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工业4.0Χ工业互联网:实践与启示

工业互联网是制造业数字化转型的重要赋能者。中德智能制造合作企业对话工作组(AGU)工业互联网专家组(以下简称“工业互联网专家组”),通过中德双方行业调研和研究,旨在增进相互间概念的理解与认识,提出双方共同发展的重点内容和建议。作为专家组初始阶段的成果,此白皮书展现了中德企业与专家共同工作的初步研究结果,将为未来的合作打下扎实基础。

  • 2021-03-22
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工业4.0及智能制造解决方案

通过互联网等通信网络将工厂与工厂内外的事物和服务连接起来,创造前所未有的价值、构建新的商业模式的产官学一体的项目。“工业4.0”概念包含了由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变,目标是建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。在这种模式中,传统的行业界限将消失,并会产生各种新的活动领域和合作形式。创造新价值的过程正在发生改变,产业链分工将被重组。

  • 2021-03-04
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2020-2021年度数字经济形势分析报告

展望“十四五”,数字经济将保持快速、持续、健康发展,成为未来经济发展“主形态”,我国作为全球数字经济第二大国,有望实现增速领跑。分领域看,算力基础设施对经济社会发展的支撑作用不断扩大,数据交易在“区块链+隐私计算”等新技术推动下将会实现破局,政府、企业、个人的数字理解、使用和技能水平都将极大提升,数字消费不断提质扩容增强经济发展的新动能,线上线下融合发展推动工作生活方式加速变革,数字贸易在竞争合作中步入高速发展的新阶段,部分数字治理规则将达成具体规范性监管框架,数字经济安全发展底座也将得到进一步巩固提升。

  • 2021-02-11
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工业互联网平台助力新一代智能制造的实践和思考

对两化融合大体系下各种概念和工业互联网平台的理解1.两化融合是战略,智能制造转型升级是目标,不管是传统的信息化系统、工业软件等,还是新兴的CPS、数字孪生、工业互联网平台等,都是智能制造落地的载体,但新兴的后者更为高效、先进、全面;2.CPS偏重技术实现,数字孪生偏重虚实映射,数字中台偏重沉淀复用,工业互联网平台偏重三层架构和PaaS赋能,都是将传统的以应用为中心的“烟囱式”信息化建设,转变为以”数据+模型=服务,内外资源自动优化配置”为中心;3.工业互联网平台是新一代智能制造落地的升级版载体,其本质是基于云(私有/公有/混合)的开放式工业操作系统,以工业大数据和工业机理模型微服务为核心,实现工业技术软件化,是推动设备上云和业务上云的“智造引擎”,是降低开发门槛的“双创舞台”,是汇聚产业生态的“行业智库和工业淘宝” ,它面向使用和开发者 双向,加速物联网+互联网+智联网 三网融合,推动全方位的虚实互进和人机一体。

  • 2021-02-13
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双碳管控能效管理平台解决方案

碳排放核算业务技术咨询服务,通过构建园区碳排核算模型、能碳关系模型、碳排预测模型等,为园区低碳管理、低碳信息、低碳服务提供基础。 开展碳核查及碳中和认证服务,以园区日常运营和维护情况为对象,深入挖掘并对碳资产进行评估和核证,赋予碳资产经济附加值, 结合碳资产交易市场,探索适用于园区的CCER碳资产开发和管理策略。通过对园区开展现场实地核查,对园区内所有碳排、碳汇源的活动水平及排放或消纳情况进行统计核算

  • 2024-09-18
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绿色低碳园区平台建设解决方案

物联网 ◆水、电、气、温度、压力等传感器快速发展,成本↓,性能t; ◆ Lora和NB-IOT 解决15~20km 的LPWAN 需求; ◆移动互联网及M2M 物联网的组网技术成熟,催生高效解决方案; 云端运维 ◆云端管理,削减企业自身的能源工程人员成本; ◆及时发掘问题故障,设备自动化管理; ◆结合峰谷平电价及用能需求优化调度设备策略; 大数据 ◆建立能耗设备模型,设备预警、效率分析; ◆数据挖掘,能耗消耗规律及能效提升空间; ◆通过能耗数据、经营数据等分析企业经营状态、为第三方金融提供服务

  • 2024-09-18
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【安信证券】2019年度策略_穿越周期的迷雾

施工组织设计(很全面)资料.doc 消防泵房设备安装调试施工方案.docx 水电安装工程施工方案.doc 室外给排水管道工程施工方案.doc

  • 2024-09-02
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南安英华房地产咨询有限公司计划书

施工组织设计(很全面)资料.doc 消防泵房设备安装调试施工方案.docx 水电安装工程施工方案.doc 室外给排水管道工程施工方案.doc

  • 2024-09-02
  • 阅读337
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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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