计,在网络安全领域,数据安全是最频繁出现的高频词。 全球107个国家(其中66个是发展中国家或转型期经济国家)已经制定了数据安全和隐私保护的立法。在这一领域,欧美国家大幅领先于其他国家和地区,亚洲和非洲的比例相当,只有不到40%的国家有相关法律。欧盟GDPR正式实施,2018年也被认为是数据安全的元年。

  • 2021-04-28
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制造业大数据分析解决方案4招破阵

数字经济的前提和基础是数字化,只有将分散的、非结构化的、承载于文本或者口头的信息转化为结构化的、可机读的、电子化的数据集才有进一步利用和分析的可能性。为了完成向数字经济的转变,进一步挖掘数据的价值,传统行业的数字化转型正在进行中。

  • 2021-04-28
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浙江省制造业创新中心建设工程实施方案

为深入贯彻落实创新驱动发展战略和“创新、协调、绿色、开放、共享”的发展理念,加快完善制造业创新体系,全面提升制造业创新能力,推动我省从制造大省向制造强省的转变,根据《中国制造2025》、《中国制造2025浙江行动纲要》、《制造业创新中心建设工程实施指南(2016-2020年)》和《关于完善制造业创新体系,推进制造业创新中心建设的指导意见》(工信部科〔2016〕273号)、《浙江省人民政府办公厅关于补齐科技创新短板的若干意见》(浙政办发〔2016〕75号)等文件精神,制订本实施方案。

  • 2021-04-28
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制造业创新的集成化解决方案

本文在系统分析制造业服务化理念、体系、过程和方法的基础上,形成了关系服务化的综合认识,以期为探索中国工业创新之路提供有益的借鉴。制造业服务化是指制造企业从仅仅提供物品向提供与物品相关的附加服务转型,即提供“物品-服务包”的过程。在服务化实践中,这个“物品-服务包”进一步扩展,形成包括物品、活动、知识、功能、效用和体验在内的一系列价值载体。服务化过程是企业分析顾客价值观和使命、识别顾客价值诉求、扩展和增强价值创造能力的过程。服务化是一项追求可持续发展的竞争策略,是企业的提供物——价值载体向高端演化的新的商业模式,是真正顾客导向的经营方式,是通过集成多元化经营追求范围经济的系统化解决方案,是制造业创新的主线。服务化的关键成功因素包括深层价值识别能力与高效供需链接能力、研发与创新能力、价值链整合和关系管理能力等。

  • 2021-04-28
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探秘高级威胁追踪的那些事

什么是威胁追踪?“威胁追踪是主动和迭代地搜索环境,以检测和隔离逃避现有安全解决方案的高级威胁的过程”。 半自动高级威胁追踪才能让您高枕无忧:对抗性威胁跟踪提供24x7全天候威胁追踪专业团队全天候监控环境,以发现其他解决方案所无法找到的对手和攻击技术。大数据中精选威胁情报增强专业知识,从而发现隐藏的威胁。有关活跃的和正在发生的攻击的详细报告。通过深入了解主动攻击和主动影响报告来明确方向,以关闭新兴威胁,可让您信心十足。

  • 2021-04-28
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万物互联.共建智能设备标识体系

? 全球已步入大数据时代,互联网上的数据量每两年会翻一番; ? 大数据时代,数据作为一种特殊的资产,在共享和使用过程中不断创造新的价值,如何分析和利用数据对业务产生帮助才是关键。 ? 有标识的数据才是有价值的数据,通过数据挖掘等技术进行更准确的用户行为画像,催 生“精准广告推送”“个性智能化服务”

  • 2021-04-28
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物联网发展趋势下的网络安全与数据保护

今天的企业面临着一个根本的问题和机遇:从解释到预测的转变。仅仅解释过去发生了什么,然后才对各种信号 (例如销售、市场、客户购买行为、温度)做出延迟的反应是不够的。未来企业必须在事件发生之前就进行预测并 采取行动。

  • 2021-04-28
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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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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全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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