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DT时代全链路数智化转型

如今,数字经济已经成为中国社会的主流,数字经济已经成为每个人工作、学习、上班的第二空间,数字经济成为我国国民经济高质量发展的新动能。

  • 2022-09-29
  • 阅读716

CSA GCR:2024年AI安全白皮书

在 21 世纪这个科技飞速发展的时代,人工智能技术的进步使得数字经济成 为全球经济发展的主导力量。因此,各国和企业纷纷加快了对数字经济的战略规 划和布局,以抢占发展制高点。

  • 2024-04-23
  • 阅读716
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  • 142页
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电气设备故障诊断方法总结

电气设备是在电力系统中对发电机、变压器、电力线路、断路器等设备的统称。电气设备在使用过程中,常常会出现各种各样的故障,维修人员如能迅速找到故障原因,并排除故障,对提高劳动生产率、减少经济损失和保障安全生产都具有重大意义。以下是网络整理的“六诊、九法、三先后、六先后”故障诊断法,供大家参考。

  • 2022-11-15
  • 阅读714

中服云工业物联网平台集团版在新能源汽车整车装配中的应用研究

2025年,中国新能源汽车市场已进入规模化、高质量发展阶段,据行业数据显示,全年新能源汽车渗透率预计突破45%,整车制造环节面临“技术迭代加速、质量要求提升、效率优化迫切、柔性需求增强”的多重压力。相较于传统燃油车,新能源汽车整车装配以“三电系统(电池、电机、电控)”为核心,在生产管理与技术适配层面呈现显著差异

  • 2025-09-10
  • 阅读709

某水泥厂原料磨—输入轴轴承保持架故障案例

?一个水泥工厂部署iPHM设备健康智能维护云平台,实时监测生料磨、斗提、回转窑、煤磨、斜拉链、辊压机等大型水泥设备运行状态,避免工厂发生非计划停产,提前发现预测早期故障,保证连续生产。 原料磨是物料经破碎机破碎和配料后,进行再次粉碎的关键设备。原料磨广泛应用于水泥、硅酸盐制品、新型建筑材料、耐火材料、以及玻璃陶瓷等生产行业,对各种矿石和其它可磨性物料进行粉磨。今天因大师给大家分享的案例是该集团旗下一个水泥工厂的原料磨—输入轴轴承保持架故障诊断案例。

  • 2022-11-15
  • 阅读708

智慧水务(污水厂)解决方案(26页 PPT)

城市污水处理体系分散,预处理站、污水处理厂、尾水站等分布于城市不同地点,人工运营维护成本高; 水厂设计阶段选型缺少信息化顶层设计,各个系统建独立运行,MES、SCADA、物流地图等数据无法互通; 各个水厂选择的监控软件的厂家和类型(SCADA、DCS、PLC)不同,数据无法汇聚在一个平台

  • 2024-11-06
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  • 26页
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供应链信息一体化管理平台

供应链信息系统实现了一套灵活供应链商机(货源、运力)管理及流转处理机制,用于驱动供应链商机在企业内部进行分派处理,对流转处理过程节点进行跟踪控制,推动业务人员及时处理商机需求。商机处理的信息会自动发送到人员绩效管理系统,对人员进行奖惩激励。系统提供了自动商机匹配处理的功能,可以按照业务人员定义的规则,对供需商机进行匹配处理,并将匹配结果发送给业务人员使用。 商机完成处理和匹配后,系统内可以进行商机组成项目的建立、人员管理、合同管理、项目的执行管理,日常执行单据会按照流程传递给财务进行审批,形成应收帐款。财务人员可以在系统上完成应收帐款的登记、回款、开票及统计,控制项目运营成本,计算人员提成等工作。

  • 2021-07-30
  • 阅读707
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  • 15页
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人工智能赋能新型工业化(周济 92页PPT)

我国的智能制造发展总体将分成两个阶段来实现:第一是数字化转型阶段,要深入推进“制造业数字化转型重大行动”。到2027年,规上企业基本实现数字化转型,数字化制造在全国工业企业基本普及;同时,新一代智能制造技术的科研和攻关取得突破性进展,试点和示范取得显著成效。第二是智能化升级阶段,深入推进“制造业智能化升级重大行动”。到2035年,规上企业基本实现智能化升级,数字化网络化智能化制造在全国工业企业基本普及,我国智能制造技术和应用水平走在世界前列,中国制造业智能升级走在世界前列。

  • 2024-04-10
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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

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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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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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