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数字化矿山总体规划建设方案智慧矿山解决方案(233页 WORD)

随着数字地球、数字城市、数字企业等发展主题的提出与推进,“数字矿山”也应运而生,数字矿山是一个理念、一个过程,是未来矿山的发展蓝图,是一个很广泛的、庞大的系统工程,其既是数字地球的组成部分,更是数字地球在矿山开采过程中的具体应用。具体体现在数字化、智能化、自动化与信息化的融合上,四者在矿山应用领域里以广泛覆盖作为发展目标,在此基础上实现深度互联,从而实现协同共享,进而实现智能分析处理,同时提供一个开放的“数字矿山系统”实现技术管理、生产管理与企业管理多系统的集成。

  • 2023-10-08
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  • 233页
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数字化赋能企业发展(40页 PPT)

从发展阶段来看,我国的企业财务信息化已经走过了会计电算化、财务部门信息化、业财一体化三个阶段。 实施财务在线化、自动化和数字化建设,实现从业务端采集数据到财务端加工分析,并进一步推动财务自动化、数字化的发展。 财务数字化能辅助管理者进行未来预测,基于准确的信息应对危机、做出决策。

  • 2023-10-08
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  • 40页
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能源制造业行业大数据解决方案(45页 )

基于容器技术,搭建一套原生云平台,提供基础的云基础功能服务;基于微服务框架和DevOps技术理念,设计共享服务中心,实现敏捷的需求管控和开发,形成工单、考评、资产、施工等共享服务中心,支撑起快速复电、基建、安监等各类业务应用,实现电网的应用生态化。

  • 2023-10-08
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  • 45页
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汽车企业数智化建设顶层战略设计方案(144页 )

通过互联网+战略的实施,形成基于客户导向的、开放互联的、互联网模式的运营机制。为用户提供极致服务体验、个性化方案和共享生态。

  • 2023-10-08
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  • 144页
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2023年中国云计算行业市场前景及投资研究报告

云计算是以互联网为中心,提供安全、快速、便捷的数据存储和网络计算服务,是信息技术发展和服务模式创新的集中体现。在数字化、智能化加快发展的背景下,企业需求逐步向用云转移,云计算应用场景日益丰富云计算技术已广泛应用于互联网、金融、政府、传统制造业、软件业、医疗、教育等领域。

  • 2023-10-08
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企业资产全生命周期管理解决方案(38页 PPT)

资产管理牵涉面非常广,一个单位内所有的员工几乎都可能涉及,管理的难度不小。资产的申请购买、采购入库、领用保管、维修保养、报废报损、馈赠转让等一系列过程持续时间很长、审批记录很多,因此对于资产的管理是其生命周期的管理,是连贯而持续的。

  • 2023-10-08
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企业级云加速数字化转型(22页 PPT)

多云场景: 1、跨地区业务扩展,就近接入,业务合规 2、柔性应对组织调整和人员变动 3、应用负载扩容 4、业务容灾、数据备份

  • 2023-10-08
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平台战略助推企业数字化转型

电商平台提供的数据,该企业仍然在?Excel归集处理。市场部的促销举措?少需要两周时间才能看到数据反馈。?阶的数据分析?前还?法开展。

  • 2023-10-08
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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

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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低空基础设施发展研究报告(2025)

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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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