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大数据治理平台建设方案(90页)

意义 · 是构建完善、共享、统一管理数据环境的基本保障和重要组成部分。 · 是把数据作为资产来管理的有效手段 作用 · 确定了一系列岗位角色和相应的责任及管理流程 · 保证了业务数据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性 价值 · 企业进行数据治理的最大驱动力来自数据质量,通过提高数据质量实现更多的业务价值 · 将实现业务目标作为数据管理和服务的核心驱动力,优化数据架构,提升数据仓库/信息化管理系统建设,支持管理能力的提高、精细化和决策的科学性

  • 2021-11-23
  • 阅读936
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储能系统架构及常见故障处理

储能电站可以为电网运行提供给调峰、需求响应等多种服务,有效实现电网削峰填谷,缓解高峰用电压力,促进新能源消纳,为电网安全稳定运行提供了新的途径。按照公司储能电站的额定参数规范,储能电站寿命可达日历年限10年或达电池额定循环次数。 储能电站主要由开关站、SVG、箱式变压器、储能逆变器、储能电池、PowCom微网控制器、EMU(EMS)本地控制器、PowView智能监控系统、PowMart云平台等主要关键子系统组成。

  • 2024-03-11
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海洋工程制管车间智能制造规划布置方案

结构管是海洋工程产品的重要组成部分,在当前"智能制造"的背景下,我国海洋工程企业对自动化、智能化生产的要求越来越高,传统的人工生产模式已不能满足其生产需求。为改进海洋工程结构管的生产模式,对其生产工艺进行梳理,提出3种制管车间规划布置方案,通过对比分析确定最优的规划布置方案。以某一典型现代化海洋工程总装厂为例,基于最优的规划布置方案对其智能化设备进行布置,并通过仿真验证该方案的优越性。

  • 2021-03-30
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重点场所疫情联防联控平台解决方案

针对目前新型冠状病毒传播能力强、潜伏周期长、易感人群广、应对时间紧迫等特点,充分利用人工智能、增强现实、云计算大数据等先进技术,依托红外监测设备和电子围栏设备的优势资源,遵循简化前端、多维感知、云端协同、智能预警、联网联控五大原则,打造重点场所疫情联防联控平台,提高病毒智能化预防水平,实现分建共享联网联控,全面提升各级政府主动防控能力。

  • 2021-02-16
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行业实践论坛汪名亮-沟通决定项目的成败港珠澳大桥珠海口岸一站式通关项目案例分享

实现 “一次申报、一次查验、一次放行”的新型监管模式 ? 海关:司机/车辆电子车牌、光学车牌,电子关锁,集装箱箱号,地磅 等 ? 国检:司机/车辆电子车牌、光学车牌,司机体温等 ? 边检:司机/车辆电子车牌、光学车牌,指纹,人脸,证照等

  • 2021-03-21
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设备管理|智能制造能力成熟度解读(四级)

设备是制造不可或缺的生产要素,往往固定投资大,设备管理水平的高低决定着生产效率、成本管控的水平。在降本增效的业务要求下,如何提升智能制造设备管理水平成为企业突出的问题,国家智能制造能力成熟度评估的设备管理给企业提升设备管理能力指明了方向。

  • 2024-10-21
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PLC技术发展与市场趋势观察

作为工厂、车间的底层控制核心,PLC从诞生之初就在自动化控制系统中扮演着至关重要的角色。本文将全面盘点IT与OT技术融合浪潮下,PLC产品的软硬件意识形态发生了哪些变化,通过梳理国内外PLC代表厂商的典型产品、应用现状和发展策略,探索PLC在智能制造热潮之下,如何持续书写“不老”传奇。

  • 2023-03-09
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设备全生命周期管理【100页PPT】

设备全生命周期管理【100页PPT】

  • 2024-10-19
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

  • 阅读819
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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