在工业领域,数字孪生可以应用于设备维护、生产过程优化、产品质量控制等多个方面。模型与数 据是数字孪生的核心,模型承载实体信息,数据反映实体状态变化。
数字孪生
2025-04-17
旨在构建理论与实践结合的路径框架,为制造业企业在智能制造领域实现卓越发展提供参考,为产业链协同创新与高质量发展提供新视角。
智能工厂
2025-04-16
首先,定义了智能制造与数字化转型的概念,并分析了它们之间的相互关系。然后,通过案例分析,展示了这些技术如何帮助制造企业优化生产流程、提高运营效率以及增强市场竞争力。最后,讨论了企业实施智能制造和数字化转型时可能面临的挑战及应对策略。
数字化转型
智能制造
从完善工业智能要素支撑,强化智能应用场景推广,推动工业大 模型应用突破 3 方面提出建议,以期为相关主体提供工业智能新应用参考。
工业智能
2025-04-13
还重点探讨了数字化转型过程中的关键节点和具体建设方法,旨在为企业在数字化转型道路上提供有益的参考和实践指南。
2025-04-12
首先,基于生物医药行业发展现状,依据《智能制造能力成熟度模型》,分析生物医药行业的智能制造水平和共性问题;然后,提出 7 个生物医药行业的典型场景;最后,总结生物医药行业推进“智改数转”的 4 个步骤,为相关企业提供参考。
智改数转
本文聚焦于钢厂智慧工厂智能化系统的研究,探讨如何通过集成人工智能、新一代网络技术和边缘云技术等前沿科技,推动钢铁生产流程的智能化、自动化与高效化。
数字化工厂
2025-04-11
随着数字化转型的推进,数据已成为企业重要的资产和生产要素,数据对于企业未来的生存与发 展至关重要。
工业数字化转型
数据治理
2025-04-10
先从工厂建设、产品设计、生产作业、质量管控、设备管理和仓储物流等多个环节介绍了40个智能制造典型场景,又结合CF卡和Windows系统等3个案例明晰了智能制造场景下数据安全的重要性,并给出整机自动备份并远程传至服务器的保障措施。
智能制造典型场景
2025-04-09
本文提出了一种基于工业大模型的智能控制系统,该系统能够充分利用大数据和人工智能技术,实现对工业过程的精准预测与优化控制,旨在为现代工业制造提供高效、智能的解决方案,为工业智能化转型提供有力支持。
工业大模型
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