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5G物联网助力水务行业大数据应用

5G物联网助力水务行业大数据应用。水务行业大数据应用。5G物联网助力

  • 2021-12-03
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面向产品生命周期的BOM管理关键技术研究

随着社会经济发展速度不断加快,制造行业竞争压力激增,为了加大制造产品全生命周期管控力度, 应该采用 BOM 管理方式,不断优化 BOM 管理内部关键技术,尽早实现 BOM 数据与产品信息的公开共享目 标。该文以产品生命周期 BOM 管理的概念与数据结构特征为切入点,提出了 BOM 管理下的产品配置管理方 式与设计全过程,然后运用案例方式展现出 BOM 视图转换全过程,以期充分发挥 BOM 管理关键技术在管控 产品全生命周期中的积极作用。

  • 2021-12-02
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以XBOM为主线的全生命周期大数据管理方案

着制造业系统复杂程度的不断增加,运行样本的数量不断增加,运行环境复杂程度的增加,需要建立 一种基于数据分析,并能对产品的质量提升、预测性维修等业务有有效支撑的数据管理方式。在介绍大数据的 概念和优势的基础上,简单分析了如何在制造加工领域,依托BOM为主线,将产品全生命周期的数据进行串联 和管理。

  • 2021-12-02
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数字化加工保密协议

数字化加工保密协议数字化加工保密协议

  • 2021-11-11
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白盒密码技术改变物联网的5种方式

白盒密码技术改变物联网的5种方式白盒密码技术改变物联网的5种方式

  • 2021-11-02
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数字化转型路上不得不面对的3个问题

随着“十四五”规划纲要的出炉,我国数字经济的发展路线图也明晰起来。围绕数字经济发展,规划纲要圈定了云计算、大数据、物联网、工业互联网等七大重点产业,并明确了具体的发展目标:2025年数字经济核心产业增加值占GDP比重达到10%。

  • 2021-08-26
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物联网平台IoT的五大核心能力

简介: 物联网平台的价值体现在对设备和数据的全生命周期管理上,其核心能力可概括为五个关键环节: 1.设备连接管理:作为平台的基石,负责海量智能设备的安全接入、身份认证与远程管理,确保设备在线可用。 2.数据采集:从已连接的设备中实时、高效地采集各类传感器数据、状态信息等原始数据,是平台的数据源泉。 3.数据分析:对采集到的海量数据进行清洗、处理和挖掘,通过算法模型提取有价值的信息,如趋势预测、异常检测等。 4.数据可视化:将分析结果以直观易懂的形式呈现,包括数字孪生、组态画面、数据图表、仪表盘和数据画像等,赋能用户快速理解数据、做出决策。 5.开发工具及API:提供丰富的工具链和标准化接口,降低开发门槛,支持开发者基于平台快速构建定制化的物联网应用。 这五大能力环环相扣,共同构成了一个从设备接入到价值变现的完整闭环。

  • 2025-10-07
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中服云数采与监控SCADA系统(折页)

中服云数采与监控SCADA系统是基于中服云物联网平台开发的一款全新一代智能SCADA系统,是工业物联网的基础实现,内置大量工业协议,快速接入分布式海量设备、plc、DCS、仪器仪表等终端设备或系统,采集、清洗、存储、展示数据。通过监控组态场景库,实现设备或产线监视、控制、参数调节、报警、诊断和处置。相较于传统SCADA系统,本软件基于AI训练+专家先验知识,内置机理模型库,全面提升对设备或产线异常的感知、预测、预防能力,缩短设备故障发现时间与工艺产线呆/滞时间。同时提供实时、历史、元数据等数据服务,通过集成erp、mes等实现生产全过程透明化管理,提升企业综合竞争力。

  • 2024-11-07
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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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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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2026综合算力全景分析

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