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  • ppt文档 智能工厂如何通过预测与控制实现降本增效

    1 实现降本增效 By :施耐德电气 梅峰 建材及矿业能力中心经理 如何通过预测与控制 智能工厂 智能工厂建设目标: 5 个方向 故障维修 预防维护 人工操作 机器操作 事后统计 质量预控 人工经验 智能决策 资源效率 安环第一 人 机 料 法 环 3 战略决策 持续发展 设备效率 业务运营 能效管理 生产工艺控制 设备级 生产级 控制级 企业级 操作变量 MV 输出值 现场 9 智能控制特点一: MPC 多变量模型预测控制  利用操作变量( MV ) / 前馈变量( FFW )在当 前 / 历史的测量值,通过模型预测出被控变量 ( CV )在将来时段的变化趋势  通过计算操作变量( MV )合理的控制方式 ( Move Plan) ,来抵消未来时刻 CV 对于其 SP 的偏离,提高控制品质: 确保变量控得住,波动小!工艺过程更稳定!
    20 积分 | 16 页 | 17.17 MB | 3 月前
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  • pdf文档 提升乍得中小企业竞争力:通过数字化转型构建企业基本面

    与以下机构合作: 提升乍得中小企业竞争力 通过数字化转型构建企业基本面 © 国际贸易中心 2024 街道地址: ITC 54-56, rue de Montbrillant 1202 日内瓦,瑞士 邮政地址: 瑞士日内瓦1211,国际电信联盟(I TC)帕莱代斯大厦 电话: +41-22 730 0111 传真: itcreg@intracen.org 互联网: http://www.intracen.org 国际贸易中心(ITC)是世界贸易组织和联合国的联合机 构。 提升中小企业竞争力 乍得 通过数字化转型构建企业基本面 关于该论文 页数:74 ITC文件编号:SPTI-24-188.E 关于中小企业竞争力调查的更多信息,请参阅:https://intracen 更多信息,请联系:Valentina Rollo,rollo@intracen.org 国际贸易中心(2024)。通过数字化采用构建企业基础,提升乍得中小企业竞争力。 国际贸易中心是世界贸易组织和联合国的联合机构。 出版者:国际贸易中心(ITC) 出版日期和地点:日内瓦,2024年11月 标题:促进乍得中小企业竞争力:通过数字化应用构建业务基础 引用: ITC, 日内瓦。 封面上的数字图像: ©Shutterstock
    0 积分 | 78 页 | 2.67 MB | 5 月前
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  • word文档 金融保险行业场景AI大模型数智化应用方案(213页 WORD)

    大模型的应用为行业带来了全新的 解决方案。通过 AI 大模型,保险公司能够更精准地评估风险、优 化客户体验、提升运营效率,并在竞争激烈的市场中占据先机。本 方案旨在探讨 AI 大模型在保险行业中的具体应用场景,为实现业 务数字化转型提供切实可行的实施路径。 在保险行业中,AI 大模型的核心价值体现在以下几个方面:首 先,在风险评估与定价方面,AI 大模型能够通过海量数据的分析与 建模,提升精算 建模,提升精算的准确性和效率,从而制定更加科学合理的保险产 品定价策略。其次,在客户服务与营销领域,AI 大模型可以通过自 然语言处理(NLP)技术实现智能客服、个性化推荐以及精准营 销,显著提升客户满意度与转化率。此外,在理赔处理与反欺诈方 面,AI 大模型能够快速识别异常行为,提高理赔效率并降低欺诈风 险。 根据麦肯锡的研究数据,AI 技术在保险行业的应用有望在未来 五年内为全球保险市场带来超过 型训练与推理的高效运行。  数据治理:建立完善的数据采集、存储与处理机制,确保数据 的完整性、安全性和合规性。  人才培养:加强 AI 技术人才的引进与培养,打造一支具备 AI 技术应用能力的专业团队。 通过本方案的实施,保险公司将能够充分发挥 AI 大模型的技 术优势,推动业务创新与效率提升,在数字化转型的浪潮中占据领 先地位。 1.1 保险行业现状与挑战 近年来,随着全球经济环境的变化和科技的快速发展,保险行
    10 积分 | 222 页 | 848.20 KB | 17 小时前
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  • word文档 DeepSeek在金融银行的应用方案

