本文为“2020年度中国智能制造最佳实践奖”参评案例。本次活动将评选出2020年度，为中国智能制造领域带来突出效益的最佳实践工程，全面介绍企业推进智能制造的步骤、重点与难点、获得效益等，分享建设过程中的经验，供广大制造业行业企业学习供鉴。
关于信息化、数字化与互联网化三者的关系我们通过下图可以看出一些端倪：很显然数字化包容了信息化，但不完全包容互联网化。信息化属于数字化的子集，实现了信息化，只能说是完成了数字化的一部分工作，比如信息化过程中很可能只是通过信息化系统将一部分业务实现了数字化。但是如果说一家企业较好的实现了数字化，那么则必然实现了信息化，因为全面的信息系统是企业数字化的前提，实现企业数字化的重要手段之一肯定是信息化系统。
促进大学与企业的合作是各个国家科技创新政策和创新体系建设的重点任务，近年来也出现了加强在基础研究和前沿技术领域加强校企融合协同创新的趋势。本研究借鉴了美国、日本等发达国家在共建研究机构、开展项目合作、人才交流等方面的经验，总结中国目前促进基础研究和前沿技术领域校企融合协同创新的主要做法和面临的问题，并在导向方针、协作机制、创新平台、政策环境等方面提出相关建议。
电厂多数脱硫装置采用烟气石灰石—石膏湿法脱硫工艺。该工艺主要由石灰石浆液制备系统、石膏脱水系统、脱硫废水处理系统组成。脱硫装置浆液内的水在不断循环的过程中，会富集重金属元素和Cl-等，一方面加速脱硫设备的腐蚀，另一方面影响石膏的品质，需要及时将废水排放。
烧成系统是水泥生产中最重要的环节，其工艺的复杂性与影响因素的多元性给实施智能实时优化控制带来困难。PIT智能实时优化控制系统根据生产过程数据、火焰监测系统数据和化验室数据，综合考虑实际工况和外部变量的影响，利用先进的算法和控制理念，实现具有全局观的烧成系统智能实时优化控制，是进一步挖掘系统生产潜力，降低系统能耗，实现智能制造的必由之路。
当前数字化转型大背景下，许多企业都在全力推动数据资产的落地实施，逐步开始汇聚数据、管理数据、利用数据、运营数据，创造数据价值。那么不同行业的数据资产管理都分别具有什么样的特点特色呢？企业的数据资产实施演进一般具有哪些发展阶段呢？体量不同、行业不同、组织架构不同的企业又该如何选择适合自己的实施抓手呢？以下内容将为大家呈现不一样的解答。
随着云计算、AI、边缘计算等新兴技术的不断涌现与成熟普及，数字世界正加速迈入万物互联的智能世界。百年汽车工业，也面临着产业智能化升级的现实挑战与历史机遇，以电动化、智能化、网联化、共享化为趋势的汽车“新四化”已成为行业内的普遍共识。
依据数据安全技术保护矩阵,实践基于数据标签的统一数据安全管控策略。在各场景中,基于标签和内容双引擎识别机制,实现动态安全技术保护
没有账户，需要注册
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。
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