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全部研究报告(33)制造业(33)

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  • pdf文档 罗克韦尔自动化《2024年智能制造现状报告》(第九版)

    欢迎阅读罗克韦尔自动化的《2024 年智能制造现状报告》。 罗克韦尔自动化与我们的客户和合作伙伴一起,正在创造工业运营的未 来。120 年来,技术固然发生了变化,但我们的方法在世界各地和不同行业一再得 到验证。 在今年的《智能制造现状报告》中,我们探讨了当前的颠覆因素,包括工业人工智 能等新兴技术,以及它们缓解制造商面临的最大挑战的潜力。 我们采用独特的以人为本的方法来实现自动化;制胜法宝是员工受到激励、参与 98% 的企业制定了可持续发展/ ESG 政策,其中近一半的企业制定 了全公司范围的正式政策 创造工业运营的未来 首席执行官兼董事长致函 祝愿 2024 年取得丰硕成果和圆满成功, 罗克韦尔自动化 董事长兼首席执行官 Blake Moret :: 02 主要报告 结果 第九版年度智能制造现状报告 执行摘要 04 采取措施 30 概述 05 人口统计/企业统计结构 展并增强团队能力 可持续发展和 ESG 政策日益受到能源问 题的推动 工厂车间流程实现了大多数智能制造 应用 制造商面临的最大挑战 智能制造的未来状态 23 利用人工智能的竞争 自动化对成功至关重要 可持续发展和 ESG 是风险降低的核心 技术投资可推动企业的长期复原力 人工智能将提高质量并降低风险 领导者将在人员、流程和技术之间取得 平衡 目录 :: 08
    0 积分 | 37 页 | 5.96 MB | 5 月前
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  • pdf文档 IBM-智能供应链:洞察变革,驱动增长

    AI 给供应链带来重大变革。64% 的供应链高管认为生成式 AI 正 全方位革新工作流程。 供应链团队必须改变工作方式。60% 的运营和自动化高管表示,到 2025 年,AI 助手将接管大部分常规和事务性工作。 自动化决策的比例将进一步上升。运营和自动化高管们表示,生成式 AI 将在未来两年内将数字助理的决策量增加 21%。 预测能力提升并推动可持续创新。76% 的供应链和运营高管认为,生成 生成式 AI 与云计算的强大结合,能够让这一 设想成为现实。通过结合机器学习、自动化 和高级数据分析,组织能够在混合云环境下 精准预测需求变化和采购延误等各类情况。 凭借预测,组织将能够变革供应链战略,从 事后被动应对转变为事前主动调整。 领先采纳生成式 AI 和数据创新的组织,特别是将 AI 能力视作自动化投资核心的组织,已获得显著回报。 智能供应链洞察变革,驱动增长 4 目前,领先采纳生成式 目前,领先采纳生成式 AI 和数据创新的组织, 特别是将 AI 能力视作自动化投资核心的组织, 已获得显著回报。报告显示,相较于同行竞争者, 这些组织的年净利润高出 72%,年收入增长率 高出 17%。所有受访的供应链高管都认为,AI 驱动的运营将在未来三年内推动收入增长翻倍 或更多。 1 根据这些数据,72% 的高绩效 CEO 在 IBM 商 业价值研究院 (IBM IBV) 发布的
    10 积分 | 22 页 | 5.46 MB | 5 月前
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  • word文档 AI大模型智慧工厂MDC项目设计方案

    降低运营成本......................................................................................16 2.3 实现高度自动化..................................................................................18 2.4 优化资源配置... ......................................95 7.1 生产线自动化......................................................................................98 7.1.1 自动化设备选择............................................. 关注生产效率的提升,还强调智能化决策和实时数据分析,以应对 市场快速变化和客户需求多样化的挑战。 本项目将主要围绕以下几个关键点展开:  智能化生产:通过引入 AI 大模型对生产线数据进行实时分 析,实现自动化调度和优化生产过程,减少人为干预和错误 率。  数据驱动决策:建设一个集成的数据处理平台,利用大数据分 析技术提取有价值的信息,为管理层提供精准的决策支持。  个性化定制:根据市场需求和客户反馈,通过
    0 积分 | 175 页 | 506.55 KB | 5 月前
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  • pdf文档 中控技术-控制系统Nyx与AI大模型TPT发布,中控“1+2+N”智能工厂架构再升级-20240611-申万宏源

