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蒸汽动力数据驱动节能方案

优化节能是继管理节能、设备节能及工艺节能技术之后的新一代节能技术,即利用人工智能算法对来自于原有的PLC提供的传感器数据,经过学习建模及优化之后,将优化后的设备启停向量及变频器的频率向量对设备进行反向控制。 “1%能效提升带来万亿的市场规模”这种效应用在制造业再贴切不过。在收益上,尤其国内工业企业在产品单位能耗相对落后的现状下,通过工业互联网能够很轻易的获得显著的收益成效,并且,能够随着工业互联网的落地及应用,能够获得更高的价值收益。

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中央空调系统优化节能方案

优化节能是继管理节能、设备节能及工艺节能技术之后的新一代节能技术,即利用人工智能算法对来自于原有的PLC提供的传感器数据,经过学习建模及优化之后,将优化后的设备启停向量及变频器的频率向量对设备进行反向控制。 “1%能效提升带来万亿的市场规模”这种效应用在制造业再贴切不过。在收益上,尤其国内工业企业在产品单位能耗相对落后的现状下,通过工业互联网能够很轻易的获得显著的收益成效,并且,能够随着工业互联网的落地及应用,能够获得更高的价值收益。

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汽车行业工业互联网优化节能应用方案

能源分析优化是工业互联网平台的一个重要发展领域,人工智能算法库是工业互联网平台的基础支撑,长达三年研发的AILab算法库已经拥有80个人工智能算法,足以支撑工业互联网在节能、工艺优化及质量改进领域的算法应用。 产业化的基础是流程标准化,公司已经完成了制造业中的泵站、空压站、制冷系统、蒸汽系统及水处理等耗费能源系统的优化能源流程标准化,包括优化节能系统的数据采集、建模、预测及优化标准化流程,各个能耗系统的节能效果达到10%-30%。 优化节能是继管理节能、设备节能及工艺节能技术之后的新一代节能技术,即利用人工智能算法对来自于原有的PLC提供的传感器数据,经过学习建模及优化之后,将优化后的设备启停向量及变频器的频率向量对设备进行反向控制。

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基于数据湖的企业数据中台解决方案

数据湖是一个以原始格式(通常是对象或文件)存储数据的系统或存储库。数据湖通常是所有企业数据的单一存储。用于报告、可视化、高级分析和机器学习等任务。数据湖可以包括来自关系数据库的结构化数据(行和列)、半结构化数据(CSV、日志、XML、JSON)、非结构化数据(电子邮件、文档、PDF)和二进制数据(图像、音频、视频)。

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智慧水务城市供水排水整体建设方案

自来水公司由于建设周期长等原因,一般存在多个不同厂家的监控产品,例如管网压力监测系统,泵站远程监控系统,分区计量管理系统等。众多信息化系统自成体系、信息孤立、管理困难。如何管理众多监控系统,成为了自来水公司的工作难点。

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华为流程与信息化实践与架构规划

华为的管理体系是通过持续变革构建的,变革是企业通过业务流程、组织与文化、IT等方面进行的调整,来改善业务经营能力,使自身更好的适应生存环境的过程。’

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智慧校园设计规划方案

通过对教育理解和学校业务的深度分析,围绕学校核心业务,解决当前学校面临的智慧教学、走班排课、综合素质评价、教学质量分析、学生生涯规划、形成具备智慧教学、智慧管理、智慧服务、智慧决策的统一智慧校园解决方案。

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秀方案售前管理体系构建方案

当前,数据成为继土地、劳动力、资本、技术之后最为活跃的生,产要素,数据流带动资金流、人才流、技术流、物资流,成为推动经济高质量发展和人民生活改善的基础性、战略性资源。大数据作为以海量、多维数据作为关键生产要素,以大数据技术产品和应用为核心内容的新兴技术和产业,是推动生产方式变革、生产关系再造和生活方式改变的重要抓手,是实现稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。党中央、国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用。在党中央、国务院的高度重视和系列政策推动下,“十三五”时期,我国大数据从无到有,市场规模持续扩大,行业应用快速推广,大数据发展水平逐渐成为衡量国家和地方综合实力的重要标准之一。当前,我国正处于从“十三五”时期结束、“十 四五”时期开局的关键发展阶段,开展大数据发展水平评估可以为国家和地方总结“十三五”时期大数据发展成效经验、研判“十四五”时期大数据跨越式发展方向路径提供参考。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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