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IBM金融行业ATM方案建议书

金融行业对计算机应用系统的可靠性、安全性和可运行性等方面都有严格的要求。IBM的产品在设计阶段就充分考虑到金融业客户的要求,对产品不断改进,精益求精,确保产品能够满足金融业客户的需求。在将国外先进信息技术引入中国的同时,IBM 中国金融服务事业部结合 IBM 功能强大全线产品,把解决方案广泛地应用于中国的金融领域,从最早的运行在主 机系统上的 SAFE 系统到最新的系列解决方案:银行核心应用系统、全系列银行终端产品解决方案、呼叫中心、商业智能、网上银行、资金交易系统等等,为中国金融业电子化水平的不断提高作出了很大的贡献。

  • 2021-10-26
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工业4.0智慧物流园解决方案

每家入驻企业都是园区的客户,其基本信息登记较为完备,可看成为一“点”; 从开始和客户接触,客户入驻,到入驻以后客户的运行情况和园区对客户提供的服务这期间所有的相关活劢和历叱数据,则被称为是“线”。 能够汇总所有客户的基本信息,被称为“面”;

  • 2021-10-26
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制药行业工业4.0智能工厂解决方案

配方系统提高了工艺规程管理效率,杜绝人为错误: 符合国家标准对药品处方的规定; 企业根据生产批量、质量标准等要求,制定工艺处方; 图形化的工艺规程编辑器,可实现工序的制备方法、工艺及设备参数、质量标准等关键内容的数据化; 支持电子审批,减少60 – 80% 的配方审批时间; 用户权限集成,确保授权访问,保护企业核心技术;

  • 2021-10-26
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烟草行业工业4.0智能工厂解决方案

基于云计算和大数据技术:烟草生产排程采取制定年度生产计划,计划分解到对应烟厂。通过EW-APS可以实现各烟草工业集团公司集中排程,将排程结果下发给对应卷烟厂,二级供应商。 易往APS平台对接系统:包括SCM、ERP、MES、WMS、互联网等系统平台,为其提供战略、(预)战术、实时(滚动)、事件等排程、模拟、分析和决策等信息,成为其优化计算引擎。 易往APS平台部署:包括客户端产品、Web端产品、移动端产品和大屏展示端产品,以及数据库服务、应用服务、接口服务、Web服务等后台产品。

  • 2021-10-26
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汽车行业工业4.0智能工厂解决方案

在汽车制造业中,冲压、焊装、涂装、总装合为四大核心技术(即四大工艺)。 从结构上看,轿车/商用车属于承载式车型无骨架车身, 卡车/SUV属于非承载式车型有车架, 主要区别于总装车间的工艺。

  • 2021-10-26
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能源(石化)行业工业4.0智能工厂解决方案

生产执行系统:通过炼化设备、储罐等设备的数据自动采集,建立生产过程数字化管理MES系统;管理人员通过MES系统准确掌握各类生产动态信息,并对过程工艺状况、能源供应和消耗、半成品和库存,进行快速的生产调整操作。

  • 2021-10-26
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机械及装备行业工业4.0智能工厂解决方案

各层级管理人员通过易往智能制造系统对人、机、料、质量、效率、交期、成本等的实时跟踪管理, 从而实现KPI管理,进行实时准确的相关决策,提升企业运作效率及管理水平,降低制造运营成本。

  • 2021-10-26
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14-大屏可视化决策系统解决方案

系统集成公安日常监测预警、应急指挥调度、分析研判于一身,支持从警力警情分布、视频监控、卡口分布、辖区人口、重点场所等多个维度进行监测与管理;支持突发事件下的警情监控、态势分析、应急指挥调度管理。

  • 2021-10-26
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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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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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