数字化转型：破局企业困境的核心要义
工业 AI 的落地绝非单纯的技术堆砌，而是需要打破传统架构的系统性重构。当我们将视角从单一技术模块转向工业生态的整体演进，会发现 "软硬协同构建物理基座、云边闭环重塑计算架构、垂类模型定义模型范式" 的三段式逻辑，正勾勒出工业智能化转型的清晰路径。
建设智能工厂的总目标是：采用成熟的数字化、网络化、智能化技术，围绕生产管控、设备运行、质量控制、能源供给、安全应急5项核心业务，采取关键装置优化控制，计划调度操作一体化管控，能源优化减排，安全风险分级管控及生产绩效动态评估等关键措施，着力提高企业生产管控的感知能力、预测能力、协同能力、分析优化能力及IT支撑能力，为提高企业经营管理综合效益和竞争力提供坚实保障，最终能够助力企业实现高效、绿色、安全、最优的管理目标。
2023-02-23
“数据是企业重要的资产”已经成为各行各业的共识，但是拥有数据就意味着拥有数据资产吗？事实上并非如此，企业数据的管理和使用还存在诸多问题，使其无法得到良好的应用，进而使企业数据没有成为数据资产而成为拖企业后腿的一个负担。企业数据管理的问题主要有以下四大类：
2023-02-20
首先，从技术上来说，工业AI的技术体系由基础支撑、算法技术、应用技术和工业适配技术四个层级组成，其中算法技术、应用技术属于核心赋能技术；基础支撑、工业适配属于工程化技术。
2023-02-14
在进行智能工厂建设之前，首先要进行比较完整和合理的总体规划，确定详细的建设目标、路径和预算等内容，再根据计划循序渐进地进行建设，做到有的放矢。怎样展开智能工厂的规划？从经验上看，一般建议可分六步：
2023-02-09
（一）数字孪生的适用准则
对车间生产中物料、进度、资源和质量信息进行有效采集，是实现车间生产信息化管理的基础，同时能够为企业的上级信息管理系统提供基础数据支持。目前车间现场实时数据采集手段主要包括人工采集、自动识别、釆集终端釆集３种，每一种采集手段又包含多种数据采集方式。
2023-01-31
