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工业
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工控应用需求与5G网络指标转译技术报告(离散制造领域)
级别:
报告探讨了5G技术如何满足智能制造对无线网络的低时延、高可靠性和大带宽需求,并详细描述了基于工控业务需求的应用KQI指标与5G网络KPI指标之间的映射与转译方法。此外,报告还提供了多个应用案例,展示了5G技术在实际工业场景中的应用效果,为“5G+工业互联网”进入核心生产环节...
作者:
工业互联网产业联盟(AII)
发布时间:2024-11-22
关键字:
5G技术
工业互联网
离散制造
面向新型工业化的5G-AxAI技术白皮书
级别:
本白皮书旨在面向新型工业化发展,系统阐述了5G-A与AI融合创新的核心理念与关键技术。5G-A和AI技术相乘实现双向赋能,从叠加使用到互促倍增,一方面将人工智能能力融入移动网络,实现5G-A智能化,供给工业应用的数据和连接基础;另一方面为工业互联网注入智能基因,助力工业实现数...
作者:
中国移动
中移智库
发布时间:2024-11-21
关键字:
5G-AI技术
新型工业化
工业互联网
工业 5G LAN网络安全技术报告(2024)
级别:
报告详细介绍了5G LAN的起源、发展和优势,以及5G网络安全关键技术,包括接入认证、数据保护、网络切片安全等。进一步分析了5G LAN安全防护技术,如隔离防护、实时监控、加密认证和终端防护。报告还提供了工业5G LAN数据安全管理、电力5G LAN终端认证等典型案例,展示了5G LAN技...
作者:
工业互联网产业联盟(AII)
发布时间:2024-11-20
关键字:
网络安全
工业 5G LAN
智能制造 5G LAN
钢铁制造 5G LAN
工业互联网
GB_T 44280-2024 工业互联平台 监测分析指南
级别:
该文件详细描述了监测分析的目标制定、样本范围确定、指标体系构建、技术方案制定等步骤,并提供了数据对接和监测数据分析的方法。文件强调了技术获取性、科学性、完整性和非密性原则,以确保监测数据的准确性和全面性。通过构建科学的指标体系和采用自动化数据对接,该指南旨在...
作者:
国家市场监督管理总局
国家标准化管理委员会
发布时间:2024-11-20
关键字:
工业互联网平台
监测分析指南
国家标准
工业互联网标识行业应用指南(有色金属)
级别:
报告分析了有色金属行业的基本情况、发展特点及转型方向,提出了标识解析实施路径、标识对象分析、数据分析等,总结了有色金属行业标识解析的应用模式,并提供了露天铜矿采选智能协同与管控、矿山设备全生命周期管理等典型案例。报告强调了加快数字基础设施建设、构建数据模型、...
作者:
工业互联网产业联盟(AII)
发布时间:2024-11-19
关键字:
工业互联网标识解析
有色金属行业
数字化转型
面向汽车制造的5G网络SLA需求及保障技术报告
级别:
报告详细分析了5G/5G-A技术在提升汽车制造业生产效率、产品质量和服务水平方面的价值,并针对不同生产环节的5G应用场景,如AGV运输控制、机器视觉检测、PLC生产控制等,提出了具体的业务需求和网络指标转译方法。报告还研究了5G/5G-A分级保障技术,为汽车制造企业实现数字化智能...
作者:
工业互联网产业联盟(AII)
发布时间:2024-11-19
关键字:
5G网络
汽车制造
5G+AGV
5G+PLC
5G+机器视觉
工业互联网标识行业应用指南(钢铁)
级别:
报告详细介绍了工业互联网标识解析体系在钢铁行业的应用,包括产销协同、质量管控、供应链追溯和智慧炼钢等应用模式。通过标识解析技术,实现钢铁行业生产、供应链、质量管理的数字化升级,提升效率和质量,降低成本。报告还提供了具体的实施路径和建议,以促进钢铁行业的标识解...
作者:
工业互联网产业联盟(AII)
发布时间:2024-11-19
关键字:
工业互联网标识
钢铁行业
供应链管理
成都“数据要素X"典型案例集(2024)
级别:
本案例集精选了72个具有代表性的典型案例,涵盖工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳、智慧教育等多个行业领域。这些案例以业务问题为导向,以场景功能设计、困难突破为重点内容,充分展示...
作者:
成都数据局等
发布时间:2024-11-14
关键字:
数据要素
工业制造
数字化
工业视觉研究及应用
级别:
本资料是2024年9月19日-20日e-works“机器视觉技术与应用实训班(苏州)”的培训资料。中国地质大学(武汉)机械与电子信息学院机械系副主任,博士生导师梅爽教授详细介绍了工业视觉在制造业中的应用,包括2D和3D光学检测技术、机器人视觉定位技术等。梅教授重点讨论了集成电路硅...
作者:
梅爽
发布时间:2024-11-13
关键字:
工业视觉检测
深度学习技术
计算机视觉
传统数字图像处理及深度学习技术在工业视觉检测中的应用
级别:
本资料是2024年9月19日-20日e-works“机器视觉技术与应用实训班(苏州)”的培训资料。中国地质大学(武汉)机械与电子信息学院机械系副主任,博士生导师梅爽教授详细介绍了2D和3D视觉检测、深度学习视觉检测的核心技术与挑战,以及在电子制造、汽车行业、纺织布料等多个领域的应...
作者:
梅爽
发布时间:2024-11-13
关键字:
工业视觉检测
深度学习技术
计算机视觉
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