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HITE MES 方案

MES 软件即制造执行系统 (manufacturing execution system, 简称 MES)美国先进制造研究机构 AMR(Advanced Manufacturing Research)将 MES 定义为“位于上层的计划管理系统与底层的工业控制之间的面向车间层的管理信息系统”,它为操作人员/管理人员提供计划的执行、跟踪以及所有资源(人、设备、物料、客户需求等)的当前状态

  • 2022-01-04
  • 阅读1351
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吴小伟-Kubernetes管理复杂异构应用在端点Dice平台中的实践-IAS2019演讲

?个?效的平台,将助?企业数字化应?的研发,??开发者,?不是运维,以为应?为中?,?不是基础设施,实现真正的 DevOps

  • 2021-12-31
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【精品】浪潮数据中台解决方案201902

互联网公司近年接连实施“大中台”战略,构建符合互联网大数据时代的,具有创新性、灵活性的“大中台、小前台”的机制,即作为前台的一线业务会更敏捷、更快速的适用瞬息万变的市场,而中台将集合整个集团的运营数据能力,产品技术能力,对各前台业务形成强有力的支撑。

  • 2021-12-31
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《数字水印在数据泄露溯源中的应用和挑战》

2020年全球数字经济规模达32.6万亿美元,其中中国以5.4万亿美元的数字经济规模位列全球第二,占GDP比重为38.6%。

  • 2022-05-19
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银行如何借助数据分析提升业务运营效率

数字化经营模式正是针对“长尾”客群数量多、量级小的特征,以数字化技术为依托,解决“长尾”客群经营中边际获客成本高和信息不对称这两个根本问题。因此以数据驱动业务发展成为银行业务升级发展的“第一动力”。通过加强数据化思维和数字化运营,以打破边界、赋能业务创新,最终实现精细管理、优化客户体验。

  • 2022-05-09
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杨宏华-浙江移动基础设施AIOps实践及探索v2.1 - 脱敏版

聚焦下一代网络云资源管理、设备及工程人员出入、故障抢修、动力设备节能降耗。聚焦下一代网络云资源管理、设备及工程人员出入、故障抢修、动力设备节能降耗。

  • 2022-01-03
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阿特拉斯工业装配解决方案介绍

阿特拉斯工业装配解决方案介绍,比宽幅平铺的胶条高度高 、胶料粘度比较高 、低压力,只适用于水平涂胶

  • 2022-01-03
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从数据角度看商业智能BI行业的本质与发展趋势

商业智能作为工具,可以用来处理企业中现有数据,并将其转换成知识、分析和结论,辅助业务或决策者做出正确且明智的决定。帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术,包含了从数据仓库到分析型系统等。今天小亿就从数据角度和大家一起探讨商业智能BI行业的本质与发展趋势。

  • 2022-05-09
  • 阅读1346
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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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传统消防与安防系统孤立,缺乏数据共享和联动机制·设备运行状态缺少预警机制,出现火警,才发现设备故障无法使用,错过最佳处理时机离线巡查数据无法实时同步,无法实现现场数据回传·设备巡检手工纸字抄录,维护记录无法有效追溯

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预计在未来更高传输速率的时代,“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构,应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势,承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性,承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系,而是基于应用场景的深度协 同与互补。

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当人人都能做漫剧真正稀缺的是什么?过去,我们拼演员、拼产能、拼制作、拼投放。现在,当产能不在稀缺,真正的痛点是什么?

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人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表,重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界,通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度,具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。

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