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新一代MES十大核心要素

随着电子制造行业MES(制造执行系统)应用的迅速普及,越来越多的制造企业购买了或者自主研发了适合自己工厂的MES,而且均定位于实现智能工厂(车间)的目标。

  • 2023-01-29
  • 阅读410

智能制造概论课件PPT

本书从制造技术的演进出发,结合近年来智能制造技术的发展,较为全面地阐述了智能制造的理论和实践知识。本书详细介绍了智能制造的基本概念、架构体系、关键技术和典型应用等相关内容,涵盖制造业的历史与现状,智能制造设计、生产、管理、服务等各个环节。本书共分6个模块,包括绪论、智能制造装备技术、智能制造信息技术、智能制造生产管理、智能制造服务和中国智能制造应用案例。

  • 2023-01-29
  • 阅读468

全图详解乙烯装置工艺流程!全球乙烯生产技术最新进展

–1.乙烯装置(Steam Cracker) –2.C4选择性加氢和烯烃转化(SHU/OCU) –3.汽油加氢装置(GTU or DPG)

  • 2023-01-28
  • 阅读499

和利时:智慧风电场的建设及探讨

近年来,随着互联网+、大数据、云平台和人工智能等技术的发展,电力能源领域也掀起了一股智慧化的热潮。智慧能源、智慧电网、智慧风电等其他相关的概念也逐渐被人们所熟知。结合自身平台开发经验和电力行业多年从业经验,本文阐述了智慧风场的概念,介绍了智慧风电场当下的发展现状,并且针对目前的风电行业发展态势进行了需求分析。经过深入研究后提出了智慧风电场全生命周期的建设方案及平台架构的思路。同时,对智慧风场建设中可能涉及的一些关键性技术进行了探讨。总结了目前智慧风电场建设中存在和面临的各项困难和挑战,并给出了部分建议和对策,为今后风电场的智慧化发展提供了参考。

  • 2023-01-28
  • 阅读501

技术丨智慧风电体系架构研究

随着能源行业智能化的长足发展和深度融合的推进,智慧能源系统日益成为发展的共识。由于风电的单机系统相对简单,自动化、信息化程度高,场群分散,智能远控需求强等特点,必然是智慧能源的先行者。智慧不是智能的简单升级,而是要充分展现“类人”的思维模式、价值判断和相机决策。因此,智慧风电的概念需要进一步明晰,其体系架构要能满足功能的实现。同时,研究智慧风电的实现不能离开当前信息化发展水平的现状,数据的获取、存储、通信和安全等是必须充分考虑的因素。

  • 2023-01-28
  • 阅读620

风电机组:如何简化检查、降低成本并实现“智能运维”

频繁的详细检查和维护是确保风电机组完全运行的关键——但对于许多风电机组业主和运营维护(O&M)公司来说,这通常知难行易。

  • 2023-01-28
  • 阅读457

数字孪生3D风电场,智慧风电之陆上风电

“十四五”期间,在传统产业数字化升级和绿色改造领域、绿色低碳城镇化和现代城市建设领域、绿色低碳消费领域,和可再生能源或电力系统建设等领域,总投资可以达到近 45 万亿,平均每年大约是 8.9 万亿,占到 2021 年全社会总投资的 16% 左右,这将是一个可观的投资增长动能。

  • 2023-01-28
  • 阅读616

数字孪生智慧风电,助力新能源零碳时代

随着国家“双碳”目标的实施,新能源发电方式逐渐代替了污染大气层的火力发电,其中风力发电相比于光伏发电具有能量密度高、发电小时数长、生命周期达20-25年之久等独特的优势。风能取之不尽、用之不竭,在新型能源互联网下,风力发电有可能成为未来的主力能源之一。

  • 2023-01-28
  • 阅读453
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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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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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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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.设备动作与连接:继电器、接触器、开关动作是否正常;所有电气连接点是否紧固。 2.电流负荷监控:电线、电缆、母排的运行电流严禁超过其额定允许值。 3.温度控制:设备各部件温度不得超过规定的最高允许值,三相电路相对温差不应大于25°C。 4.线路与保护匹配:确保线路额定电流≥断路器整定电流≥负载额定电流。 5.系统功能测试:定期测试ATS系统,确保联络功能正常可靠。

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《AIDC基础设施规范-2026》发布

宜部署AIDC基础设施的智能运营管理系统,宜具备数据采集能力,通过网管系统、动力环境监控系统与群控系统对IT设备、制冷系统设备(CDU、板式换热器、冷却塔等)进行数据采集:

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知识实体扩展与泛化效果显著:实体数量从500个扩展到动态无限;识别准确率从75%提升至95%,提升20个百分点;维护成本降低80%。

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物流产业园区建设规划方案

传统消防与安防系统孤立,缺乏数据共享和联动机制·设备运行状态缺少预警机制,出现火警,才发现设备故障无法使用,错过最佳处理时机离线巡查数据无法实时同步,无法实现现场数据回传·设备巡检手工纸字抄录,维护记录无法有效追溯

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