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联通5G专网赋能仪器仪表智能化的应用

根据工业互联网、智能制造、互联网+协同制造、两化深度融合等国家战略,对仪器仪表领域智能化生产与应用提出了新的要求。以5G网络为承载核心,智能网关、边缘计算、人工智能等先进技术的快速发展,基于国家智能制造标准体系规范及企业现有的智能制造基础条件,仪器仪表制造业聚焦高精度压铸产品的数字化研发、精益化管控、智能化生产等关键业务提出新的需求。

  • 2022-03-23
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5G光芯片行业发展现状

激光器芯片简称光芯片,是光器件的核心元件,基于受激辐射原理,用于光电信号转换。激光器芯片通过TO、COB等封装形式制成光模块,用于电信和数据中心市场。在光模块产业链中,光芯片处于核心地位,具有高技术壁垒,成本占比接近50%且有提升趋势。光器件是光通信系统的核心。光通信以激光作为信息载体,以光纤作为传输媒介的通信方式,现已取代电通信成为全球最重要的有线通信方式。光通信行业主要由“光器件、光纤光缆、光设备”三部分组成。根据种类不同,可分为有源光芯片和无源光芯片,有源光芯片又分为激光器芯片(发射端)和探测器芯片(接收端)。其中激光器芯片价值占比大,技术壁垒高,是光芯片中的“明珠”。根据基板(衬底)材料的不同,可将激光器芯片分为磷化铟(InP)、砷化镓(GaAs)、硅基(Si)等种类。

  • 2022-03-23
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5G技术赋能下的行业变革

5G是一种演进技术,也是4G技术的进阶。它支持更大容量和毫秒级延迟;5G技术所带来的更友好的生态系统不仅仅体现在极快的数据传输速度上,与现有技术相比,5G技术的单位面积连接设备的数量将最多提升至100倍,而且具有更小的滞后或延迟性。这些容量提升将大大加快物联网(IoT)设备的采用和性能改进,从而在更小、更集中的区域内全面提升众多互联设备的鲁棒性和可靠性。5G的到来,带来最大的影响之一是帮助实时决策。

  • 2022-03-23
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数字孪生本质及落地

毋庸置疑,数字孪生是当今智能制造领域最热的话题之一,Gartner自2016年连续三年将数字孪生列为十大战略科技发展趋势。近期埃森哲对全球6,200多位业务和信息技术高层管理者进行了调查,其中包括250名中国企业高管,有88%中国高管预计所在企业未来三年内将加大数字孪生领域的投资力度。数字孪生已经成为众多企业数字化转型的重要抓手。

  • 2022-03-23
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数据指标体系构建一文读懂

人类及科学的发展是与时俱进的,早期为了使自然科学的实验及结果更具统一性及方便标准化衡量,一些标准化的专业指标应运而生。随着人类社会的发展,社会科学也越来越需要统计学来进行事物的衡量,一系列统计学指标也逐步产生了。随着新信息技术的发展,数据指标逐步被大众认可为衡量目标的方法。

  • 2022-03-09
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工业互联网引发的制造业商业模式的变革

工业互联网引发的制造业的商业模式的变革,并不是搞噱头,我对工业互联网也称的上是有深入的研究,在2021年的时候,第一成为了海尔卡奥斯的外部专家,卡奥斯也是中国做工业互联网做的最好;第二为西门子的mindsphere的生态伙伴在国内的推广做了咨询。所以有一些比较深度的了解,也用不着备课,今天讲的大部分都是在脑子里面直接表达出来的。

  • 2022-03-09
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为什么国企要加快推进数字化转型?

有研究发现,数字化相关技术可为企业提升约60%的作业效率,降低20%的人力成本,提升50%的管理效率 ■ 数字化转型可能面临资金短缺、人才匮乏、技术不足、沉没成本高等一系列挑战,集中体现在“三不”现象:不想、不敢、不会 ■ 国企数字化转型方案往往只能是“一企一策”的定制化操作,几乎没有统一标准和通用模板可以套用

  • 2022-03-09
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面向智能制造全价值链的精益数字孪生体

当前,世界主要国家都在科技发展的新机遇中大力推动制造业产业创新,在这样的背景下德国提出了“工业4.0”概念,美国发布了先进制造业国家战略计划,我国也确定了以智能制造为核心建设制造强国的总体战略,这些战略计划都将实现智能制造作为新一轮制造业发展的核心。

  • 2022-03-09
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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