    TPT 发布,中控“1+2+N” 智能工厂架构再升级 报告原因:强调原有的投资评级 买入(维持) 投资要点: ⚫ 6 月 5 日,中控技术在新加坡召开新品发布会,推出了全球自动化领域的通用控制系统 Nyx 及流程工业首款 AI 时序大模型 TPT。为何说这两款产品是颠覆性的,到底有哪些创新性, 以及解决了哪些行业痛点?本文将从公司“1+2+N”智能架构解读五大软件产品先进性。 据、气象环境数据、原材料质量、人员定位数据和视频监控数据等并未进行有效地加工和 应用,造成了大量数据浪费。 ⚫ 中控提出的“1+2+N”智能工厂新架构,打破数据孤岛。通过工厂操作系统 sup-OS 将 数据打通;通过两个自动化(PA+BA)实现企业生产全要素的互联集成和企业经营的协同 智能,解决企业中的数据体系建设、模型体系建设以及场景化的应用软件问题;同时运用 大量 APP 做支持。中控构建了“4 大数据基座+1 个智能引擎”支撑“1+2+N”架构。4 年智能制造解决方案营收同比增速为 15%。我们假设 2024-2026 年该业务毛利率保持稳定为 41%。 (2)自动化仪表:随着公司仪器仪表产品扩容,预计该业务将继续保持快速 增长,我们假设 2024-2026 年自动化仪表业务同比增速为 50%、40%、35%。考 虑到自动化仪表业务有一定的规模效应,毛利率预计稳中有升,我们假设 2024-2026 年毛利率分别为 31%、32%、32%。
    0 积分 | 25 页 | 1.56 MB | 5 月前
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  • pdf文档 科研智能:人工智能赋能工业仿真研究报告(2025年)-中国信通院

    技术、智能控制与智能运维技术,将人工智能与装备数字化技术深度 融合,显著提升了装备在智能控制与运维方面的性能与效率。 (一)人工智能赋能工业仿真主要应用 1.AI 赋能 CAD 人工智能赋能 CAD,主要用于自动化设计与设计优化。借助 AI 技术,设计师可以实现产品外形的自动生成设计,在减少设计师负担 的同时实现产品的快速设计。同时 AI 可以基于海量数据帮助设计师 优化 CAD 模型,提高模型的质量和效率。 电梯设计更加灵活、高效,还能快速响应不同项目的特殊设计需求, 实现企业整体提质增效。知识驱动,通过知识图谱将设计知识转化为 结构化数据,结合专家规则进行推理生成模型结构和参数。如中科院 沈阳自动化所通过构建知识图谱自动抽取先前大量的产品设计经验 进行知识整理,利用自然语言技术对持续反馈的用户设计需求进行分 析实现了基于知识图谱和机器学习的三维 CAD 设计。参数化与生成 式混合,用户定义参数后,AI 4。不同阶段的智能化方法应用,有效提升设 计验证效率,缩短设计验证周期。 来源:中国信通院整理 图 4 设计验证流程 自动化、智能化仿真预处理减少对专家经验的过度依赖。一是利 用人工智能进行智能几何特征识别与处理。基于卷积神经网络等深度 学习模型,AI 能自动识别零件的关键几何特征,辅助进行自动化清 理或指导后续网格策略。如FeatureNet6利用3D卷积神经网络,将CAD 模型体素化后自动识别 24
    10 积分 | 74 页 | 3.43 MB | 2 小时前
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  • pdf文档 IDC:2025年石油石化产业新型工业化白皮书

    , 在智能化、物联、安全方面都有显著的优势成果。����年��月,美国《工业互联网战略》发布, 旨在通过物联网(IoT)技术推动包括石化产业在内的制造业能力升级,通过智能传感器、数据分 析和自动化技术,实现优化提效。����年�月,美国能源部(DOE)提出《能源部数字化转型计 划》,重点是利用大数据和人工智能技术,提高能源生产和管理的智能化水平、效率和安全性。 拜登政府也在积极发布政策, 智能库存管理 资产预测性维护 ……. 高端化 智能化 绿色化 �� 智能化 面向石油石化全产业链发展,全面融入人工智能和自动化技术,用智能化加速产业升级进 程。在企业经营中逐步推进数字化、数智化应用,利用定制化解决方案和服务帮助企业提升 运营质量和效率。在自动化生产过程中,利用智能制造系统的丰富功能,实时监控生产过 程,优化生产效率,减少资源浪费。在产业链协同和流通过程中,构建智能物流和供应链管 广泛认知能力的广义AI迈进(图 �)。智能化是对企业数字化发展的一次重大升级,将推进石油石化数字化的智能新应用。例 如:数字技术推动的调度管理规则数据化,以传统人工智能的运筹能力支撑调度管理的自动化进 阶打磨,加之与云、工业互联网等技术的融合,进一步推动了工程的智能化进阶发展。 来源: 石化盈科&IDC ����年 图�. 石油石化产业人工智能技术演进路线 业务价值 时间 智能供应优化
    0 积分 | 65 页 | 2.24 MB | 5 月前
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  • pdf文档 埃森哲 -展望 智能制造

