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研报2020年工业软件智能制造国产化发展行业分析研究报告

工业软件应用于工业领域,是软件化的工业技术。工业软件指应用于工业领域,以提高工业企业研发、生产、管理水平和工业装备性能的应用软件,其核心作用在于帮助工业企业提质增效降本,并增强企业在高端制造的竞争力。工业软件应用于计算机硬件、工业设备和基础软件或平台之上,支撑企业业务与应用,其内含工业知识与流程,以软件形式赋能工业企业,本质是软件化的工业技术。我们总结工业软件功能主要有:1)信息流(数据)的采集与管理;2)工艺模型的构建与优化;3)设备的控制与调度。由于不同的行业生产流程与工艺差异明显,企业核心痛点不同,因此工业软件通用性较低,面向不同行业工业软件通常存在较大差异,不同行业工业软件之间存在明显壁垒。

  • 2021-03-16
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中规院:天津南港工业区分区规划

园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此,发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用,建设智慧型现代园区,成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大,信息化对园区推动作用日益明显,园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段,也成为提高管理水平,提升企业运行效率有效途径。

  • 2024-05-21
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工业制造企业数字化人才战略指南

数字化人才是保障数字化转型战略落地实施的基石。本白皮书定义了针对工业制造企业的十余种核心“数字化岗位图谱”,并提出了“Π 型数字化人才能力模型”,通过分享西门子在数字化转型道路上人才积累的实践,对建立数字化人才体系的一系列基础性问题进行了探讨和解答。

  • 2023-09-28
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腾银财智:中国银行业私域客户经营白皮书2023

在零售银行业发展阶段变化、客户需求更迭、监管政策驱动三重背景下,“存量客户深度经营”将成为零售银行业绩增长的新动力。围绕客户经营阵地建设,零售银行应构建“公域流量+准私域流量+核心私域流量”的三层流量体系,其中尤其应关注由“手机银行App+私域生态+客户经理”构建的核心私域流量阵地建设。值得注意的是,手机银行App/私域生态/客户经理三者并非单独割裂,而是相辅相成、紧密联系的,共同构成了有效覆盖零售客户的核心私域一体化循环体系。在以上三者中,私域生态处于起步建设阶段,应成为现阶段零售银行业的建设重点。

  • 2023-03-21
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WISE-PaaS物联网平台案例-万泰机电智能工厂 研华iFactory I.APP助力工厂实现智能化管理

研华科技成立于1983年,是一家集研发、生产、销售于一体的物联网公司,工业电脑排行全球工业电脑市占率第一。在工业4.0蓬勃发展的当下,面对巨大的智能制造市场需求,研华从工业电脑的基础以及软件服务的积累,从自身工厂实践应用出发,贴身为终端用户打造可高度客制化的智能制造升级方案。尤其在金属加工行业累积了数年经验,研华针对金属加工业不同应用场景打造不同落地方案,并在各场景之间数据串流和数据分析可视化部分做了很大的着墨,让工厂能快速享受智能升级之后,数据交互串流与效益分析所带来的益处

  • 2021-03-21
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工业互联网创新发展行动计划

国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》印发以来,在各方共同努力下,我国工业互联网发展成效显著,2018-2020年起步期的行动计划全部完成,部分重点任务和工程超预期,网络基础、平台中枢、数据要素、安全保障作用进一步显现。2021-2023年是我国工业互联网的快速成长期。为深入实施工业互联网创新发展战略,推动工业化和信息化在更广范围、更深程度、更高水平上融合发展,制定本计划。

  • 2021-03-19
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深度报告:汽车半导体研究框架

自动化趋势、高性能计算单元等新系统的推出,以及对更高的车载网络安全性的需求,这些都是未来潜在汽车产业供应链发化背后的原因。奥迪、丰田、大众汽车等传统汽车制造商将领导消费型汽车业务,而优步、Lyft、Waymo和百度等所谓的“服务提供商”将引领自劢驾驶汽车供应链。

  • 2021-03-11
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赛迪报告智能制造发展趋势研判

智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式 ——《智能制造发展规划(2016-2020年)》 广义而论,智能制造是一个大概念, 是先进制造技术与新一代信息技术的深度融合,贯穿于产品、制造、服务全生命周期的各个环节及制造系统集成, 实现制造的数字化、网络化、智能化,不断提升企业的产品质量、效益、服务水平, 推动制造业创新、绿色、协调、开放、共享发展 ——中国工程院

  • 2021-03-16
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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