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埃森哲高质发展智能制造新蓝图新四化

在本报告中,我们聚焦制造的核心环节,即生产计划与执行、供应链(含采购和仓储)、质量管理和设备管理环节的智能制造转型,并根据企业数字化技术与制造核心环节的融合深度,划分出自动化、信息化、网络化、智能化等四个核心能力,我们称之为智能制造“新四化”,并进行了成熟度分析。由此我们提出六大举措帮助企业螺旋式推进、持续进行智能制造提升。即,通过确定价值场景、制定信息技术(IT)和生产流程中的运营技术(OT)融合的顶层设计和规划、趸实数字化基础并引入核心应用、实现信息系统互联互通和数据集成,同时从人才方面建立持续创新的数字化组织和能力,从而,最终实现智能制造价值目标。

  • 2021-03-16
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赛迪报告智能制造发展趋势研判

智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式 ——《智能制造发展规划(2016-2020年)》 广义而论,智能制造是一个大概念, 是先进制造技术与新一代信息技术的深度融合,贯穿于产品、制造、服务全生命周期的各个环节及制造系统集成, 实现制造的数字化、网络化、智能化,不断提升企业的产品质量、效益、服务水平, 推动制造业创新、绿色、协调、开放、共享发展 ——中国工程院

  • 2021-03-16
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2020年5G赋能无人机产业无人机市场消费空间扩大通信行业分析研究报告

按用途可细分为军用无人机、工业级无人机、消费级无人机。无人机按照应用领域可分为军用无人机与民用无人机。军用无人机主要包括侦查无人机、攻击无人机、诱饵无人机以及货运无人机,与有人机相比具有人员零伤亡、性能优越、成本低等显著特点,已逐步成为现代战争重要武器。民用无人机应用场景日益丰富,可进一步分为工业级无人机以及消费级无人机,消费级无人机多用于个人航拍,工业级无人机则多用于农林植保、电力巡检、测绘、安防、物流等。

  • 2021-03-16
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研报2020年中国视频监控设备行业驱动因素以及市场趋势分析研究报告

头豹研究院布局中国市场,深入研究 10 大行业,54 个垂直行业的市场变化,已经积累了近 50 万行业研究样本,完成近 10,000 多个独立的研究咨询项目。 研究院依托中国活跃的经济环境,从信息科技,人工智能等领域着手,研究内容覆盖整个行业的发展周期,伴随着行业中企业的创立,发展,扩张,到企业走向上市及上市后的成熟期,研究院的各行业研究员探索和评估行业中多变的产业模式,企业的商业模式和运营模式,以专业的视野解读行业的沿革。

  • 2021-03-16
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华为智能体白皮书

人类正在迎来以智能技术为代表的第四次工业革命,人工智能、云、5G等新技术将融入到人类社会的各个方面,对经济发展、社会进步、环境保护等产生重大而深远的影响。站在历史发展的拐点,我们要用愿景牵引,做好规划,让技术在未来社会产生最好的结果,沿着正确的技术方向创建未来。

  • 2021-03-16
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研报2020年工业软件智能制造国产化发展行业分析研究报告

工业软件应用于工业领域,是软件化的工业技术。工业软件指应用于工业领域,以提高工业企业研发、生产、管理水平和工业装备性能的应用软件,其核心作用在于帮助工业企业提质增效降本,并增强企业在高端制造的竞争力。工业软件应用于计算机硬件、工业设备和基础软件或平台之上,支撑企业业务与应用,其内含工业知识与流程,以软件形式赋能工业企业,本质是软件化的工业技术。我们总结工业软件功能主要有:1)信息流(数据)的采集与管理;2)工艺模型的构建与优化;3)设备的控制与调度。由于不同的行业生产流程与工艺差异明显,企业核心痛点不同,因此工业软件通用性较低,面向不同行业工业软件通常存在较大差异,不同行业工业软件之间存在明显壁垒。

  • 2021-03-16
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爱分析企业发展新动能智能通讯云赋能企业后疫情时代

智能通讯云助力企业运营与服务的全面升级 互联网通讯服务通过API、SDK的方式提供给产品研发和企业IT人员,将其嵌入网站、APP中,或者与企业内部的各种业务系统和数据打通,实现无缝对接。 产品研发人员通过互联网通讯服务,开发社交性和互动性强的产品,提升用户体验,增加用户的活跃度和粘性。

  • 2021-03-16
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研报2020年车联网行业网联化智能化产业链一体化分析研究报告

车联网是信息化与工业化深度融合的重要领域,是 5G 垂直应用落地的重点方向。 ? 根据华为Cloud BU判断及预测,20世纪末以来,汽车时代从1991-2000年的机械阶段,相继经过电子和通信阶段,走向2009-2014年的网联阶 段和2015年至今的智能阶段,2025年后,汽车将会实现认知和自动驾驶。 ? 车联网是实现智能驾驶以及自动驾驶的关键前提。

  • 2021-03-16
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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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