数据成为数字化时代政府和企业的要素资产,数据质量是数据资产建设的核心工作。对数据质量的概念和传统“六维度”方法论进行了系统性审视,并结合实际案例阐述数字化时代应以“业务真实性”为数据质量工作的主线,并提出建设真实可信数据资产的融合计算策略。
为深入贯彻省第十四次党代会部署,加快建设现代数字政府,根据《江苏省国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》(苏政发〔2021〕18号)和《中共江苏省委江苏省人民政府关于全面提升江苏数字经济发展水平的指导意见》(苏发〔2022〕7号)、《江苏省“十四五”数字政府建设规划》(苏政办发〔2021〕61号),制定本实施意见。
2021年,中共中央、国务院印发的《国家标准化发展纲要》指出要“在两化融合、新一代信息技术、大数据、区块链、卫生健康、新能源、新材料等应用前景广阔的技术领域,同步部署技术研发、标准研制与产业推广,加快新技术产业化步伐。”当前,新一代信息技术加速更迭,数字化、网络化、智能化深入发展,产业数字化转型成为大势所趋。以标准化为重要抓手,全力推进新一代信息技术创新和融合应用,是紧扣制造强国和网络强国建设目标,落实国家信息化发展战略的重要举措。
数字孪生在最近几年内被业界重新谈起,各领域都在基于数字孪生的技术理念来构建相应的体系、方案及生态,在工业互联网领域已经有不少的企业在积极尝试落地。数字孪生有5个成熟度等级[1],从“数化”、“互动”、“先知”、“先觉”、到最高等级的“共智”,代表数字孪生体的不同成长阶段。电力行业作为国民经济的基础支撑行业,伴随着新基建和能源互联网的建设,随着大数据、人工智能和工业互联网相关新一代信息技术的不断成熟,借助数字孪生也在推进相关实践。面向新一代配电网规划、建设、维护和管理需要的配电网数字孪生体已经逐步实施到“先觉”阶段,在某些场景中已开始探索“共智”。建设配电网数字孪生评价系统,能够支撑加快建立安全、经济、精准、智能的配电网建设、运维与运营模式,打造智慧可靠、节本增效的下一代配电网建设新标杆,探索可复制可推广的物联网高质量发展路径。
工业互联网是第四次工业革命的关键支撑和竞争焦点,以核心综合基础设施的形态,通过“人、机、物、数、用”的安全互联和融合,提升工业领域的数字化、网络化、智能化水平,构建全要素、全产业链、全价值链的新型生产制造和服务体系,成为推动数字经济与实体经济深度融合的关键路径,同时成为全球主要经济体经济高质量发展的共同选择。
智能生产管控是智能制造的核心表现形式。本文以智能制造CPS理念为牵引,通过对标实时状态感知、分析推理决策,以及闭环控制执行的智能生产管控需求特征和数字孪生技术内涵,建立了业务需求与技术融合的结合机制。结合科研项目实践,给出了制造服务化智能配置管理决策和自适应智能加工工艺决策的基于数字孪生的智能生产管控应用重点案例,并结合当前自动化产线建设热潮,给出了基于数字孪生的智能生产线运行模式发展趋势的判断。
十四五规划期(2021-2025年),是中国经济在全面小康基础上,迈向现代化目标的第一个五年规划,在中国迈向全面现代化历程中,居于承前启后的非常重要的历史位置。十三五期间,中国经济发展开启了从高增长转向高质量的伟大征程,同时也面对了空前严峻的困难和挑战。中国经济发展的国内外环境已发生深刻变化,在国际金融危机后,世界经济增长势头走弱。与此同时,中国国内市场需求亦呈走弱态势。受内需外需持续走弱制约,中国经济增长率呈现持续下降态势。在新冠疫情对经济的巨大冲击下,GDP增长率由2016年的6.7%持续下降到2020年的4%(考虑疫情冲击,预测值),由此形成了经济进一步下行的较大惯性。能否有效控制经济下行态势,开启经济增速新的平稳回升期,是从十三五规划转入十四五规划时一个非常重大、非常紧迫的任务。
工业控制系统(ICS)对于支持国家关键基础设施和维护国家安全至关重要。ICS所有者和运营商采用新技术提高运营效率,将操作技术(OT)连接到企业信息技术(IT)系统和物联网(IoT)设备后,由此产生的网络安全风险引起人们的广泛关注。针对电力、石油和天然气行业的网络攻击就像飓风一样不可避免,网络犯罪分子专注于利用新的数字化网络和物联网连接设备,以此为跳板,接入关键基础设施,通过破坏电力、石油天然气和水等公共服务危害社会。特别是勒索软件和其他网络攻击,通常以ICS为目标实施破坏运营或窃取知识产权等攻击。因此,能源行业、制造行业、公用事业、医疗保健和其它依赖于ICS的运营机构需要采取积极有效的措施,保护当前和计划中的ICS的基础设施及信息安全。
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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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
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。
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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