点轴理论视角下环纳木错旅游基础设施建设研究
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MES软件即制造企业生产过程执行管理软件，是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。 [1] MES 可以为企业提供包括制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块， [1] 为企业打造一个扎实、可靠、全面、可行的制造协同管理平台.
MES制造执行系统 （manufacturing execution system，简称MES）是美国AMR公司（Advanced Manufacturing Research，Inc．）在90年代初提出的，旨在加强MRP计划的执行功能，把MRP计划同车间作业现场控制，通过执行系统联系起来。这里的现场控制包括PLC程控器、数据采集器、条形码、各种计量及检测仪器、机械手等。MES系统设置了必要的接口，与提供生产现场控制设施的厂商建立合作关系
MES软件即制造执行系统 （manufacturing execution system， 简称MES）美国先进制造研究机构AMR（Advanced Manufacturing Research）将MES定义为“位于上层的计划管理系统与底层的工业控制之间的面向车间层的管理信息系统”,它为操作人员/管理人员提供计划的执行、跟踪以及所有资源（人、设备、物料、客户需求等）的当前状态。
制造执行系统协会（Manufacturing Execution System Association，MESA）对MES所下的定义：“MES 能通过信息传递对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理。当工厂发生实时事件时，MES能对此及时做出反应、报告，并用当前的准确数据对它们进行指导和处理。这种对状态变化的迅速响应使MES能够减少企业内部没有附加值的活动，有效地指导工厂的生产运作过程，从而使其既能提高工厂及时交货能力，改善物料的流通性能，又能提高生产回报率。MES还通过双向的直接通讯在企业内部和整个产品供应链中提供有关产品行为的关键任务信息。”
MES制造执行管理系统是企业CIMS信息集成的纽带，是实施企业敏捷制造战略和实现车间生产敏捷化的基本技术手段。
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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云www.cserver.com.cn 中服云长期致力于工业物联网平台及工业APP的研发和服务，是业界领先的工业物联网厂商。其工业物联网平台系列产品是基于云计算、大数据、人工智能等前沿技术构建的综合性工业物联网解决方案，包括基本版、企业版、集团版、数字孪生版和设备版，旨在为不同规模、不同需求的企业提供定制化的数字化转型解决方案。 该平台具有设备接入与数据采集、数据存储与管理、数据分析与可视化、故障预警与预测性维护、数字孪生与仿真优化、跨平台协同与集成等核心功能，可应用于制造业、能源行业、设备制造、高端制造等多个领域。
数据巳成为关键生产要素。 在数字经济时代， 数据作为与传统生产要素（土地、 劳动力、 资本、 技术）并列的新型要素， 其价值本质在于通过汇聚、 加工和应用， 优化资源配置、 提升生产效率并创造经济价值。 这一地位的确立源于数据在经济社会发展中的核心驱动作用， 它不仅是信息社会的基础资源， 更是推动新质生产力发展的核心引擎。 习近平总书记指出， 数据是数字经济时代的基础性资源、重要生产力和关键生产要素。 近年来大模型技术不断取得突破， 大规模高质量训练数据的投入在其中起到了关键作用，也进一步将？“？以数据为中心的人工智能？“？推向一个新阶段。 在国家层面， 以《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》 (“数据二十条”？)为核心框架的数据基础制度体系巳经构建。 该体系围绕数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四大支柱深化制度建设，旨在激活数据要素潜能并规范市场秩序。 这？一“？四梁八柱”式的制度设计， 正从政策框架向实操落地转化， 为数字中国建设筑牢制度根基。 流通利用具有显著紧追性。？一要突破经济增长瓶颈。 通过数“ 十五五”？时期(2026—2030年）， 推动数据资源高效据流通优化资源配置， 提升全要素生产率， 显著降低传统要素（资本、 劳动力）错配成本。 二要满足新质生产力培育的追切需求。 人工智能、 生物育种等战略新兴产业依赖高质量数据融合；数据流通滞后将直接阻碍大模型训练、 新材料研发等关键创新进程， 削弱国际竟争力。 三要破解数据要素市场化改革的深层次梗阻。权属界定模糊导致企业？“？不敢流通”等制度性堵点亟待疏通；数据跨境流动、 隐私保护等风险尚未建立系统化治理框架；安全与效率的平衡面临挑战。 四要抓住全球竟争格局重构的战略窗口期。 加速应对以美国为首的数据跨境流动规则体系， 提升我国数据跨境流通能力与数字贸易规则话语权。 因此， “ 十五五”时期需以流通效率跃升为核心突破口， 系统破解制度、 技术、 安全三重约束。 AI大模型爆发对数据流通利用提出新挑战。AI时代对数据处理的规模与速度要求实现了数量级的跃升， 且数据呈现出巨量小文件、 单一？目录海量文件等独特特征；CPU、 网络的新发展也需要全新软件的匹配， 这都对面向AI时代的分布式文件系统提出了新挑战。 伴随千行百业的数字化转型迈向深水区， AI、 HPC、 大数据等新型关键应用正加速融入企业生产决策系统， 其对业务体验和底座支撑的要求也水涨船高， 既有的存储产品及解决方案难免捉襟见肘。 尤值？一提的是， 生成式AI浪潮打开了？“？潘多拉魔盒？＂， 激活了视频、语音、 文本、 图片等海量非结构化数据的潜能。 很多企业数据中心汇聚了不同应用的多种类、 多格式、 多协议数据， 这对实时分析、 智能决策、 节能减碳提出前所未有的挑战， 以存力变革推动数据服务跃迁势在必行。 本报告着眼于健全AI领域数据资源高效流通利用的政策措施， 提出适应AI应用的数据资源高效流通利用技术路径， 打造高性能分布式存储全闪化数据基础设施底座， 健全精准高效的数据管理体系，构建智能化、 一体化的数据流通利用平台， 深化AI领域数据资源高效流通利用场景， 促进数据高质量供给、 高效流通利用， 降低社会用数成本和用数门槛， 赋能实体经济， 促进社会高质量发展， 打造国际竞争新优势，构建？“数据要素？X？人工智能“？双向赋能的发展格局。
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