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智能制造发展规划方案

智能制造是指以产品的整个生命周期为对象,在达到泛认识情况下实现信息化生产制造。智能制造技术是建立在现代传感、互联网、全自动化加上拟人智能技术等最新技术的基础之上,通过智能识别、人机交互技术、决策和执行技术,从而达到设计流程、制造流程的智能化。

  • 2021-10-21
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智能客服与营销专场-客户运营云平台 重塑企业与客户的连接-刘伟

无连接,不互动。 互联网的上半场远未结束,连接的时代刚刚开始。 企业级的连接=社交、移动+业务流程。 销售易所有的创新都是站在客户的角度来思考的。 销售易重新认知和定义了CRM ,持续引导中国CRM行业。 新一代CRM是连接企业内外的CRM,颠覆了以流程记录为中心的管理模式。 新型互联网技术的应用给了中国企业弯道超车的机会,中国的软件公司已经开始引导世界软件的创新

  • 2021-06-25
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三盟教育大脑智慧校园产品介绍

三盟科技打造集团型企业,自2013年运营以来利用7年时间,组建智慧教育、智慧城市、科技项目孵化三项生态业务板块,是大数据、人工智能、人脸识别、物联网等新一代信息技术自主研发与应用创新的高科技领军企业。参与国家标准建设:是国家智慧校园总体架构标准委员会执委及标准实践单位,中国教育技术学会人工智能专委会常务理事单位,人工智能和大数据百人专家委员

  • 2021-06-23
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2019年中国MEMS传感器潜力市场暨细分领域优秀本土企业白皮书

物联网作为当前最具发展潜力的产业之一,将有力带动传统产业转型升级,引领战略性新兴产业的发展,实现经济结构战略性调整,从而引起社会生产和经济发展方式的深度变革。物联网对促进我国经济的发展、优化产业结构具有重大的战略 意义。而在整个物联网生态中,MEMS 传感器正扮演着越来越重要的角色,在即将到来的智能物联网时代中将起到核心作用,为新科技产品提供更智能、更敏锐的感知能力。中国作为全球最大的电子产品生产基地,消耗了全球二分之一的 MEMS 器件,吸引了全球的目光。同时中国 MEMS 传感器产业的生态环境已经完善,目前 MEMS 产业的机遇和挑战并存,如何抓住机遇攻坚克难从而获得物联网时代的红利,是需要大家共同努力的方向,也是需要共同思考的问题。赛迪顾问分析了MEMS的产业特点,中国乃至全球 MEMS 产业的现状和特点,并根据物联网的几大细分市场的规模、增长潜力等维度,筛选出未来六大潜力市场和六大潜力产品,并根据不同的产品领域评选出了十大优秀企业,最后给出了产业发展的趋势和建议。

  • 2021-06-22
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杨锦峰.等保2.0下的全场景企业安全态势感知建设

网络冲突和攻击成为国家间对抗主要形式 网络基础设施攻击—委内瑞拉电厂停电事件分析 我国网络空间安全战略 我国等级保护的发展与演进 等保2.0定级的带来的挑战 工业控制系统安全建设 云计算平台安全建设 物联网安全建设 企业网及大数据平台安全建设 安恒等保2.0安全保障体系

  • 2021-06-23
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食品行业数字化转型解决方案

在实际业务过程中,普遍出现错单、漏单、拖单等情况,难以保证订单的及时性和准确性,进而影响到后端生产的备货及订单履约。食品企业的供产销难以有效协同,造成不必要的浪费,导致缺货和爆仓同时存在,库存周转率低下。

  • 2021-06-15
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基于数据智能的一站式工业互联网方案

在过去的一、二年中,采用工业互联网技术的准入门槛已大幅下降,很明显,实施工业互联网解决方案的历史挑战首先包括为了实现网络连接性而要采购的某些价格不菲且又数量可观的设备,这一“成本”问题确实是显而易见的困难;然后就是从各种不同的数据源中融合数据,以及由此带来的数据存储成本、数据库的性能瓶颈等难题。

  • 2021-05-14
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智能工厂系统介绍

智能工厂生产可视化系统解决方案的核心特点是:智能化,即时化,可视化,是可视管理等精益生产手段的进一步深化,系统对不同层次的人员的作用如下: 作业人员:了解前后工序的生产状况,按节拍进行生产,提高生产效率。 设备维修人员:即时获悉需要维修的设备所处的位置,及时进行维修。 生产调度:随时随地掌握各生产线的产品品质状况,良品率,缺陷分布。 工程技术人员:对不良品率异常的工序进行分析,并进行改善。

  • 2021-04-25
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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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