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针对目前智能车间存在的管理效率低、精准决策难等问题，设计了基于数字孪生智能车间的体系架构，开展了智能车间管控平台应用建设，提出了实时汇数据、智能找问题、精准做决策的生产管控设计理念，解决了数据多端多维度展示、三维场景联动、KPI看板监控业务管理、实时在线异常报警等问题。最后以企业刀具环节基于数字孪生智能车间应用为案例，展开数字孪生技术在智能车间管控平台的实践验证。
工业软件，不仅仅是工业信息化工具。工业软件，不仅涉及到各个工业垂直领域（航天航空、机械、汽车、消费电子、军工、制药等），同时涉及到工业工艺的各个流程环节（研发、生产、管理、协同等）。工业软件只是一个大的范畴，不同环节对应的工业软件差异比较大，标准化程度也不一样。 “工业”和“软件”的相互影响。我们理解工业软件，不仅仅是从工业或者软件的单向角度去理解，而是应该从这两个要素双向的相互影响的角度来理解。工业化先进程度决定了工业软件的先进程度，工业软件的先进程度决定了工业的效率。有什么样发展程度的工艺流程，就有什么样的工业软件。
近日，民航局发布《推动民航智能建造与建筑工业化协同发展的行动方案》（以下简称“《行动方案》”），加大智能建造及建筑工业化在民航建设各领域、各环节的应用。那么，智能建造与建筑工业化的发展背景是什么？《行动方案》下一步具体计划是怎样的？围绕这些问题，记者采访了民航局机场司相关负责人。
中山大学陈志祥教授--如何构建低成本高效率供应链
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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)
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。
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。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
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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