    通过有效的程序和方法,确保团队在超出监管能力的灾难 性事件(如自然灾害、暴力/恐怖事件)中的安全 自主生产 打造低碳化产业系统,能够快速、无缝地重新配置和调整以适应 变化。 • 引入高度灵活的自动化生产线概念,专门满足高度定制化需 求,或能够根据变化快速重新配置 • 动态排产能力 • 库存优化模型 • 在资本支出中纳入可持续相关的考量 需求预测 能够预见和预测业务需求及客户需求的变化,以及更广泛的社会 • 口头交流 • 设备维护 • 文档管理 • 工作场所安全 • 维护安全 • 电气规程 • 工厂自动化 • 生成式人工智能 • 预测性维护 • 工作场所安全规划 • 时间管理 • 设备维护 • 电气规程 • 工厂自动化 • 生成式人工智能 • 预测性维护 • 适应能力 • 工作积极性 • 职责义务 • 团队合作 • 自主生产维护团队的领导者 工厂自动化潜力:高 人工智能增强潜力:低 工厂自动化潜力:低 人工智能增强潜力:高 个性化学习路径 ...从生产角色转变为确保 工厂正常运行的管理角色。 资料来源:埃森哲商业研究院基于世界经济论坛消费行业“未来的工作”试点工作组、美国职业信息网络(O*NET),以及美国劳工部劳工统 计局的分析。 智能制造 | 15 未来三年,计划投资于设施搬迁、自动化和数字 化来增
    0 积分 | 38 页 | 5.33 MB | 14 天前
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  • ppt文档 智慧园区运营智能中心解决方案(29页 ppt)

    5 项目案 例 4 系统应 用 2 方案介 绍 3 系统介 绍 CA: 通讯自动化 l 电话通信系统 l 无线通信系统 l 卫星通信系统 l 多媒体通信系统 l 公共广播系统 l 电视通讯系统 OA: 办公自动化 SA: 安防自动化 l 门禁系统 l 停车场系统 l 防盗报警系统 l 周界防范系统 l 出入口管理系统 I I l 配电系统 l 给排水系统 园区运营 可视化管理 DIX 数据接口 IT 系统 CA 通信自动化 IOT 系 统 传感器 业务系统 业务系统 BA SA FA 楼宇自动化 安防自动化 消防自动 化 产品架构 IBMS 系 统 数据交互 系统联动
    10 积分 | 29 页 | 3.85 MB | 2 小时前
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  • pdf文档 物联网赋能制造业数字化转型白皮书2025

    欧洲制造业正在呈现稳步增长,先进制造业企业的 数量从2009年的1,900家增加到2023年的4,500 家,增长了一倍多1。自动化、机器人、人工智能和 物联网等技术得到广泛应用。 尽管欧盟的制造业在企业总量和技术创新方面落后 于中国,但近年来已经超过了美国,呈现良好发展 势头。关键技术集中在人工智能、物联网、自动化、 3D打印和机器人技术等领域。 然而,对欧盟制造业来说,挑战依然存在,例如劳 动力成本上升,以及与美国和中国相比,获得资金 TELENOR IoT | 物联网赋能制造业数字化转型 | 7 制造业面临的挑战 生产效率低下:制造业的许多工艺过程仍然是手工 操作,容易出错,导致效率低下。借助物联网,可 实现生产过程自动化,从而提高精确度和速度。联 网设备生成的实时数据有助于优化生产计划,减少 浪费并提高整体生产效率。 设备维护成本高:设备故障导致维护成本和停机时 间增加。物联网支持预测性维护,可以在故障出现 情况更加复杂。物联网能够发挥重要作用,助力企业解决以下难题: TELENOR IoT | 物联网赋能制造业数字化转型 | 8 以及满足对更快、更高效的网络连接的需求。网络 升级对于工厂自动化、供应链监控和能源管理等采 用长期、低数据量物联网方案的行业尤其重要。 目前生产运营仍依赖2G和3G网络的制造商需要尽 快采取行动,升级设备和系统,以支持4G和5G网 络。这个过程涉及大量的规划、测试和部署工作。
    0 积分 | 17 页 | 2.17 MB | 5 月前
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  • pdf文档 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书--ODCC

    预测何时可能出现问题,并在问题发生之前采取预防性措施。这样 可以减少意外停机时间,提高整体效率。 动态电源管理:通过分析负载和需求,AI 可以动态地调整 电源分配,确保每个设备都得到其所需的电力,但不会浪费额外的 能源。 自动化任务:AI 可以自动执行诸如数据迁移、备份和负载 均衡等任务,从而提高数据中心的效率。 数据中心设计优化:使用 AI 对设计进行模拟和分析,可以 找到最佳的布局和设计,确保空气流动和冷却效率最大化,从而节 测和处理数据采集和提取过程中的错误。通过日志记录、告警通知 等方式,即时发现和解决数据的异常情况。 26 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 (8)自动化调度:根据需求和计划,设定自动化的采集和提取 任务的调度时间表和频率。可以使用定时任务或调度工具,确保数 据的及时采集和提取 所有排放源的数据采集采用自动 DCI+人工校核方式,保证基础 数据的准确性。根据 这些工具可以自动执行公式和计算,生成各种指标和报告。 3、可视化工具:使用数据可视化工具,将碳排放数据转化为易 于理解和直观的图表、图形和图像。这有助于提供直观的数据展示, 使报告更具吸引力和易读性。 4、自动化报告生成工具:利用自动化报告生成工具,将数据处 理和分析的结果自动转化为标准化的报告格式。这类工具可以根据 29 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 预先设定的模板和规则,自动将数据填充到相应的报告模块中,生
    0 积分 | 64 页 | 1.60 MB | 5 月前
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