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 2019年中国MEMS传感器潜力市场暨细分领域优秀本土企业白皮书

 
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本白皮书分析了MEMS的产业特点，以及中国乃至全球MEMS产业的现状和特点，并根据物联网的几大细分市场的规模、增长潜力等维度，筛选出未来六大潜力市场和六大潜力产品， 并根据不同的产品领域评选出了十大优秀企业，最后给出了产业发展的趋势和建议。
作者：赛迪顾问物联网产业研究中心  
发布时间：2020-03-23
关键字：MEMS传感器  智能传感器  传感器  

 凯捷：智能工厂研究报告（英）

 
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本报告分析了智能工厂扩大规模面临的两大挑战：IT/OT一体化（指用于业务流程的信息技术系统与用于监视设备、事件和工业流程的操作技术系统的集成）以及推动转型所需的技术和能力，它包括除了数字人才之外的交叉功能的能力以及软技能。并重点介绍了迈向“智能产业”的以技术为主导...
作者：凯捷研究院  
发布时间：2020-03-18
关键字：智能工厂  智能制造  

 e-works咨询：MES系统规划与需求分析

 
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本资料是e-works高级咨询顾问王雷在e-works网络大讲堂（2020年3月16日）上的演讲教程。王雷从MES实施六大难点入手，重点剖析了MES需求分析方法，包括MES基础数据的收集与整理、业务流程的梳理与优化、生产工艺的建模与分析、数据采集分析与应用、现状评估与MES集成、系统需求与加...
作者：e-works王雷  
发布时间：2020-03-17
关键字：MES  智能工厂  智能制造  

 疫情防控中的数据和智能应用研究报告

 
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为了全景展现大数据与人工智能技术在此次疫情防控中的应用情况，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所牵头联合多家单位，搜集分析了 200 多个案例，梳理了社会各界利用大数据及数据智能技术参与疫情防控的实践方向，分析了数据驱动的疫情防控关键环节，探讨了面临的问题与挑战...
作者：中国信息通信研究院  
发布时间：2020-03-12
关键字：疫情防控  AI  数据  

 2020年中国智能物联网（AIoT）白皮书

 
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白皮书对未来AIoT的应用愿景进行了描绘，对行业应用场景及发展空间进行了分析，旨在将向市场提供更多的参考依据。白皮书显示，预计2025年我国物联网连接数近200亿个，万物唤醒、海量连接将推动各行各业走上智能道路。并指出，AIoT是一个综合性市场，其容量足够大，且目前呈现多层...
作者：艾瑞咨询  金山云  
发布时间：2020-03-11
关键字：物联网  智能物联网  

 服装智能制造与大批量定制

 
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解读了服装行业大批量定制的趋势，并从智能制造的角度分析了服装行业实现大批量定制的相关的技术及应用案例。
作者：顾新建  
发布时间：2020-03-09
关键字：大批量定制  服装  

 全球“灯塔工厂”网络：来自第四次工业革命前沿报告

 
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本报告通过聚焦先进制造业的领军企业 ——“灯塔工厂”，并深入剖析14家端到端“灯塔工厂”的成功转型，为其他企业部署技术、摆脱“试点困境”提供借鉴。白皮书指出，虽然“灯塔工厂”的转型方法各不相同，但他们的经验都证明，六大核心推动因素在创新运营系统的规模化发展中功不...
作者：世界经济论坛  麦肯锡  
发布时间：2020-03-09
关键字：灯塔工厂  智能工厂  数字化转型  

 e-works李伟：制造企业智能工厂规划方法（下）

 
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本资料是e-works咨询事业部总经理李伟在e-works网络大讲堂（2020年3月3日）上的演讲教程。李伟结合具体的案例详细介绍了制造企业推进智能工厂建设的四大步骤，包括顶层设计、评估、分项设计、规划实施落地。李伟指出智能工厂建设，一定要有明确的智能工厂规划，自动化项目要核算...
作者：e-works李伟  
发布时间：2020-03-05
关键字：智能工厂  智能制造  

 e-works李伟：制造企业智能工厂规划方法（上）

 
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本资料是e-works咨询事业部总经理李伟在e-works网络大讲堂（2020年3月2日）上的演讲教程。李伟讲解了智能制造特点及内涵，剖析了企业在推进智能制造过程中的八大误区，并分析了智能制造下产品设计、生产、供应链、智能产品与服务的发展趋势，以及智能技术在生产、管理与决策、供...
作者：e-works李伟  
发布时间：2020-03-05
关键字：智能工厂  智能制造  

 疫情防控中的数据与智能应用研究报告（1.0版）

 
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本报告在梳理100余家企业的200余个案例基础上，系统性分析了疫情防控期间以大数据和数据驱动的智能应用为核心的企业优秀实践经验。报告从疫情分析展现、疫情防范管制、医疗医治增效、生活便民举措、复工复产管理等五个应用维度对实际应用案例进行了分类和描述，并从数据能力、应...
作者：中国信息通信研究院  
发布时间：2020-03-01
关键字：新冠疫情  大数据  人工智能  
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