德国是全球制造业强国，无论是工业产品质量还是科技含量，都处在顶峰。2013年，德国就提出了工业4.0的概念。那么，什么是工业4.0呢？工业1.0时代，蒸汽机出现，人类创造了机器工厂。工业2.0时代，流水线的产生了通用、西门子等大型工业企业。工业3.0时代，信息化进一步与工业生产相结合。而工业4.0时代，即柔性化、精准化、智能化以及小批量化的工业生产。制造业工厂及企业主应如何适应工业4.0时代呢？
苏州博物馆新馆工程由国外建筑师设计,其中有相当的建筑节点和构造做法为国内首次.因此在施工过程中遇到了较多的技术难点,本文重点介绍了解决博物馆新馆中有关技术难题时所采取的相关施工技术.纪念馆建筑作为人员密集场所,且其展览的藏品均具有历史意义,价值不可估量,因此纪念馆建筑消防工程的设计与施工管理尤为重要.
摘要:新兴的工业互联网产业体系具有强生态属性，应将整个区域作为一个整体进行生态化、系统化建设。区域工业互联网生态系统以支持工业转型升级为中心，由若干工业互联网生物成分和非生物成分耦合而成。该生态系统运行具有系统成员占据不同生态位、系统内竞争与合作并存、系统的形成与演化与动态复杂性的特征。为实现系统的生态平衡，应保持系统的开放性、多样性和生态链完整性。文章建议从引导系统的全面开放、汇聚多样化的生物成分、提升生态链协同性等方面展开对区城工业互联网生态系统的生态化治理。
目前，国内大多工厂生产环节逐渐实现了无人化，但在复杂系数较高的质检环节，还不能脱离一线工人。国内大多数工业制品在线检测系统仍采用人工目测法，主观的目测法是将工业制品成品或半成品与标准产品直接或借助反射光源等辅助工具进行人为的对比，主观评价产品的好坏，该方法虽然灵活，但容易受操作人员的经验和心理等因素影响，存在效率低、精度低、稳定性差等缺点。同时我们也对现有基于图像识别技术的工业制品表面缺陷识别算法进行总结，并参考其他类似产品缺陷检测的经验，得出的结论是现有的工业制品表面缺陷检测算法在实际使用中存在较大的问题，在误判、漏判以及识别速度上都不能满足当前业务要求。现有的工业制品缺陷检测算法主要集中在图像处理、人工特征比对、浅层机器学习等技术方向，对于机器视觉方面仅有一些初步研究，很多是在实验室环境下进行，具有很大局限性，并没有充分考虑生产中的复杂环境。 工业制品多类型智能在线检测系统是金惠利用公司多年在视觉算法技术方面积累，创新性的将人工智能技术应用到机器视觉领域，打造的面向智能工厂、智能车间工业制品高精度、智能化的在线表面缺陷检测方案。
基于全市河网水动力模型、水质模型，研制泵闸联 合调度仿真系统。建立三大水环境系统调度预案和水污 染突发事件调度预案库；利用数据汇集平台自动提取水 文、水质等信息；建立水环境异常预警标准和预警规则， 在局域网内发布预警信息。建立水利、生态环境引配水 协同分析管理系统，根据各河段（区域）水质现状、引 水量需求等，通过多部门会商确定调度方案，进行河网 引配水数值模拟，根据调引水量与来水组成、稀释倍数 等优化引配水调度方案，利用Silverlight等技术展示调 水效果。针对典型调控模式，运用模型仿真，提出优化 调度方案。
借助SD-WAN技术，广域网技术正在由传统的封闭方式向灵活、连接混合（云）多数据中心及开放方式演进。并能根本地解决传统广域网面临的一系列挑战，诸如通过集中管理和零接触部署，简化部署、管理与维护。综合利用MPLS、MSTP、Internet、4G等资源管道，提高传输效率，控制带宽成本。通过DPI/流量规则（Traffic Path Rule）和网络质量的测量，实现面向业务/应用的或基于链路质量的路径选择。通过对流量的感知与统计，实现在流量与性能的可视化管理等。
为满足不同业务部门的需求，IT 部门承担着巨大的压力。他们需要投入更多的时间和精力，去应对更大的能耗开销、更复杂的管理，从而无法将资源投入到企业发展所需的新业务和新应用当中。幸 运的是，IBM 的创新思维能够帮助 IT 部门应对这一挑战，它通过简化、动态、高效的管理模式，降低了成本和复杂程度，以更大的灵活性从容应对各种挑战。IBM 拥有对全新数据中心的长远规划，将简化、整合、灵活和高性能等优势集于一身。能够在既有设备上，通过优化管理让数据中心发挥出更大效能，这也正是其具有划 时代的显著特征。
大型灌排泵站更新改造与信息化建设 我国共有 450 处大型灌排泵站（5216座）一处有多座，已对其中 的 191 处大型灌排泵站进行了更新改造。 结合大型灌排泵站的更新改造，经过筛选，确定 20 座大型 灌排泵站实施信息化试点建设。
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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，
全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)
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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