    融合,能够迅速处理和分析海量金融数据,帮助银行机构在风险控 制、客户管理、产品创新等关键领域实现智能化转型。通过引入 DeepSeek,银行不仅能够提升业务处理效率,还能在复杂的市场 环境中做出更为精准的决策,从而显著降低运营成本,增强风险抵 御能力。  风险控制:DeepSeek 通过实时监控和分析交易数据,能够精 准识别异常行为和潜在风险点,为银行提供及时的风险预警和 应对策略。  能在数字化转型的浪潮中占据先机,实现可持续发展。 1.1 DeepSeek 技术概述 DeepSeek 是一种基于深度学习和自然语言处理(NLP)技术 的先进人工智能平台,旨在通过高效的算法和海量数据训练,提升 金融银行业务的智能化水平。该技术通过多层次的神经网络模型, 能够自动提取、分析和处理复杂的金融数据,从而为银行和金融机 构提供精准的业务决策支持。DeepSeek 的核心优势在于其高精度 的预测 求动态调整模型参数,确保其在金融领域的高效应用。 在金融银行领域,DeepSeek 技术可以广泛应用于多个场景, 包括但不限于风险评估、客户行为分析、智能客服、欺诈检测和投 资策略优化等。例如,通过深度学习和 NLP 技术,DeepSeek 可以 从海量交易数据中识别潜在的风险因素,预测客户的信用违约概 率,从而帮助银行制定更加科学的风控策略。同时,在客户服务方 面,DeepSeek 的智能客服系统能够理解自然语言,提供
    10 积分 | 154 页 | 527.57 KB | 5 月前
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  • word文档 智慧交通治理AI大模型多场景协同决策与自适应设计方案

    交通治理 AI 大模型概述 交通治理 AI 大模型是一种基于人工智能技术的综合解决方 案,旨在通过多场景协同决策与自适应方案设计,提升城市交通管 理效率,缓解交通拥堵,优化交通资源配置。该模型的核心在于利 用大规模数据采集、深度学习、强化学习等技术,实现对交通流量 的实时监控、预测与调控。通过对交通数据的多维度分析,模型能 够动态生成最优的交通信号控制策略、路径规划建议以及突发事件 应急响应方案。 变化以及检测异常 事件。通过引入时间序列分析、空间模式识别等技术,模型能够高 效处理高维数据,并生成精准的交通态势感知结果。 其次,模型的多场景协同决策功能是其核心优势之一。传统的 交通治理系统往往局限于单一场景的优化,而 AI 大模型能够实现 跨场景的协同决策。例如,在城市交通网络中,模型可以同时考虑 主干道、次干道、交叉口以及公共交通系统的动态变化,通过全局 优化算法(如遗传算法、粒子群优化等)生成最优的交通信号配时 方案。此外,模型还能够根据实时交通状况,动态调整公交线路的 发车间隔、地铁列车的运行速度等,从而提升整体交通网络的运行 效率。 在自适应方案设计方面,交通治理 AI 大模型具有高度的灵活 性与自学习能力。通过强化学习机制,模型能够在不断的决策过程 中自我优化,逐步提升其决策的精准性与效率。例如,当模型检测 到某一路段出现拥堵时,可以自动调整信号灯的配时方案,并同时 向周边车辆推送绕行建议。此外,模型还能够根据历史数据与实时
    0 积分 | 243 页 | 783.08 KB | 5 月前
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  • ppt文档 智慧园区安全生产顶层设计方案

