纵观我国制造业信息化系统的应用现状，建设的重点普遍放在ERP管理系统和现场自动化系统（Shop Floor Control System, SFC）两个方面。但是，由于产品行销在这一、二十年间从生产导向快速地演变成市场导向、竞争导向，因而也对制造企业生产现场的管理和组织提出了挑战，仅仅依靠ERP和现场自动化系统往往无法应付这新的局面。 工厂制造执行系统（Manufacturing Execution System, MES）恰好能填补这一空白。
MES制造执行管理系统是企业CIMS信息集成的纽带，是实施企业敏捷制造战略和实现车间生产敏捷化的基本技术手段。
制造执行系统协会（Manufacturing Execution System Association，MESA）对MES所下的定义：“MES 能通过信息传递对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理。当工厂发生实时事件时，MES能对此及时做出反应、报告，并用当前的准确数据对它们进行指导和处理。这种对状态变化的迅速响应使MES能够减少企业内部没有附加值的活动，有效地指导工厂的生产运作过程，从而使其既能提高工厂及时交货能力，改善物料的流通性能，又能提高生产回报率。MES还通过双向的直接通讯在企业内部和整个产品供应链中提供有关产品行为的关键任务信息。”
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。
MES制造执行系统 （manufacturing execution system，简称MES）是美国AMR公司（Advanced Manufacturing Research，Inc．）在90年代初提出的，旨在加强MRP计划的执行功能，把MRP计划同车间作业现场控制，通过执行系统联系起来。这里的现场控制包括PLC程控器、数据采集器、条形码、各种计量及检测仪器、机械手等。MES系统设置了必要的接口，与提供生产现场控制设施的厂商建立合作关系
MES软件即制造企业生产过程执行管理软件，是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。 [1] MES 可以为企业提供包括制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块， [1] 为企业打造一个扎实、可靠、全面、可行的制造协同管理平台.
东北地区A级旅游景区空间分布特征及影响因素
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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
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
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，
算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程，编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态，积极听取产业界的意见与建议，不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容，适时修订并发布报告的新版本，以更好地推动算力互联网发展。
为更好地推动数据智能服务产业发展，本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势；第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素；第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱；第四部分阐述数据智能服务的产业载体，第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式，最后根据上述研究，从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势，为我国数据智能服务产业发展提供参考。
通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取，包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。
利用人与大数据技术，结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等，研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中，不改变医生工作流程，输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药，医生进行加减化裁即可成方，节省医生诊疗时间，提高工作效率。
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