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全站仪任意坐标系三维变形监测方法

介绍了全站仪任意坐标系三维变形监测方法。即初次、后次监测通过全站仪任何位置设站观测各点三维坐标后,利用坐标变换原理,将监测点的后次观测坐标系坐标与初始观测坐标系坐标进行数学变换,从而直接得到各个监测点的位移量,给出了方法的位移计算公式。应用误差传播定律推导和给出了监测点位移精度计算公式。实际应用计算分析结果表明,该方法是可行的。

  • 2022-04-12
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探析陆战场无人化作战中的认知电子战

认知电子战源于美军概念,是指为应对未来战场电磁环境复杂极变、新电磁波形自主适变、敌对威胁目标智能多变等影响,在传统电子战方式基础上系统扩展智能化电子对抗手段,实现环境感知、干扰措施合成、干扰有效性评估等均具备实时、可靠的自主作战能力。其工作原理是,首先借助自身智能手段率先完成自适应侦察感知,而后通过对海量数据进行智能化辅助处理析出可用知识,进而智能制定并组织电子攻击,同步由持续工作的智能感知模块评估攻击效能,最后适情指导系统实施补充电子进攻。

  • 2022-04-12
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企业战略解码的逻辑和流程方法

BSA战略解码工作坊,其整体框架来自IBM著名的BLM模型,针对中国企业的职业经理人战略思维训练不足的从前提下,特别就经营环境分析进行强化而设计,同时结合企业目标管理机制,把战略的执行部分使用了已经被很多职业经理非常熟悉战略地图作为起点,用组织目标责任激励机制做到执行落地。

  • 2022-04-12
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企业塑造未来的七大战略

虽然很多企业将越来越多的资金、时间和精力投入到数字化建设,希望借此追赶竞争对手,但巨大的数字化投入并没有给他们带来竞争优势,与竞争对手之间的差距甚至还被拉大。无论是坐拥先进的电子商务引擎,还是应用功能强大的客户关系管理软件,这种简单的数字化已经不够。哪怕推出了再多的数字化举措,如果在流程上因循守旧或是完全照搬竞争对手的做法,企业都不能建立起真正的、长久的竞争优势。

  • 2022-04-12
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构建全流程透明数字化车间

根据公司制定的“航嘉智造”整体推进规划,公司在前期引入集团自主研发的S-CEO管理软件,软件为ERPII级集成管理软件,集成了SCM、CRM、MRPII、HR、OA、PDM等功能应用,部分具备MIS级、EIS级的分析功能。而后以制造创值增值为导向,设计、开发、上线了基于MES(制造执行系统)、MIS(制造信息系统)、CMS(成本管理系统)、EAM(设备管理系统)、QIS(品质信息系统)、Ilean(精益系统)等自主管理系统模块的MOM(制造运营平台)的集成应用,基本完成了面向制造的全流程运营框架。

  • 2022-04-12
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基于工业大数据的玻璃纤维数字化工厂建设

我国玻璃纤维行业属于新材料行业。虽然属于新材料,但生产模式相对传统,“重资产+劳动密集型”一直是该行业的标签,特别是随着玻璃纤维的应用越来越广泛,市场需求不断扩大,对玻璃纤维产量、质量的要求也越来越高,尤其是国内企业,普遍存在生产工艺流程不标准、资源配置效率低、缺乏创新能力等问题。因此,玻璃纤维行业必须顺应新一轮科技革命和产业变革机遇,加快物联网、大数据等信息技术与制造业融合,从而进一步降低生产成本,提高生产效率和生产质量,加快产业转型升级。巨石集团有限公司(以下简称巨石)可为我们提供一条可供借鉴的数字化工厂建设之道。

  • 2022-04-12
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2022十大物流科技趋势展望

展望2022年,在国家“双碳”战略下,以及新冠疫情、国际局势等不确定性因素持续影响下,物流科技领域将会呈现一些新的变化。日前,浙江大学物流与决策优化研究所、数据分析和管理国际研究中心联合菜鸟网络科技有限公司发布《2022十大物流科技趋势报告》,预测RFID、低速无人驾驶、XR(扩展现实)技术等将在物流场景加速应用。

  • 2022-04-12
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基于支持向量机和实物期权法的工业大数据资产产权价值研究

工业大数据作为企业经营管理与战略决策的核心资产,其资产价值的确定和追溯是企业实现价值管理的最大掣肘。本文从现代产权理论角度,构建工业大数据资产产权价值模型;依托支持向量机,构建工业大数据“源-网-荷-储-用”模型,实现使用价值的逐层追溯;基于实物期权法,建立工业大数据资产“设计-生产-物流-销售-服务”模块化算法,实现资产交易价值的追溯计算,为工业大数据资产价值探明初步方向,为资产确权登记、评价估值、交易流转及价值交换奠定基础。

  • 2022-04-12
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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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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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