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工业工程视角下M集团的成本管理

从企业的最终目的——获得最大收益出发,很少有企业会选择提高产品价格,而群众也更倾向于用更低的价格去购买同样的产品。所以对于大多数企业来说,降低成本无疑是更好的选择。即成本管理对企业有着非常重要的意义,它不仅能通过降低企业成本使得企业的竞争力提升,还能进一步增强企业所有成本资料的准确度,更利于企业领导人的经营管理。

  • 2022-04-08
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探析陆战场无人化作战中的认知电子战

认知电子战源于美军概念,是指为应对未来战场电磁环境复杂极变、新电磁波形自主适变、敌对威胁目标智能多变等影响,在传统电子战方式基础上系统扩展智能化电子对抗手段,实现环境感知、干扰措施合成、干扰有效性评估等均具备实时、可靠的自主作战能力。其工作原理是,首先借助自身智能手段率先完成自适应侦察感知,而后通过对海量数据进行智能化辅助处理析出可用知识,进而智能制定并组织电子攻击,同步由持续工作的智能感知模块评估攻击效能,最后适情指导系统实施补充电子进攻。

  • 2022-04-12
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工业互联网支持下的数字孪生车间

随着信息时代的发展,数字孪生技术已成为实现智能制造的方法之一。首先说明了数字孪生的产生背景,数字孪生技术是实现信息空间和物理空间信息数据融合的重要方法、手段。接着从模型、数据、应用等不同方面,对智能车间数字孪生技术进行了探讨,同时比对了不同公司对数字孪生技术在车间应用的侧重点。通过比较智能车间相关概念,得出了数字孪生车间是一种新的车间运行模式,其关键问题是实时数据传输。工业互联网是一种将人、数据和设备等连接起来的网络技术,通过物联网等技术可以实现实时数据传输。分析了工业互联网技术的发展及工业互联网技术对实现数字孪生车间的技术支持,最后对数字孪生技术的发展进行了展望。随着数字孪生技术在车间中的运用,数字孪生车间必将成为未来智能车间的一种重要的实现方式。

  • 2022-04-08
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航空发动机的数字孪生体解决方案

航空发动机是航空器飞行的动力,是航空器的“心脏”。目前应用最为广泛的航空发动机为燃气涡轮发动机,它主要由进气口、压气机、燃烧室、涡轮和尾喷管组成。从进气口进入的空气在压气机中被压缩后进入燃烧室,在燃烧室中与喷入的燃油混合燃烧,生成高温高压的燃气。燃气在膨胀过程中驱动涡轮高速旋转,将部分能量转换为涡轮功。涡轮带动压气机不断吸进空气并进行压缩,使发动机能连续工作。由压气机、燃烧室和驱动压气机的涡轮这3个部件组成燃气发生器,它不断输出具有一定可用能量的燃气。

  • 2022-04-08
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中国联通:深化数字科技赋能加快推进乡村振兴

数字渔船系统充分考虑到渔民的使用体验,渔民可通过安装“渔船卫士”终端实现一键报警、家人实时交流等功能,还可以通过终端接收新闻、天气预警、通知公告、政策法规、智能 AI 语音等消息,让渔民能享受到看得到、摸得着的实惠。

  • 2022-04-07
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数字孪生技术在美海军装备保障领域中的应用

数字孪生技术作为当前智能制造技术中的热点,正在给全球传统制造业带来巨大变化。在海军装备保障领域引入数字孪生技术,势必推动装备保障等领域的变革升级。目前数字孪生技术在武器装备预测性维护、武器装备智能管控、维修保障智能工厂等方面均有较好的应用前景。随着工业互联网、人工智能、大数据等技术与制造业的深入融合,数字孪生将更容易实现。近年来,美海军大力发展数字孪生技术,打造数字工程生态系统,将现有武器装备作战系统提升为基于模型、由数据驱动的集成化实践,极大提升武器系统的快速规划、敏捷设计、高效制造和精确保障,使美海军超越快速变化的威胁和技术进步,更快地向作战部队交付先进作战系统,同时更具经济可承受性和持续保障性,以支撑美国第三次“抵消战略”。

  • 2022-04-07
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数字孪生驱动的产品智能制造

数字孪生是世界范围内关注和研究的热点领域。数字孪生是工业基因,也是通用智能基础设施,这些先天属性使其有望成为21世纪最具颠覆性的创新领域之一。智能制造是一类典型的复杂系统,非常适宜采用数字孪生理论来观察和研究。产品是智能制造的核心,产品加工制造模式的改进和产品质量的提升关乎整个制造业转型升级的成败。当前,如何应用好数字孪生理论和技术,使之更好的服务于产品智能化生产成为关键问题。

  • 2022-04-07
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边缘云的技术挑战和应用创新

在5G之前的行业应用场景,要么是通过云计算服务承载,要么是单纯的网络服务。而5G网络建设之初,就是面向产业互联网需求而制定的。所以,当前,传统的消费场景升级和数字化转型升级的产业场景,都需要5G网络+云计算的云网融合技术来提供服务,而边缘计算又恰恰是云网融合的最佳着力点,这就形成了消费和产业场景,双轮驱动边缘计算的发展的现状。

  • 2022-04-07
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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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