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2020智能制造综合设计方案

一、智能制造的发展与组成 二、智能工厂总体解决方案 三、企业生产管理系统方案 四、客户关系管理系统方案 五、企业资源计划系统方案 六、仓储物资管理系统方案 七、产品数据管理系统方案

  • 2021-10-28
  • 阅读2125
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  • 66页
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企业数字化转型与运营策略方案(119页 PPT)

数字化转型培训-企业数字化转型与运营策略(120页)

  • 2021-07-11
  • 阅读2594
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2020年新版智慧园区整体解决方案

2020年新版智慧园区整体解决方案。智慧园区的概念一直很火,但是真正的智慧园区是智慧城市建设的一部分,但是我们在做智慧园区的设计方案时候,往往没有考虑不够,今天分享的智慧园区解决方案有所升级,大家可以参考一下。

  • 2021-03-29
  • 阅读1446
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  • 33页
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深度:制造业数字化转型解决方案及应用(125页PPT)

国标委联合工信部成立国家智能制造标准化协调推进组、专家咨询组等;工信部在世界智能制造大会发布《智能制造发展规划(2016-2020)》;遴选智能制造试点示范项目60多个。陆续出台《增材制造产业发展行动计划(2017-2020》等系列文件,多层次协同推进体系基本建立,为加快智能制造发展提供重要政策推动力;遴选智能制造试点示范项目97个。

  • 2021-10-25
  • 阅读1847
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  • 125页
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5G应用场景300例

当前,世界正在进入以数字化、网络化、智能化为显著特点的发展新时期,新一代信息技术已经全面融合渗透到经济社会生活的各个领域,对加强和创新社会治理的引领 作用逐步增强。社会治理体系的主体构建、组织方式、运作机制等方面呈现新特点,逐步实现对社会运行的精确感知、对公共资源的高效配置、对社会风险的及时预警、对突发事件的快速处置,社会治理的科学化、精细化、智能化水平显著提升。运用新一代信息技术推动社会治理数字化转型已成为世界潮流和发展前沿,美国、英国、澳大利亚等发达国家纷纷出台相关政策,将开展数字化社会治理作为打造国家竞争优势的必由之路。我国政府高度重视社会治理数字化转型,党的十九届四中全会提出,“ 必须加强和创新社会治理,完善党委领导、政府负责、民主协商、社会协同、公众参与、法治保障、科技支撑的社会治理体系”,强调把科技支撑作为完善社会治理体系的重要内容。

  • 2021-03-30
  • 阅读1270
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  • 34页
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前沿科技创新创业趋势分析

技术驱动社会经济发展,它的结构是能源和信息的组合,它是核心生产力。任何一个经济时代最关键的是核心生产力。

  • 2022-11-18
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  • 21页
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智慧电厂技术及方案(100页PPT)

智慧电厂以发电过程的数字化、自动化、信息化、标准化为基础,以管控一体化、大数据、云计算、物联网为平台,集成智能传感与执行、 智能控制与优化、智能管理与决策等技术,形成一种具备自学习、自适应、自趋优、自恢复、自组织的智能发电运行控制管理模式,实现更加安全、高效、清洁、低碳、灵活的生产目标。

  • 2023-07-19
  • 阅读3687
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  • 98页
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集团信息化总体解决方案

通过顶层设计,在集团战略、业务和信息化体系之间建立结构性联系 推动信息化体系从分散向整合转型,支持高效协同的新型企业集团 响应国家战略和行业趋势,推动集团业务创新和转型升级

  • 2023-06-09
  • 阅读1822
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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

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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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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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