    . 智慧工业园区建设内容 园区综合指挥中心 通过建设工业园区智慧大脑,实现可升级、可持续的集成管理指挥中心功能。 园区封闭 整合园区监控、门禁、道闸等系统,对园区人员、 车辆进行统一管理,实现园区封闭化管理。 以建立园区安全生产管理为核心,结合多种管理、 分析软件,对园区内隐患风险达到安全生产的目的。 安全生产 绿色园区 通过建设园区环境管理、能耗管理、楼宇自控等应 用 模块,助力低碳园区建设,实现园区绿色运营。 舒适生活 通过建设智慧停车场、人员健康等智慧化应 用 ,提 高员工及入住企业体验。 智慧展厅 通过建设全息投影、 3D 漫游、参观通道、语音 播报等实现园区展厅智慧化展示。 通过智能迎宾、无人摆渡车、无人机、智能巡 检机器人等智能化设备,助力科技园区建设。 科技园区 2 建设方案 solutions 智慧工业园区建设内容 园区综合指挥中心 通过建设工业园区智慧 以建立园区安全生产管理为核心,结合多种管理、 分析软件,对园区内隐患风险达到安全生产的目的。 安全生产 通过智能迎宾、无人摆渡车、无人机、智能巡 检机器人等智能化设备,助力科技园区建设。 科技园区 智慧展厅 通过建设全息投影、 3D 漫游、参观通道、语音 播报等实现园区展厅智慧化展示。 通过建设园区环境管理、能耗管理、楼宇自控等应 用 模块,助力低碳园区建设,实现园区绿色运营。 园区封闭
    10 积分 | 52 页 | 44.66 MB | 6 月前
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  • word文档 智慧校园系统方案

    之一,是数字化校园的基础工 程和重要组成部分,是基于物联网的主要应用。通过与数字化校园的融合,使数字化 校园获得了感知、判断、辨别、记忆等能力,让数字化校园拥有智慧。 智慧校园建设初期是通过校园一卡通将计算机技术、网络与通信技术、数据库技 术和 IC 卡识别技术相融合,利用 IC 卡作为信息的载体,在学校范围内,通过统一授 权,快速方便的使用校内的各种应用。 随着 AI、AR 技术的应 技术的应用和推广,校园安全管理、校园生活管理、校园教务管理 、 校园资源管理更加精准,让学校实现更加方便、高效的智慧化校园管理。 三、 系统方案 针对大学校园的实际需求,将管理和服务设施全面纳入计算机信息化综合管理系统 通过智慧校园管理系统的建设,老师和学生在内部按个人权限获取相关服务、访问相 关资源、进行相关管理工作。目前系统建设设计主要内容: 智慧校园管理平台建设:  智慧校园管理的标志即“数据共享,集中控制”。系统遵循统一化和标准化原则,以 时信息的全面共享,以有效的集中控制为系统安全基础。  系统采用分布式模块化设计。子系统数据共享中心数据库数据,通过数据传输与 交换平台完成数据流水上传和信息下发,达到数据的实时同步,信息的全面共享 以及设备集中控制。  一卡通系统内,基础信息一次输入,多处、多点、多系统共享使用,随时查询流 水记录、汇总数据,系统中所有应用程序登录授权,必须通过管理中心的统一设 置进行。系统的认证方式有:口令认证、身份卡认证、人脸认证、混合认证等,
    20 积分 | 146 页 | 22.65 MB | 3 月前
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  • word文档 中医药健康产业基于DeepSeek AI大模型应用设计方案(151页 WORD)

    者信息中提取有价值的洞察。例如,通过对中医经典文献的智能分 析,DeepSeek 可以帮助研究人员快速识别潜在的药效成分和治疗 方案,从而加速新药的研发进程。此外,在临床应用方 面,DeepSeek 的智能诊断系统可以结合中医四诊(望、闻、问、 切)的作用机理,辅助医生进行更精准的辨证施治。 中医药健康产业的数字化转型还涉及到患者健康管理的智能 化。通过引入 DeepSeek,可以实现对患者健康状况的实时监测和 的实时监测和 个性化干预。例如,基于 DeepSeek 的健康管理平台可以为患者提 供定制化的养生建议,包括饮食、运动和心理调适等多方面的内 容,从而全面提升患者的健康水平。同时,该平台还可以通过大数 据分析,为医疗机构提供参考,优化资源分配和服务流程。 在实施过程中,DeepSeek 的应用方案将遵循以下关键步骤: - 数据采集与整合:整合中医药文献、临床数据和患者健康记录, 掘数据中的潜在规律和关联关系,为研究和决策提供支持。 - 系统 开发与部署:开发基于 DeepSeek 的中医药智能诊断和健康管理系 统,并在医疗机构中推广应用。 - 效果评估与优化:通过实际应用 反馈,不断优化系统性能和服务效果。 总之,中医药健康产业引入 DeepSeek 应用方案,不仅能够提 升中医药的科学化和现代化水平,还能为患者提供更加精准和个性 化的健康服务。这一
    20 积分 | 160 页 | 552.28 KB | 12 天前
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  • word文档 基于DeepSeek AI大模型CRM客户关系管理系统应用方案(156页 WORD)

