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如何制定敏捷的数字化转型策略

从技术的角度来看,自动化是几十年来持续改进的动力。我们经常看到通过使用操作技术(OT)系统(如PLC和DCS)和信息技术(IT)解决方案(如ERP和SCM)、机器人和其他类型的协调控制来实现这一点。此外,制造企业也在应用业务流程管理方法,如TQM和Kaizen多年。这些方法已经被证明是非常成功的。

  • 2021-07-30
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数字化转型.防变“形”

面对外部的不确定性、激烈的竞争,制造企业意识到必须推动数字化转型,打造数字化企业,以获取竞争优势和创新发展能力;数字化转型已从最初的要不要做,到怎么去做?如何迈开步子、快速去做的阶段,但数字化转型路上面临着诸多挑战,有些企业受限思维认知、业务能力等因素影响,转型没成弄变了“形”,劳民伤财,甚至弯道翻车,错失了企业发展机遇。

  • 2021-07-30
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智慧建筑专场-平台+生态,地产企业数字化之道-孙子健

“玩具场景”:根据用户具体需求进行方案设计,通过不同的服务快速组装形成 ”积木及零部件“:对所有能力进行微服务化处理,充分解耦,同时提供可视化的接口配置,快速构建API “生产车间和生产线”:提供快速搭建和复用微服务的能力,提供持续集成和扩张能力,微服务治理和维护能力 “水、电、设备等”:IaaS与PaaS一站式打通,存储、带宽等资源按需自动调配

  • 2021-06-25
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电网数字化转型解决方案

据南方电网提出的“4321建设方案”,其分别需建设电网管理平台、客户服务平台、调度运行平台、业绩运营管控平台四大业务平台,建设南网云平台、数字电网和物联网三大基础平台,安科瑞已在用户侧变电所运维提供解决方案多年,经验丰富,Acrelcloud-1000变电所运维云平台亦可在支持南网云平台的建设需求中发挥重要作用。

  • 2021-06-24
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数字燃气站设备全生命周期管理系统-

数字燃气站设备全生命周期管理系统-数字燃气站设备全生命周期管理系统-数字燃气站设备全生命周期管理系统-数字燃气站设备全生命周期管理系统-

  • 2022-10-14
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2025年度采购领导者调研报告

根据世界银行发布的2025《全球经济展望》报告,随着贸易壁垒大幅上升和政策不确定性增加,全球经济增长正在放慢速度。预计2025年全球经济增速将降至2.3%,较之前的预测大幅下调。2025年全球贸易增速则预计将从2024年的3.4%放缓至1.8%,创下近十年新低。面对经济增长放缓,全球供应链中断、贸易保护主义抬头带来不确定性的当下,如何发挥采购在企业中的战略作用,提升价值贡献,面对外部挑战及创新/新技术应用,是每位采购领导者共同面对的问题。恒流(4flow)团队携手亚太卓越采购峰会(PSS),联合发起“年度采购领导者调研”("Annual Procure-ment Leader Survey")活动。通过收集与分析跨行业采购领导者在调研活动中提供的专业意见,联合调研组将总结国内采购职能的年度动态与发展趋势,形成年度采购领导者调研报告,为所有采购从业者提供有价值的商业参。

  • 2026-10-27
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全球存储投研2026

这轮存储暴涨,不是需求突然爆发。是三巨头把先进产能挪去做HBM、常规颗粒供给收缩 涨价是「供给纪律」造出来的。合约价累计4.4~4.8倍,原厂营业利润率冲到80%以上。而空 头的一本账反问:这么涨,需求端付得起吗?多空吵到面红耳赤,可你去翻,谁都没把数字逐条 重算。本报告的裁判不是情绪,是四组可核验的数字:需求结构、涨价传导上限、AI capex真实 盘子、两存新增供给。任一组翻面,结论就跟着翻。还有一句得先说破:你以为在买的那个「存 储板块」,根本不是一门生意,是四种。原厂赚周期弹性、设计赚代际卡位、模组赚库存贝塔、 流通赚流水薄利,毛利率从4%到62%横跨15倍。涨价潮里谁赚真钱、谁只是贝塔放大器、 谁在讲故事,分界线画在各自的利润表里一-你要是用一把尺量四种生意,就是系统性误判。

  • 2026-08-05
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中国电力行业年度发展报告2025

2024年是实现“十四五”规划目标任务的关键一年,电力行业认真学习贯彻党的二十大和二十届二中、三中全会精神,以高度的政治担当,积极践行“人民电业为人民”服务宗旨和“四个革命、一个合作”能源安全新战略,统筹做好保供电、促转型、抓改革、强创新、优服务等各项工作,全力以赴保障电力供应、持续推动能源绿色低碳转型、大力推进行业改革创新,实现了电力清洁低碳、安全高效发展,为推动经济高质量发展和满足人民美好生活需要提供了坚强电力保障。

  • 2026-08-17
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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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