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工业4.0数字化转型的趋势分析

Adobo和Econsultancy联合发布的《2020年数字化转型趋势报告》显示,从中国大数据市场发展趋势来看,2023年中国大数据市场将达到224.9亿美元的规模,未来五年GAGR复合增长率为23.5%。2019年的大数据的硬件、软件和服务的占比分别是45.2%、32.2%、22.6%,到2023年基本上会达到各占1/3的理想比例。 数字化时代,人们的工作方式会发生巨大的变化,因此也直接影响到了许多行业的就业形势。为了帮助人们适应“工作4.0”时代,尤其是帮助中小企业更好地完成相关的人力资源部署,德国联邦政府发布了报告《数字化工作 – 中小企业数字化指南》。 此报告针对德国,从制造业信息化、数字驱动力、工作柔性化等方面分析了工业4.0大环境下的职场动态,并且按行业类型测算了工作岗位数的变化趋势。作者发现:从2016年到2021年,数字化将会导致总体工作岗位数增加1.8%(如图1所示),而不是全面减少。当然,并不是每种类型的都迎来春天,比如简单重复的脑力工作岗位将减少4%。

  • 2021-04-21
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国家电投换电重卡港口矿山场景应用

以新能源汽车和电动船舶为主要业务载体,业务领域涵盖出行、物流、客运、充电设施、驾培、重卡、船舶等细分领域,客户遍布全国。 我们的使命: 让交通更绿色,让生活更美好 我们的愿景: 绿色交通和科技产融的引领者

  • 2021-03-22
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体验煤矿智能掘进的“榆北方案”

在如今的技术条件下,掘进速度能有多快?在业内平均月进尺几百米的情况下,地处毛乌素沙漠东部的陕煤集团榆北煤业公司,创造了单巷日进尺91米、月进尺2020米的最高纪录。 如何解决采掘失衡难题、如何克服快掘设备在井下出现的“水土不服”、如何做到“人机环管”的高度融合?带着这些疑问,记者走进了榆北煤业公司。

  • 2021-03-21
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物联云仓:2023年4月中国通用仓储市场动态报告

在中国仓储与配送协会指导下,物联云仓《中国通用仓储市场动态报告》已连续发布57期。《报告》通过对物联云仓实时数据进行汇总、整理,全面反映我国32个主要物流节点城市的仓储设施平均租金水平和空置情况,体现通用仓储市场的供需动态变化,总结市场发展规律,预测市场发展趋势,为了解仓储市场发展情况、合理投资提供参考依据。

  • 2023-08-02
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能源区块链技术发展现状及应用分析

区块链成为近两年热点话题,因其通过分布式数据存储、点对点(P2P)传输、共识机制、加密算法等技术的集成,可有效解决传统交易模式下数据在系统内流转过程中的造假行为,从而构建可信交易环境,打造可信社会。区块链技术在金融、IOT、数据、电信等领域具有广泛的应用前景。在能源领域,虽然目前区块链技术应用案例较少且规模较小,并且实际运营经验不足,但是区块链在未来能源领域具有广泛的应用潜力,正成为当今能源领域的一个重要应用方向。总结国内外能源领域区块链技术的应用情况,将对我国能源领域应用区块链技术、使区块链技术成为能源转型和模式进化的催化剂,具有重要的借鉴意义和参考价值。本文首先概述区块链的定义和特点,总结国内外区块链技术总体发展情况,分析区块链在能源领域的发展现状;其次重点介绍区块链技术在能源领域的应用,对典型案例进行深入解剖和分析;最后探讨能源区块链发展中存在的问题和面临的挑战,供参考。

  • 2022-02-13
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县域远程医疗建设智慧解决方案

帮扶医院和上级医院加大脱贫地区县级医院远程医疗服务支持力度,推动更多优质医疗资源向脱贫地区倾斜。加快推进远程医疗向乡镇卫生院和村卫生室延伸。脱贫地区县域医共体或医联体要积极运用互联网技术,加快实现医疗资源上下贯通、信息互通共享、业务高效协同,积极开展预约诊疗、双向转诊、远程医疗等服务。推进“互联网+”公共卫生服务、“互联网+”家庭医生签约服务、“互联网+”医学教育和科普服务,利用信息化技术手段,提升农村卫生健康服务效率。

  • 2021-06-22
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中国5G技术研发试验总体方案

工业和信息化部已正式启动5G技术研发试验,这意味着我国5G发展进入技术研发及标准研制的关键阶段。 5G技术研发试验将在2016-2018年进行,分为5G关键技术试验、5G技术方案验证和5G系统验证三个阶段实施,最终到2018年完成5G系统的组网技术性能测试和5G典型业务演示。

  • 2021-03-25
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宝洁在SARS疫情下的供应链管理解决方案

供应链人在低头做事的同时,别忘了抬头看天。现在大家都在忙于解决物料短缺、产能波动和成品欠货等手头问题,但如果只顾眼前问题,那么中长期又会陷入混乱。 在此分享一篇关于宝洁公司在2003年SARS疫情期间的供应链案例,这个案例虽然时间比较早,但是在面对疫情背景下的供应链解决方案中还是有一定的参考价值的。通过大量资料的分析发现:宝洁无论在应对影响不确定性上,还是在应对市场需求不确定性上,都是胜利者。

  • 2021-03-21
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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