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MES技术实现及应用—华中科技大

基于组件的MES开发过程及各个阶段的活动如右图所示,主要可以分为 四大步骤: nMES需求分析与系统设计,MES业务组件提取及 适配 ,MES业务组件装配,MES软件测试

  • 2022-01-06
  • 阅读1150
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贵州大数据 大数据-云计算与移动互联网

物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合,也是互联网中枢神经系统萌芽。大数据代表了互联网的信息层(数据海洋),是互联网智慧和意识产生的基础。

  • 2021-09-27
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大数据平台集团公司顶层设计方案

随着大数据时代来临,政府、大型集团公司的数据资源需要加强利用,政府、大型集团公司的大数据需要顶层设计。基于此,阐述了数据资源规划与设计的方法和步骤,通过梳理业务库、主题库、共性库,建立数据标准,设计数据服务体系。在此基础上,提出大数据中心的功能规划,通过数据集成、数据整理建立良好的数据基础,以实现知识管理和数据分析决策。

  • 2021-04-12
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物联网环境下基于标识的资源检索技术及应用研究

物联网环境下基于标识的资源检索技术及应用研究

  • 2021-12-03
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数字孪生城市研究报告

当前,以物联网、大数据、人工智能等新技术为代表的数字浪潮席卷全球,物理世界和与之对应的数字世界正形成两大体系平行发展、相互作用。数字世界为了服务物理世界而存在,物理世界因为数字世界变得高效有序,数字孪生技术应运而生,从制造业逐步 延伸拓展至城市空间,深刻影响着城市规划、建设与发展。数字孪生因感知控制技术而起,因综合技术集成创新而兴。数字孪生城市是在城市累积数据从量变到质变,在感知建模、人工智能等信息技术取得重大突破的背景下,建设新型智慧城市的一条新兴技术路径,是城市智能化、运营可持续化的前沿先进模式,也是一个吸引高端智力资源共同参与,从局部应用到全局优化,持续迭代更新的城市级创新平台。

  • 2021-03-13
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ERP与MES集成方案

制造执行系统(MES,anufacturing Execution System)是处于计划层和控制层之间的执行层,主要负责生产管理和调度执行。它通过控制包括物料、设备、人员、流程指令和设施在内的所有工厂资源来提高制造竞争力,提供了一种系统地在统一平台上集成诸如质量控制、文档管理、生产调度等功能的方式。MES首先在半导体和电子制造领域取得了成功应用。

  • 2022-01-06
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城市管理中的跨部门协同研究——以广州市南沙区智慧城市管理运行指挥中心为例

城市管理中的跨部门协同研究——以广州市南沙区智慧城市管理运行指挥中心为例

  • 2021-12-06
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Kuiper 超轻量级边缘流式数据处理软件

EMQ X Kuiper 是 Golang 实现的轻量级物联?边缘分析、流式处理开源软件,可以运?在各类资源受限的边缘设备 上。Kuiper 设计的?个主要?标就是将在云端运?的实时流式计算框架(?如 Apache Spark,Apache Storm 和 Apache Flink 等)迁移到边缘端。Kuiper 参考了上述云端流式处理项?的架构与实现,结合边缘流式数据处理的特点, 采?了编写基于 源 (Source) , SQL (业务逻辑处理) , ?标 (Sink) 的规则引擎来实现边缘端的流式数据处理。

  • 2021-06-23
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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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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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