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从1到0 华为政企数字化转型项目实践分享

传统项目:确定 单项目 设备交付 数字化转型项目 : 不确定 项目集 业务交付 管理维度:量变引起质变,对项目管理专业能力要求指数级提升; 交付目标:从完成设备硬件交付变为与客户一起实现业务成功。 从固定靶到移动靶,原有1套项目管理体系不再适用,从0开始。

  • 2021-03-21
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工业互联网园区指南

“园区经济”是改革开放以来中国经济发展的重要经验,不仅成为了中国经济的载体和平台,也为中国的产业经济发展探索了成功的经验与模式。随着工业互联网的快速发展,工业互联网园区也在加速崛起,工业园区、高新技术产业开发区、工业化产业示范基地及各种产业集聚区正在加速引入工业互联网技术和理念进行建设、改造或升级,既为存量资源注入了新的活力,也为所在城市塑造了新的品牌。

  • 2021-03-21
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2019年工业互联网案例汇编——垂直行业应用案例

自 2019 年 10 月发布征集通知后,共收到来自 16 个企业申报的 25 个应用案例, 项目包括制造与工艺管理、产品研发设计、资源配置协同、企业运营管理、生产过程 管控、设备管理服务六大工业互联网主要应用场景,覆盖轻工家电、船舶、机械、纺 织、石化、电子信息、航空航天、钢铁、医疗等十几个行业领域。经评审,汇编录入 20 份具有典型示范效应案例,展示工业互联网在垂直领域的应用。

  • 2021-03-21
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华友新能源智能工厂大数据中心

数据中心通过整合技术、资金、人才、管理、产业链上下游等资源,建设华友新能源智能制造平台,综合应用物联网、信息化、云计算、自动化等技术,通过建设物联网车间、SAP ERP、MES、WMS、PLM、SRM、CRM、SAP BW、全面预算管理系统等信息系统并实现系统间的集成应用,打造新能源智能工厂。数据中心通过实现产业链企业间的供需协同,推动企业内部研发设计、生产制造、经营管理、仓储物流、客户关系管理等制造资源的数字化、在线化,提升华友以及产业链上下游企业的制造资源网络化配置和优化能力,大幅提升制造过程的生产效率,降低产品不良率,缩短订单交付周期,并能快速适应市场和多变的客户需求。

  • 2021-03-21
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“5G+智慧工厂”来袭,上海烟草机械焕发新活力

上海烟草机械为上海传统的机械制造企业,近年来逐步开展了智能制造探索,但是工厂在生产、售后运维及数据安全等方面均遇到一定困难。一是AGV机器人基本通过WiFi进行控制信号和数据传输,存在着WiFi信号同频干扰、漫游切换易掉线(重连)、覆盖死角等问题。二是作为一家设备制造商,上海烟机在传统的售后模式中,需要工程师上门检测设备,加上上海烟草机械的设备遍布全国,存在售后周期长、成本高、响应速度慢的问题。三是制造型企业的核心生产数据可以说是企业中最重要的部分,在过去海量数据不能得到有效的保存,存在着数据安全问题。

  • 2021-03-21
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海尔创新的互联工厂智能制造模式 ——基于用户全流程参与体验的海尔互联工厂创新

智能制造是利用智能制造系统(CPS),依托于传感器、工业软件、网络通信系统、新型人机交互方式,实现人、设备、产品等制造要素和资源的相互识别、实时联通、有效交流,促进制造业研发、生产、管理、服务与互联网紧密结合,推动生产方式的定制化、柔性化、绿色化、网络化,从而不断充实、提升、再造制造业全球竞争新优势。智能制造是两化深度融合、德国工业4.0、美国产业互联网概念背后的共同目标。

  • 2021-03-21
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船舶非标件生产管理系统 船舶协同制造数字化及智能化应用示范

船舶建造过程中非标件贯穿船舶建造全过程,其涉及的品种多、标准化程度低、物量大,不同船厂根据自身的特点和规格订造的需求大,导致船舶物流管理难度增大。当前传统的非标件入库管理、识别以及清点,基本是通过人工的方式进行,不仅成本高、效率低,甚至造成船舶企业信息流通不畅、物流、生产相脱节的现象发生。

  • 2021-03-21
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基于IoT新能源车辆租赁平台实践案例 --IoT技术助力租赁业务升级

近年来,新能源汽车行业利润大幅下滑,进而引发生存危机,如何在企业管理、产品营销、产品制造和服务化转型升级的过程中,寻求有效的持续发展机遇。 基于“根云”平台的新能源车辆资产金融租赁解决方案,打造开放、共享的“互联网+新能源”产业生态,引领和推动新能源汽车行业转型升级;打造基于新能源电池供应商、车辆设备生产商、车辆用户、社群生态圈等借助工业互联网平台打造的全新商业模式;实现从智能研发、智能产品、智慧服务、智慧运营的产品360度全生命周期大数据分析及金融租赁典型应用。

  • 2021-03-21
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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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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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