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《智能制造概论》339页_(中文电子课件)

本书首先介绍制造技术和智能制造的发展历程,讨论了智能制造的内涵与特征、构成要素和参考架构模型等智能制造技术基础,介绍了智能感知、工业互联网、工业大数据、云计算和边缘计算、虚拟现实/增强现实、人工智能和数字孪生等新一代智能制造支撑技术;以智能工厂和智能生产为主题,并结合实际案例,讨论了横向集成、纵向集成和端到端集成等3大集成技术,以及动态感知、实时分析、自主决策和精准执行4项功能应用使能技术;最后阐述了推进和实施智能制造的基本原则、发展阶段、演进范式和具体步骤,展望了智能制造的未来

  • 2022-02-08
  • 阅读4411
  • 下载44
  • 339页
  • pdf

中服云智慧园区系列产品及解决方案介绍V3.0

智慧园区的现状 智慧园区的发展趋势 园区多种设备设施的监控管理系统 园区能耗监控分析系统 园区办公管理系统 园区物业管理系统 园区大数据分析决策系统 园区服务系统 园区其它系统集成

  • 2022-04-16
  • 阅读2730
  • 下载39
  • 99页
  • pdf

供应链数字化转型顶层架构设计方案(37页 PPT)

数字化概念源于西方国家对工业革命的研究和战略报告:Digitization(数码化)、Digitalization(数字化)、Digital Transformation(数字 化转型)。这三个概念也分别与新工业发展阶段对应,此外了解新发展阶段的基本特征可以帮助减少对概念的混淆和模糊,也有助于企业建立正 确的数字化战略和行动计划。

  • 2023-07-19
  • 阅读1660
  • 下载38
  • 37页
  • pptx

数字化工厂规划及三年实施计划

1.現状及核心何題:目前BPM系統主要在銭潮本部、万向芍公司以及万向芍下属2家企止得到突施座用,迩未推广至其它主菅公司。目前BPM中共没汁流程/座用130个,其中已.上銭104个(不舎下属許昌エ厂"和精密件エ厂)。核心原因在于目前胚未建立完整的流程地圏,流程体系逐不完善,不統一。突施雉度較大。

  • 2021-04-06
  • 阅读3133
  • 下载35
  • 44页
  • pdf

中服云工业互联网简介

中服云工业互联网平台已通过了工信部工业互联网产业联盟“工业互联网平台可信服务评估”认定,入选《工业互联网白皮书2019》,并被工信部评为“2019年制造业“双创”平台试点示范项目”、“2019年物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类项目”,为国内工业互联网平台20强之一。此外,中服云还拥有多项云平台方面的自主知识产权,倪光南院士为“中服云”首席科学家,并获得国内基础软件专业投资机构的投资。 中服云已在全国建设了江西工业互联网平台、甘肃省工业互联网公共服务平台、西安工业云、洛阳综合工业互联网平台、三门峡万联融通工业互联网平台、新疆工业互联网平台等;并独立运营”中服云:区域工业互联网平台+机床行业工业互联网平台及其50多个区域、园区、行业工业互联网子平台;为延长石油、中海油、中国试飞院、凯晨电气、尧柏水泥、航天X院、许继电气、三大运营商等多个大型集团企业提供了私有工业互联网平台建设服务;中服云自运营的工业互联网平台现有注册用户100多万,企业数5.3万,连接设备14万台。

  • 2023-03-20
  • 阅读2003
  • 下载32
  • 27页
  • pdf

智慧矿山建设解决方案(108页PPT)

目前,煤矿安全高效矿井系统的机械化程度达到 90% 以上,单机自动化也日趋完善,建成了一批千万吨级矿井群,并开发了生产综合自动化系统等。国家能源局规划:2020年将建成100个智能工作面,2025年将建成1000个智能工作面。

  • 2024-04-08
  • 阅读1680
  • 下载29
  • 109页
  • pptx

数字化工厂如何变成智能工厂

智能制造技术与数字化工厂应用:智能制造产业与技术背景、智能制造基本内涵与关键技术、基于RFID的智能制造技术与应用;制造需求:多品种多批量、高质量低成本、柔性制造快速响应、节能减排环境友好等

  • 2022-02-08
  • 阅读3727
  • 下载28
  • 58页
  • pptx

数据中台解决方案(126页)

数据中台的核心,是避免数据的重复计 算,通过数据服务化,提高数据的共享能 力,赋能数据应用。数据中台的核心,是避免数据的重复计 算,通过数据服务化,提高数据的共享能 力,赋能数据应用。

  • 2023-04-23
  • 阅读1491
  • 下载27
  • 125页
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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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