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智能制造——数字化车间解决方案(73页 PPT)

所有革命都要进行一场惨烈的淘汰 , 不会以人的意志为转移 。第三波工业革命也不例外 , 就像之前两波工业革命都曾淘汰若干行业和劳工, 未来制造业势必再出现一场优胜劣败的大洗牌,工厂需要的劳工将越来越少,但需要更高的技能。

  • 2024-01-11
  • 阅读195
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智能制造分享(50页 PPT)

“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。

  • 2024-01-11
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智能工厂与MES解决方案(68页 PPT)

在西门子成都工厂研发生产一件新产品,它都会拥有自己的数据信息。这些数据信息在研发、生产、物流的各个环节中被不断丰富,实时保存在一个数据平台中。而这座工厂的运行,是基于这些数据基础,PLM(产品全生命周期管理系统)、NX(全三维参数字化设计和分析)、 ERP(人财务)、 MES(制造执行系统)、TIA(全集成自动化)及WMS供应链管理,全部实现了无缝的信息互联,造就出了一幅透明的数字化工厂的画面。

  • 2024-01-10
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  • 67页
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智慧水利总体解决方案(61页 PPT)

智慧城市成为我国信息化推进的重要抓手,集成了多种先进信息技术,聚合了多领域信息化应用,提出了多层次的需求,提供了多种便民智 慧服务,对“智慧水利”的提出起到了重要推进作用;

  • 2024-01-11
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  • 61页
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智慧水利数字孪生黄垒河流域项目建设方案(321页 WORD)

2022年2月,水利部印发《水利部关于开展数字孪生流域建设先行先试工作的通知》,正式启动数字孪生流域先行先试工作,计划用两年时间,在大江大河重点河段、主要支流开展数字孪生流域建设先行先试,在重要水利工程开展数字孪生水利工程先行先试。

  • 2024-01-10
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  • 323页
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智慧市政物联网解决方案(34页 PPT)

智慧市政是在城市全面数字化基础之上建立的可视、可测量、可感知、可分 析、可控制的智能化城市管理与运营机制,包括城市网络、传感器、计算资 源等基础设施,以及在此基础上通过对实时信息和数据的分析而建立的城市信息管理与综合决策支持等平台。

  • 2024-01-11
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  • 34页
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智慧市政平台建设方案(41页PPT)

智慧市政平台建设方案(41页 PPT),智慧市政平台建设方案(41页 PPT),智慧市政平台建设方案(41页 PPT)

  • 2024-01-11
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智慧市政解决方案(30页 PPT)

通过监测、分析、整合以及智慧响应的方式,实现对城市市政工程 设施、市政公用设施、市容环境监督管理的一种智能化综合管理平台系 统,实现市政设施基础数据信息共享、协同工作。

  • 2024-01-11
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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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算力互联网体系架构研究报告

算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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数据智能服务产业发展研究报告

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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人工智能算法与应用场景介绍

通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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