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知识图谱互联互通白皮书

知识资源是通过智力劳动发现和创造的,进入经济系统的人类知识。现今,知识已经成为社会变革的核心。每个人的发展、组织结构和形态的变化、社会生活方式,甚至包括人们的价值观念,都需要从工业时代机械的方式向有利于知识潜力的开发方式转变。知识不等同于信息,而是从噪音中分拣出来数据,转化为信息,升级为知识。

  • 2023-09-26
  • 阅读3249
  • 下载8
  • 333页
  • pdf

化工行业新一代“智能工厂”-解决方案(48页 PPT)

智能制造是指将物联网、 大数据、 云计算等新一代信息技术与设计、 生产、 管理、 服务等制造活动的各个环节融合,具有信息深度自感知、 智慧优化自决策、 精准控制自执行等功能的先进制造过程、 系统与模式的总称, 具 备以智能工厂为载体, 以关键制造环节智能化为核心, 以端到端数据流为 基础、 以网络互连为支撑的四大特征, 可有效缩短产品研制周期、提高生 产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗,对推动制造业转型升级具有重 要意义。

  • 2023-09-20
  • 阅读3500
  • 下载12
  • 48页
  • pptx

AI+智慧厂区解决方案(智慧工厂)(40页 PPT)

为各类服务与应用提供统一认证与授权,以用户为中心,以应用与服务为分类,实现用户关联的资源管理与授权,解决了用户与服务、服务与服务间的多种场景鉴权。

  • 2023-09-25
  • 阅读3172
  • 下载11
  • 40页
  • ppt

某智慧能源集团数字化管理平台建设方案(128页 Word)

“能源互联网”中,物联是基础,即用先进的传感器、控制和软件应用程序,将能源生产端、能源传输端、能源消费端的数以亿计的设备、机器、system连接起来,形成了能源互联网的“物联基础”。大数据分析、机器学习和预测是能源互联网实现生命体特征的重要技术支撑:能源互联网通过整合运行数据、天气数据、气象数据、电网数据、电力市场数据等,进行大数据分析、负荷预测、发电预测、机器学习,打通并优化能源生产和能源消费端的运作效率,需求和供应将可以进行随时的动态调整。

  • 2023-09-20
  • 阅读4079
  • 下载8
  • 128页
  • doc

水利数字孪生工程解决方案(196页 WORD)

整合水利应用系统,建立数字孪生水利工程建设一张图的具体需求进行了相关的探索和实践,结合自主研发实时实景数字孪生引擎,打造水利解决方案。该方案的创新亮点是通过仿真技术对物理水利状况进行数字模拟,对水利工程规划、建设、运营、维护过程进行实时的监测、诊断、分析、决策和预测,进而实现水利工程的智能运行、精准管控和可靠运维。此外,通过GIS、视频融合、IOT等技术手段使管理者的决策在虚拟水利平台上得以展示,映射到物理水利中,结合各类水利业务数据,数字孪生水利工程构架智慧水利实景孪生一张图,实现对水利业务的可视化管理,最终实现对水利管理者在建设、运营、管理、维护、安全等方面的技术赋能。

  • 2023-09-14
  • 阅读4717
  • 下载15
  • 200页
  • docx

设备标准化数据采集服务方案(34页 PPT)

1、基本需求: (1)设备状态(运行、停止、报警) (2)设备产量 (3)良品率(通过工人手工录入触摸屏的方式采集) 2、特殊需求: 温度、压力等其它工艺参数。

  • 2023-09-14
  • 阅读4237
  • 下载27
  • 34页
  • pptx

数字园区碳中和解决方案【160页WORD】

园区碳中和监管平台系统分为三个层次:数据采集层、数据存储层以及数据展示层。园区碳中和监管平台系统分为三个层次:数据采集层、数据存储层以及数据展示层。

  • 2023-09-14
  • 阅读4192
  • 下载7
  • 237页
  • docx

智慧景区公园智能化方案(282页 )

本方案针对XX智慧景区建设以数据中心和指挥调度中心建设为核心,以各业务应用信息系统建设为纽带,整合景区资源,实现信息共享,创新管理模式。变分散管理为协同联动,变多级管理为扁平管理,变粗放管理为精神管理,实现“资源保护智慧化、经营管理智能化、产业整合信息化”,以信息带管理、以信息促保护、以信息增效益,全面促进景区环境、社会、经济的可持续发展。同时景区智慧化在资源保护、规划建设、旅游服务、规范管理等各领域的智慧化信息资源得到有效的整合,利用规模效应,实现景区客源的最大化共享,推动地方经济发展,建立健全景区资源保护与产业发展的良性互动机制。

  • 2023-09-13
  • 阅读3996
  • 下载6
  • 282页
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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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