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基于 Kudu 的电力辅助设备实时监控业务解决方案

目前 Hadoop 分布式大数据平台不支持电力辅助设备实时监控业务,加入 Kudu 存储系统可以有效支撑实时监控数据实时入库、实时查询、数据实时分析等各类场景,并根据实际需要选择 Impala-JDBC 连接的方式向实时监控业务的分析系统和展示系统提供快速的联机事务处理和联机分析处理的数据共享能力。首先对电力辅助设备实时监控业务应用的难点进行分析,然后介绍相关解决方案和基于 Kudu 的解决方案

  • 2021-02-12
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自动工控网关解决方案

业通信网关可以在各种网络协议间做报文转换,其功能可以通过一块芯片、一个嵌入式设备或板卡、或者是一台独立的设备实现。还有一些设备,如PC,也可以实现网关(或设备服务器)的功能。倍加福的智能系统部经理Helge Hornis指出,网关必须能够完整地解析出报文的内容,并且智能地将它转换为另一种协议。

  • 2021-02-11
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中服能源管理系统介绍

节能减排面临问题各行各业虽然早就着手研究节能减排问题,虽见成效,但还面临着以下挑战:1.利用何种手段分析能源利用的效率;2.如何量化地、准确地评估节能的效果;3. 如何有效选择、管理、运用众多的节能技术、节能产品; 4.如何有效监控众多用电、用水单元。

  • 2021-02-11
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电气设备运维系统

电气行业主要设备包括开关设备、变频设备及数字化智能终端,广泛应用于电力、水利、通讯、工业、新能源、石化、交通和基础设施等行业。中服电气设备运维系统实现了自动化数据与信息化数据流转的深度融合,采用云协同作业的方式,对终端用户设备实时监测,运用大数据分析,实现对设备故障提前预判,同时结合专家知识库、专家在线诊断、视频辅助判断等手段实现远程维修运维,实现工作的精细化、信息化、智能化。主要采用了中服CServerIot平台、DTU/工控网关设备、SaaS多租户管理、工作流和CCT组态工具等技术能力完成平台开发。

  • 2021-02-11
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起重机行业工业互联网和大数据平台建设方案

起重机行业工业互联网平台项目目标 建立起重机行业自主可控的工业互联网平台,支持后续应用的开发、运行、管理,基于平台实现起重机行业主业产品起重机的远程运维监控、能源管理,赋能起重机行业,为同行提供平台及应用支撑,形成行业品牌,替换现有平台,实现起重机设备及数据迁移,完成省级申报项目验收,运营工业互联网平台,在服务好起重机行业的基础上,向行业推广,赋能起重机行业。

  • 2021-02-11
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电气设备制造行业订单到现金项目方案

此方案的总体目标 在统一的平台上实现覆盖各类项目的全生命周期项目管理,动态实现对执行计划的监控与调整,实现在横向上能与职能部门在同一平台上并行协同进行计划的编制确认及下发,在纵向上能够与下属单位自上向下相互协同,进行计划进度、资源的协调、确认、执行与实时信息采集与反馈,通过系统的建设进一步规范项目管理体系,同时通过信息系统将管理流程、工作界面等进行固化与约束。 平台能够将现有的ERP、物料追溯管理系统、MES系统为主的系统进行集成,实现动态、实时、准确的底层执行信息反馈,减少管理人员人为采集、汇总、传达、协调项目相关信息,降低人力成本消耗,提高信息准确及时性。

  • 2021-02-11
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智能家居系统 --解决方案

智能家居是利用先进的计算机技术、网络通讯技术、综合布线技术,依照人体工 程学原理,融合个性需求,将与家居生活有关的各个子系统如安防、灯光控制、窗帘 控制、煤气阀控制、信息家电、场景联动、淋浴器等有机地结合在一起,通过网络化 综合智能控制和管理,实现“以人为本”的全新家居生活体验。 系统融合了自动化控制系统、计算机网络系统和网络通讯技术于一体的网络化智 能化的家居控制系统。不仅具有传统的居住功能,兼备建筑、网络通信、信息家电、 设备自动化,集系统、结构、服务、管理为一体的高效、舒适、安全、便利、环保的 居住环境,提供全方位的信息交互功能,帮助家庭与外部保持信息交流畅通,优化人 们的生活方式,帮助人们有效安排时间,增强家居生活的安全性,甚至为各种能源费 用节约资金。

  • 2021-02-11
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数字化、智能化车间规划与建设(100页ppt)

包括:1、数字化智能化车间概述2、数字化智能化车间的实施步骤与要点3、车间布局与数字化装备/产线建设4、物联网建设与数据采集5、数字化生产管控平台建设6、数字孪生车间与大数据应用7、应用案例

  • 2021-02-10
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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

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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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