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基于工业互联网平台的矿山机械设备智能化管理

目前矿山机械现场单一自动化系统基本已经实现,绝大多数单系统都已基本上实现了各自子系统的自动化管理。到目前为此,虽然高速网络及软件技术得到了飞速发展,但数字化矿山建设在绝大多数的矿山企业仍然处于浅层次的综合自动化水平,主要实现的本地的监测监控。只有在单系统自动化的基础上,通过高速网络接入各单系统,充分数据融合,建立合理的联动机制才能完成从单系统自动化到综合自动化的转变,该部分的转变从投入的资金和实现的容易度相对来讲可实现性和可控性都比较容易,但是从综合自动化向数字化矿山发展,涉及的面比较广,必须由多方共同来推进,一般涉及到“展现三维化”、“空间数字化”及“管理信息化”三大方面,三者缺一不可,通过三者的有机融合,再通过合适的可视化工具进行展示,同时通过科学合理的管理制度和流程加以应用才真正有意义。

  • 2021-07-16
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智能工厂物流系统规划步骤

智能工厂物流规划是一个系统规划的过程,需要遵循一定的规划步骤。智能工厂物流规划的一般步骤,包括需求梳理、概念设计、初步规划、详细规划、方案验证、实施落地等六个阶段。

  • 2021-07-15
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2019-全球教育峰会-马来西亚彭亨大学IT转型智慧校园

马来西亚彭亨大学(Universiti Malaysia Pahang,UMP)由马来西亚政府于2002年2月16号设立。马来西亚彭亨大学是一个专业的技术大学,专注于工程技术领域。在研究方面,马来西亚彭亨大学聚焦应用研究和工业项目,以丰富教学和学习过程,促进研究产品的商业化。

  • 2021-07-14
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由CIM到城市地下空间的数字孪生研究

城市信息模型,是以城市信息数据为基数,建立起三维城市空间模型和城市信息的有机综合体。从范围上讲是大场景的GIS数据+小场景的BIM数据+物联网的有机结合。与传统基于GIS的数字城市相比,CIM将数据颗粒度细化到城市单体建筑物内部的一个机电配件、一扇窗,将传统静态的数字城市升级为可感知、动态在线、虚实交互的数字孪生城市。

  • 2021-07-14
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容器混合云趋势与展望

易用的 DevOps体验:整合云原生工具链:Prometheus, Istio, Knative, Tekton, etc; 统一化管理 IT平台:Kubernetes统一用户认证,安全政策,集群配置; 经认证的 Kubernetes:Kubernetes广泛部署,从数据中心到边缘节点。

  • 2021-06-30
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智能客服与营销专场-平台型战略合作互利共赢-叶萌

猪八戒网不仅为人才匹配全球商机,而且还凭借自身专业孵化能力为每一位人才赋能,帮助他们突破时空限制,最终实现“我在猪八戒,服务全世界”。同时,猪八戒网通过整合平台专业人才资源,输出了完整的“互联网+行业”解决方案,让雇主可以在平台上“找专业人做专业事”,进而专注于自身核心业务、提高工作效率。

  • 2021-06-25
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2017腾飞视频-企业与创客精确大数据共享的服务生态圈商业计划书【最终版】

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-24
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盛初工业企业智能制造诊断管理平台

盛初工业企业智能制造诊断管理平台是一个智能工业诊断平台。通过调研、问卷和大数据分析诊断出企业所处工业阶段,并给出提升建议;同时,企业可以在建议基础上按步骤,按先后顺序开展信息化项目、体系贯标项目、自动化设备升级项目、车间自动化项目等,在平台上针对不同项目预制了管理看板,对项目过程重要节点进行管控,帮助企业切实完成项目并收获价值。

  • 2021-06-23
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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产品介绍

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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