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中石化资深专家分享智能自动化技术推动石油化工企业数字化转型升级

中石化资深专家分享智能自动化技术推动石油化工企业数字化转型升级

  • 2021-04-16
  • 阅读133
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德勤:预测性维护和智能工厂

不合理的维护策略会导致工厂产能降低5%-20%,工业企业由意外停机造成的损失高达 500 亿美元/年。 ??????????????????——德勤《预测性维护和智能工厂》

  • 2021-04-16
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工业互联网标识解析体系及产业应用

工业互联网在新基建的推动下加速发展,这也意味着更多行业相关的概念或技术开始进入大众视野,成为媒体和市场津津乐道的话题。 那么,今天“智能相对论”想要讨论的,正是与工业互联网相关的一个基础模块,也是其中关键的一个体系,即标识解析体系。 标识解析体系被外界谈论的并不多,但在工业互联网领域一直被行业关注。 疫情期间,中国信通院工业互联网与物联网研究所就曾携手中电互联打造了基于工业互联网标识解析体系的口罩溯源平台,并成功应用于长沙芙蓉口罩厂的生产线。 当即,在长沙芙蓉口罩厂生产下线的每一批口罩都可溯源,用户只需扫描包装二维码就可以查阅到口罩生产线、产品、生产批次、质检结果及生产日期等全部生产数据,实现疫情物资(口罩)的智慧可追溯性管理。 这不得不归功于工业互联网标识解析体系的应用。

  • 2021-04-15
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工业互联网标识解析应用案例集

开展跨领域、跨行业业务协同的重要前提是统一编码标识并进行认证和解析,针对资源编码不统一、生产过程不透明、重要产品难追溯和跨企业数据难共享,建立标识解析体系以及基于标识的云制造应用组件,能够有效支撑供应链管理、产品追溯、产品全生命周期管理、厂内物流、设备远程运维等业务场景。 依托航天云网平台的实践成效,快速在航空航天、汽车、机械、轻工等行业推广基于标识解析的云制造应用。快速实现航天云网平台已入驻企业资源整合、业务协同,提高企业从研发设计、采购供应、生产制造、运营管理、企业管理、仓储物流、产品服务等领域的资源配置效率,提升智能制造、协同制造、云制造能力,形成典型示范效应,快速推进标识解析体系推广应用。

  • 2021-04-15
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智慧工业:RFID仓储解决方案

在将托盘装卸进出货车车厢和集装箱时,其金属箱体对无线电波有着较强的反射,严重影响到RFID识读的效果和正确性。敖维AL-R100是一台智能化的RFID识读器,并提供四个天线接口可组成灵活的扫描隧道,可有效地提高识读效果和准确性。

  • 2021-04-15
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智慧工厂解决方案

随着泛在感知网络技术的发展,使得MES对制造过程感知和可视化能力将变得越来越强,使得提升MES分析、诊断、优化能力的大幅度提升成为可能,也必将会改变部分MES标准功能的业务流程; --设备运维从点检、巡检--》预测、预防性维护 --离线、经验式排产和调度--》在线优化派工与调度 MES对工业无线技术的支持能力在逐步的加强和提升 MES与感知网络技术的融合,将使MES相关理念进入到制造服务业的领域。

  • 2021-04-14
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整合资源、构建智慧园区整体解决方案

智慧园区是信息化向更高阶段发展的表现,具有更强的集中智慧发现问题、解决问题的能力,因而具有更强的创新发展能力。 更全面灵活的物与物、物与人、人与人的互联互通和相互感知(更好地发现问题) 更高效安全的信息处理和信息资源整合(信息处理) 更科学的监测、预警、分析、预测和决策 更高水平的远距离控制执行和智能化执行 更协调的跨部门、多层级、异地点合作 更强的创新发展

  • 2021-04-14
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人工智能AI助力智慧工厂安防建设方案

实现实时数据智能分析、实时现场报警联动等目标,为工厂全区域可视化监管、快速响应、远程调度等提供辅助手段和决策依据。

  • 2021-04-14
  • 阅读139
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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

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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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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