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人工智能AI助力智慧工厂安防建设方案

实现实时数据智能分析、实时现场报警联动等目标,为工厂全区域可视化监管、快速响应、远程调度等提供辅助手段和决策依据。

  • 2021-04-14
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数据驱动新型MES项目

MES系统还是为业务功能服务的,数据管理工作的确应该着手开展,但如果本末倒置反而会影响到MES系统,得不偿失。所以建议在MES系统中重点以重视数据管理模型、数据质量标准输出为主,如果牵涉到业务流程更改可以引导到企业级数据管控平台当中,即MES项目可以输出一部分数据标准、数据规范的文档内容,能够承接已有的上游系统,并可以为以后实施下游系统铺路,并且非常有可能会引导到新的利润点——企业数据管理。

  • 2021-04-13
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后MES时代,制造过程管理何去何从

工厂的管理方式是由管理理念与工具的形式来共同决定的,比如福特第一条流水式生产线是由于管理理念的变更引起的效率剧增,由纸质单据填写演变成系统集成而提升协同效率,这是由于工具形式的更改造成的。 虽然工厂的管理方式是由管理理念与工具共同决定的,但采用哪种工具或者管理理念是由企业性质决定,比如建筑机械行业对质量要求并不高,所以并不需要在质量追溯当中走的太远。同此类比,5个人的车间肯定用不上MES,500人的车间如果用excel或者纸质单据管理,对于车间管理人员则会产生灾难性的后果。 工厂管理的方式由纸质单据管理的小作坊,到excel为主的现代化管理,最后到MES系统为主的信息化建设,前几个部分都是以管理者的角度去更改管理理念与工具。后MES时代,即第五个阶段主要以业务为王,这个阶段主要目的在于点对点提升每个业务的效率,如降低报工、质量单据填写等方面的工作强度。当业务单点效率问题解决完成之后,第六个阶段则完全是以管理数据为主线,在单点业务优化的基础上重点梳理管理所需核心数据(数据脉络,指仅仅满足管理要求的核心数据)。

  • 2021-04-13
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配电物联网边端体系建设探索与实践

青岛供电公司云边端体系建设及配网运维管理对智能传感设备的需求和想法

  • 2021-04-13
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能源(石化)行业工业互联网智能工厂解决方案

完成由物理系统到智能工厂的转变;打造动态配置的生产方式;使用信息技术应用;最终解决能源消费的问题。

  • 2021-04-12
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5G工业互联网解决方案

5G打造工业互联网提供新型信息基础设施

  • 2021-04-12
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5G+智慧校园解决方案

通过校园一张网、一个平台、N多应用,打造覆盖幼儿、高校、职业教育全生命周期的教育体系,打造下一代云、网、端的融合。

  • 2021-04-12
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互联网项目管理之业务效能提升方案

关注目标、关注价值 01 端到端的价值流交付 02 度量、复盘 03 建立价值检验闭环

  • 2021-04-12
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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

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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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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