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基于华为 AirEngine Wi-Fi 6 AGV无损漫游无线通信方案

随工业、物流自动化发展浪潮,全球物流IT投资额持续快速增长。其中仓储物流是物流产业中最重要的环节之一,也是对网络需求最多的物流子场景,仓储IT投资在整个物流行业中占比达47%。从行业趋势上看,仓储物流行业向信息化、自动化、智能化发展。 物流行业需求快速发展的同时,自动机器人控制、调度对WLAN通信实时性、可靠性、并发能力提出了前所未有的要求。而针对传统上网或人工仓储应用的现有网络难以满足特性和规格要求,为WLAN自动仓储应用方案带来新的机遇和挑战。本方案采用Wi-Fi 6技术与AGV技术结合,解决了无人仓高性价比、多机高并发、低时延、高可靠无线通信的要求。未来还可以扩展至工业环境其他的AGV场景。

  • 2021-03-21
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基于SDN技术的工业网络互联及协同平台解决方案

针对企业外网络化改造集成应用需求与挑战,聚焦基础架构设计、关键技术攻关、平台构建等,重点开展基于SDN技术的新型工业互联网架构设计,大规模网络操作系统、云网一体边缘计算平台、数据中心网络、网络智能运维、工业设备信息采集、工业大数据等核心关键技术,构建低时延、高可靠、广覆盖、可管控的工业互联网示范网络。

  • 2021-03-21
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腾讯区块链方案白皮书:底层技术平台及五大场景解决方案

日前,腾讯正式发布了区块链方案白皮书,旨在与合作伙伴共同推动可信互联网的发展,打造区块链的共赢生态。与此同时,具有自主知识产权的腾讯区块链行业解决方案也于官方网站正式发布。数字经济时代,腾讯区块链将以其高性能、高安全性、高速接入、高效运营等核心优势,在鉴证证明、智能合约、共享经济、数字资产等领域拥有多样化的应用前景,为合作伙伴提供金融级区块链基础设施的同时,也为用户提供更安全、平等的产品服务。

  • 2021-03-21
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智能烟感OTA解决方案

随着国民经济和社会发达程度的提高,社会消防的安全意识会大幅提高并且将有庞大的市场空间(约有6000万个体商户,5000万厂房仓库,4.3亿住户家庭),据权威机构预测,2020年消防行业市场将超过3200亿元,而消防行业报警器设备市场规模将会达到464亿元,消防烟感年需求量近2000万支,消防报警设备市场占整个消防行业的14.5%,行业维持在15%-20%的增长速度。

  • 2021-03-20
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电力设备状态监测大数据发展综述

分析了状态监测数据的大数据特征,并从大数据技术、大数据思想方法、大数据算法三个层面论述了大数据对电力设备状态监测的提升点。其次给出了基于大数据的电力设备状态监测系统架构,并从数据采集、数据去噪、特征提取、模式识别、知识挖掘、数据可视化几个方面论述了大数据与状态监测各个环节的结合点。最后通过一个综合监测系统案例,分析了大数据在多源异构数据融合、综合分析与诊断、设备故障预测上的应用。大数据在电力设备状态监测上的深入应用,有利于解决设备状态评价和故障预测的难题,推动该领域朝着更加智能化的方向发展。

  • 2021-03-19
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基础电子元器件产业发展行动计划

信息技术产业是关系国民经济安全和发展的战略性、基础 性、先导性产业,也是世界主要国家高度重视、全力布局的竞 争高地。电子元器件是支撑信息技术产业发展的基石,也是保 障产业链供应链安全稳定的关键。当前我国电子元器件产业存 在整体大而不强、龙头企业匮乏、创新能力不足等问题,制约 信息技术产业发展。

  • 2021-02-25
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可快速部署的低成本多源异构数据采集和可视化解决方案

工业互联网平台是工业互联网建设的核心。工业设备上云正成为牵引工业互联网平台发展的先导性应用,也是当前工业互联网平台建设的切入点。 工业设备上云就是通过建立实时、系统、全面的工业设备数据采集体系。构建基于云计算的数据汇聚、分析和服务平台,实现工业设备状态监测、预测预警、性能优化,引导带来工业互联网平台的功能演进和规模商用。工业设备种类繁杂、数量多、通信协议与数据格式各异,当前尚缺乏有效的技术手段能够低成本、便捷地实现工业设备快速接入平台,导致绝大部分平台的设备接入数量有限。

  • 2021-03-21
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基于数字孪生的石化工业互联网综合应用案例 ——石油和化工工业互联网平台ProMACE创新应用

石化盈科打造的面向石油和化工行业的工业互联网平台ProMACE,是新一代信息通信技术与实体经济深度融合的基础设施,是支撑流程型智慧企业研发设计、生产制造、供应链管理、营销服务各业务环节的核心载体;是信息物理系统(CPS)在石油和化工行业的具体实现;是流程制造数字化、网络化、智能化的关键引擎。

  • 2021-03-21
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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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