    效的 CRM 解 决方案。在这一背景下,引入 DeepSeek 大模型作为 CRM 的核心 技术,不仅能够提升客户互动的质量,还能通过数据驱动的洞察优 化营销策略和客户服务。 DeepSeek 大模型的优势在于其强大的数据处理能力和精准的 预测分析。通过整合多源数据,包括客户行为数据、交易历史、社 交媒体互动等,DeepSeek 能够生成全面的客户画像,帮助企业更 好地理解客户需求和 以下是 DeepSeek 大模型在 CRM 中的主要应用场景:  客户细分与个性化推荐:通过分析客户数据,将客户细分为不 同的群体,并为每一群体提供个性化的产品和服务推荐。  预测分析:利用历史数据和机器学习算法,预测客户未来的购 买行为和偏好,提前制定营销策略。  自动化客户服务:通过自然语言处理技术,实现自动化的客户 服务,如聊天机器人,提高响应速度和服务质量。  风险 75% 86% 11% 通过引入 DeepSeek 大模型,企业不仅能够提升客户关系管理 的效率,还能在激烈的市场竞争中占据先机。这一方案的实施,将 为企业的长期发展奠定坚实的基础。 1.1 客户关系管理(CRM)的重要性 在现代商业环境中,客户关系管理(CRM)已经成为企业成功 的关键因素之一。随着市场竞争的日益激烈,企业不仅需要提供优 质的产品和服务,更需要通过有效管理客户关系来提升客户忠诚度
    20 积分 | 166 页 | 536.03 KB | 12 天前
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  • word文档 智慧城市民意速办基于AI大模型应用建设方案(149页 WORD)

    才能得到解决,导致市民满意度下降,政府公信力受损。因此,亟 需通过技术手段提升城市治理的智能化水平,提高问题解决的效率 和精准度。 在这一背景下,智慧城市民意速办 AI 大模型的开发与应用成 为解决上述问题的关键路径。该项目旨在利用人工智能、大数据、 自然语言处理等前沿技术,构建一个能够快速响应市民诉求、智能 分派任务、实时监测处理进度的综合平台。通过 AI 大模型的介 入,能够实现市民诉求的自动识别和分类,智能匹配最佳解决方 1. 提升市民诉求响应速度:通过 AI 大模型的智能识别与分派功 能,将市民诉求的平均响应时间从传统的 24-48 小时缩短至 2 小时内,确保市民问题得到及时处理。 2. 提高问题解决精准度:利用大数据分析和深度学习技术,对市 民诉求进行精准分类和智能匹配,确保问题分派的准确率提升 至 95%以上,减少二次转派和重复处理的现象。 3. 优化城市治理流程:通过 AI 大模型的实时监测功能,对问题 处理的全流程进行跟踪和优化,确保各部门之间的协同效率提 升 30%以上,减少资源浪费和冗余操作。 4. 增强市民参与感和满意度:通过智能化的反馈机制和可视化数 据展示,让市民实时了解问题处理的进展和结果,提升市民对 政府工作的信任度和满意度,预计市民满意度将提升 20%以 上。 为实现上述目标,项目将分阶段推进: 通过以上步骤,确保项目在技术可行性和用户需求之间找到最 佳平衡点,最终实现智慧城市治理的智能化、高效化和人性化。
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