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精益生产与数字化集成

本文介绍一个制造型企业如何从无到有实现信息化、数字化的项目建设,最大限度减少企业转型风险,让生产运营平稳过度。实施过程需要注意哪些、如何更快更稳上线ERP , 如何实现ERP与工业机器人、数字化仓库的集成等,让企业数字化智能化转型更加稳妥、有效。

  • 2021-08-23
  • 阅读327
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百度Apollo智能交通白皮书-ACE智能交通引擎2.0

百度Apollo智能交通白皮书-ACE智能交通引擎2.0

  • 2021-08-23
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数字转型与“十四五”信息化规划

以新一代信息技术为驱动的数据浪潮正深刻重塑经济社会的各个领域,移动互联、物联网、云计算、大灵气、人工智能等技术与各个产业深度融合,推动着生产方式、产品形态、商业模式、产业组织和国际格局的深刻变革,并回忆了第四次工业革命的孕育与发展。

  • 2021-08-23
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灰狼群:一种产业链数字化模式

如果把传统一个常见的碎片化产业市场比作一片森林的话,那么这个森林中主要有大型企业(老虎企业)和大量的中小企业(机敏的狐狸企业)两类企业存在。每个企业都在危机四伏森林中,和其他企业进行无序的非合作博弈竞争,表现为“无形的手”指挥下“胜者为王”。当然,这样的市场也内耗严重。

  • 2021-08-20
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数字化工厂视频AI实时分析平台解决方案

目前视频监控技术已发展的相当成熟,在生产企业早已得到广泛的应用。但是传统的视频监控系统面临如下挑战:需要24小时人工不间断值守;小问题无法实时及时预警酿成重大事故;事故溯源取证需要大量视频搜索,在调查过程中需要花费大量的人力物力。 为充分发挥视频监控技术的优势,促进生产安全管理水平的本质提升。鸢安智能提供的下一代数字化工厂视频AI实时分析平台解决方案,融合视频AI深度学习技术,内置百余种工业深度学习模型,采用独创的事件混合逻辑驱动的工作流引擎加速复杂工业应用场景落地,并且提供SaaS服务平台,部署实施快速灵活,即接即用多块好省地解决中小企业安全生产的迫切需求。

  • 2021-08-17
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企业数字化产业升级方法论

数字经济就是以数据驱动为基础、以数据资产为核心的商业模式。通过对历史数据的收集分析,从而得到对事物发展周期判断的方法论,帮助政府、企业在下一步国家发展策略上做出决策。海量数据的产生、采集、存储、计算、分析建模、安全保障、流通流转、辅助决策等正是依赖于各类数字技术的发展与应用实践。以数据为关键要素,深度融合数字技术和业务是落实我国全面数字化转型的关键路径。

  • 2021-08-17
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从信息化改造到数字化转型,中国企业行至何处?

几年之前,中国企业还在大力提信息化改造,工业和信息化部也在提“两化融合”(工业化 + 信息化),现在大家又开始提数字化转型。这世界变化太快,难免会让企业管理者心里犯嘀咕:数字化转型是不是“新瓶装旧酒”?数字化转型和信息化改造是什么关系?

  • 2021-08-13
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什么级别的企业可以进行数字化转型?

企业是否应该数字化转型?发展到什么级别的企业可以进行数字化转型? 回答这两个问题前,我们需要明白,数据及技术工具并不能代表数字化运营程度,运用Excel不能代表数字化运营程度低,运用大数据、BI、中台等工具也并不能代表数字化运营程度高。 数据在企业管理当中发挥的作用与价值才是衡量数字化运营程度的标准,企业通过专业的数字化MAX成熟度模型对自身的数字化水平做出判定,从而决定是否应该数字化转型,并制定符合自身需求的数字化转型方案。

  • 2021-08-13
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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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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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