大地测量控制点坐标转换技术规程

采用国内外成熟的高精度数据处理软件对GNSS连续运行基准站观测数据进行处理与平差，获得各站点在现ITRF框架、观测历元下的位置和基线向量。省级GNSS连续运行基准站作为省级2000国家大地坐标系框架基准，需将相邻省份的相邻GNSS连续运行基准站纳入本省GNSS连续运行基准站一同处理。

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探索数字化实践路径引领有色矿业数字化转型

近年来，紫金矿业运用5G、物联网、人工智能、云计算、大数据、数字孪生等新一代信息技术，积极探索数字化转型的实践路径，并成立紫金智信和紫金智控两家科技公司，为紫金矿业的数字化转型提供自主服务能力，同时期望通过一系列优秀实践案例，突破技术壁垒和数字化转型核心技术，打造“智慧矿山”、“智能工厂”，为行业赋能，成为有色矿业数字化转型的引领者。

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工业4.0时代数字孪生加速制造业数字化转型

目前，51WORLD已与招商局、长沙轨交、航科院、航天科技、中船重工、国家电网、北控水务、上汽集团、中铁工程等工业领域代表合作伙伴建立了友好的合作关系，在港口、轨道、航空、航天、船舶、能源、水利、汽车、制造等多个细分领域已有数字孪生港口、工厂、轨道、机场、水利、制造等案例落地……

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新舟飞机智能化精益生产线构建技术研究

针对飞机总装生产线的特点和发展趋势，阐述了飞机智能化精益生产线的内涵、智能化的特征，提出了总装移动生产线构建架构及各系统的基本组成。介绍了新舟国产涡桨支线飞机精益化构建的总体需求和一般流程，对构建智能化精益生产线过程中关键应用技术和相关实践应用情况进行了描述。实践应用证明了精益生产在生产线建设中的重要性。

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智慧工厂实现的方法策略

文章首先阐述了智慧工厂建设的背景和意义，然后分析了国内外智慧工厂的建设现状，最后提出了智慧工厂建设的框架和建设方案。通过专业手段进行智慧工厂框架的搭建，使智慧工厂在建设过程中能够满足智慧属性，并在智能化程度方面得到有效提高，为整个工厂生产提供了有力支持，解决了工厂生产中存在的技术问题。

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基于精益思想对航天制造现场改善的思考

针对航天地面设备制造现场生产成本高、质量稳定差、准时化交付低等现状问题和改善的迫切性，简要阐述了精益生产理念、七大浪费的种类、国内外应用情况以及精益生产的重要性，提出了基于精益生产思想的航天地面设备制造现场改善方法，按“人、机、料、法、环、测”六个关键纬度进行了现场问题列举，从七大浪费角度归类了浪费的类别，并结合航天生产特点提出了具体的改善措施，同时对精益生产思想推进和落地从意识培养、参与范围、管理变化、资源配备和管理与技术相融合等提出了注意事项。国内外多个航空、航天等企业应用实践表明，精益生产模式对多品种、小批量、短周期突出特点的产品制造现场的质量、效率、成本有明显改进，企业综合效益明显提升。

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以价值为导向的精益管理在煤机企业的实践

为了实现企业持续发展，员工长久幸福，郑州煤矿机械集团股份有限公司在分析行业形势和企业优劣势的基础上，提出两化发展战略，以“打核心争方”“打造世界一篮煤机企业”为发展目标，以实“价值”为导向，以精管理为主要抓手，以高绩效团队和领导力建设为基础，通过充分识别客户的“价值”，结合多年实践探索，逐步打造了按用“三类改善”，围绕“两个卓越”，遵循“五大主线”，保证实现与客户的“三个期”（质量同制，交期同期，成本同期），进面实现卓越绩效，卓越现场，卓越团队，卓越流程，实现公司持续生存和发展。并不断为员工谋取更大的幸福。

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我国制造业精益管理战略分析及粤港澳大湾区建设的思考

分析研究了我国制造业在当前转型升级和跳出中等收入陷阱环境下的精益管理发展的战略。参考发达国家制造业管理创新发展路线图的启示，并根据我国制造业现状，提出了精益管理创新的方法和策略；详细介绍并分析了几个中国企业精益管理的成功案例；为粤港澳大湾区的制造与服务业建设提出相应的建议。

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清华大学：中国企业数字化转型研究报告2023

技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。

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融入知识图谱的大模型在企业服务中应用

企业级海量数据的知识化已日趋成为行业共识，通过海量数据的知识化集成，可以加速数据标准化、消除/减少歧义、链接数据孤岛等。知识图谱作为表达能力更强的数据建模形式，也需要不断技术升级与时俱进。知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。

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基于贝叶斯深度学习的预后驱动预测性维护框架

在这项工作中，提出了一种新的预测驱动的产品数据管理框架，它提供了一个集成RUL预测和维护决策的综合解决方案。在预测阶段，我们采用基于BDL的框架来限定任意的和认知的不确定性，并输出RUL的预测性分布。在维修决策阶段，提出了一种在一般检查场景下的实用策略。该模型能够在任何时刻快速评估R选项和DN选项的成本率，并生成满足操作约束的暂定的产品数据管理计划。随着逐步收集更多的CM数据，我们的框架动态更新和调整维护和备件订购决策，以生成更可靠的PDM时间表。通过与几种基准策略的比较，基于NASA Ames预测卓越中心提供的涡扇发动机数据集，我们发现基于BDL方法驱动的基准策略可以在不确定性量化的情况下增强预测结果，从而提高动态PDM决策的性能。在定期和不定期检查的情况下，建议的政策导致的平均成本率非常接近理想的政策。这项研究对行业具有实际意义，展示了将不确定性量化和操作约束纳入到PDM政策中的好处。增强的策略性能带来了更好的维护规划，降低了成本并提高了盈利能力，同时还提高了客户满意度。

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SCI一区论文学习|一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法

本期给大家推荐李乃鹏教授的一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法。基于状态维修(CBM)通过预测设备剩余使用寿命(RUL)，在设备发生故障前制定维修计划，是保证设备安全运行的有效手段。由于监测中断和/或传感器读数丢失会产生片段数据。而片段数据只记录了一个随机的退化过程，初始退化时间信息通常会丢失。因此，无法使用常用的时间相关建模框架对其进行建模。为解决这一问题，文章提出了一种基于片段数据的非参数退化建模方法用于RUL预测。该方法利用基于退化状态的函数定义剩余寿命。并提出了一种基于极大似然估计的主分析(PAMLE)算法来恢复故障单元的缺失数据。最后，通过疲劳裂纹扩展数据集和锂离子电池退化数据集验证了该方法的有效性。