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智慧风电解决方案

智慧风电以数字化、信息化、标准化为基础,以管控一体化、大数据、云平台、物联网为平台,以数字孪生技术为辅助,以计算资源的弹性配置为保障,以异构计算为核心任务,高效融合计算、存储和网络,通过“人-机-网-物”跨界融合,形成边缘+云端结合的全层次开放架构,实现不同层级的智慧,追求不断提升风电智能化水平目标,完成更加友好、安全、高效、可靠的能源供应。

  • 2021-02-13
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工业互联网平台的架构设计

工业互联网是面向制造业数字化、网络化和智能化需求,构建基于海量 数据采集、汇聚、分析的服务体系,支撑制造资源泛在连接。弹性供给、高效配置的工业云平台。从工业互联网定义来看,工业互联网平台需要具备四个基本功能。一是需要实现将不同来源和不同结构的数据进行广泛采集;二是需要具备并支撑海量工业数据处理的环境;三是需要基于工业机理和数据科学实现海量数据的深度分析,并实现工业知识的沉淀和复用;四是能够提供开发工具及环境,实现工业APP的开发、测试和部署。因此,工业互联网平台体系架构必须能完全实现着四个功能,即涵盖边缘层、IaaS层、工业PaaS层、工业SaaS层以及贯穿上述各层级的安全防护。其中,边缘层、平台层、应用层是工业互联网平台的三大核心层级。

  • 2021-02-12
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大数据处理平台解决方案

互联网时代,尤其是社交网络、电子商务与移动通讯把人类社会带入一个以PB为单位的结构与非结构数据信息的新时代,它就是“大数据(BigData)”时代。 大数据为云计算的大规模与分布式的计算能力提供了应用的空间,解决了传统计算机无法解决的问题。这个领域的计算标准与软件均刚刚起步,为全世界新型软、硬件及应用创新提供了前所未有的机会。

  • 2021-02-12
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数学建模十五大经典数学模型

1. 灰色预测 基于灰色建模理论的灰色预测法,按照其预测问题的特征,可分为五种基本类型,即数列预测、灾变预测、季节灾变预测、拓扑预测和系统综合预测。这五种类型的预测方法,都是区域开发研究中重要而且常用的预测方法。 2. 灰色关联分析方法 在实际问题中,*许多因素之间的关系是灰色的,......

  • 2021-02-12
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智慧工厂方案

企业信息化的各要素中包含着丰富的功能应用需求,各种物联网技术的广泛应用,行业功能的不断完善使传统物流行业逐步走向全新的现代物流, 建设基于物联网的能源管控平台,利用传感器网络、短距离无线通信等在内的物联网技术实时在线监测和控制能耗设施,并能根据实时的能耗信息,实现优化控制和集约化生产。

  • 2021-02-12
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智慧园区信息化解决方案

新常态下的经营挑战:空间:由单一产业区向产业综合体乃至现代化产业新城转变;对象:从强调引进大型公司向科 技型中小企业集群转变;主营:由单一土地运营向 “产业 开发”和“创新培育”转 变。随着产业园区的纵深化 发展,经营竞争格局日 益激烈!经营社区化,盈利纵深化,区域一体化,资本多元化。

  • 2021-02-12
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SAP制造集成与智能解决方案

现状及问题 ■ 各系统独立运行,缺少信息集成和展示的平台 ■ 管理人员不能及时掌握设备运行状态及报警信息 ■ 缺乏与业务执行系统的关联,不能及时安排维修 ■ 设备参数和工艺参数分离无法有效支撑专业分析 ■ 绩效指标分散,难以作出全面准确的决策需求及目标 ■ 消除信息孤岛,提供统一的展示平台 ■ 各级管理人员均能了解设备运行状态及报警信息 ■ 与EAM系统关联,可直接提报故障通知单 ■ 设备参数和工艺参数结合供专业人员进行综合分析 ■ 多维度的绩效统计看板,全面支持快速决策

  • 2021-02-12
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5G 边缘计算安全 白皮书

5G 边缘计算作为 5G 网络新型网络架构之一,通过将云计 算能力和 IT 服务环境下沉到移动通信网络边缘,就近向用户提 供服务,从而构建一个具备高性能、低时延与高带宽的电信级 服务环境 。 5G 边缘计算将核心网功能下沉到网络边缘,具备丰富的应 用场景,带来新的安全挑战的同时,也加大了安全监管难度; 与此同时,原有的安全防护方案并没有覆盖到边缘场景,包含 3GPP 等国际标准组织针对边缘计算的标准,都在同步研制和探 讨中 本白皮书结合前期的实践经验,面向运营商和 5G 行业用户,提出了 5G 边缘计算安全防护策略,方便行业用户 在开展 5G 边缘计算应用的同时,落实安全三同步(同步规划、 建设、维护)方针,指导行业提升边缘计算的安全能力。

  • 2021-02-12
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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

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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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