企業(yè)應依托生產(chǎn)設備運行管理系統(tǒng)，開展生產(chǎn)設備健康狀態(tài)的在線監(jiān)測、評估、跟蹤和預測等工作，以有效判斷生產(chǎn)設備運行異常工況和劣化征兆，具體要求包括但不限于∶
a） 應動態(tài)收集、實時感知和定期檢查生產(chǎn)設備健康狀態(tài)，并建立完備的生產(chǎn)設備健康狀態(tài)檔
案，檔案涵蓋生產(chǎn)設備編號、廠商、功能、性能等基礎(chǔ)信息，以及生產(chǎn)設備的振動、潤滑、噪聲等健康狀態(tài)和維護保養(yǎng)數(shù)據(jù)；
b） 應根據(jù)生產(chǎn)設備健康狀態(tài)，結(jié)合生產(chǎn)設備的工作原理、結(jié)構(gòu)特點、關(guān)鍵狀態(tài)參數(shù)和運行歷史信
息等，量化評估生產(chǎn)設備健康狀態(tài)和剩余壽命、分析生產(chǎn)設備性能衰退趨勢；
c） 應結(jié)合生產(chǎn)設備健康狀態(tài)信息和評估分析結(jié)果，對生產(chǎn)設備的健康狀態(tài)進行持續(xù)跟蹤和多面監(jiān)測，并向相關(guān)使用、維修和管理人員及時反饋生產(chǎn)設備健康水平和維護建議；
d） 應開發(fā)并部署生產(chǎn)設備的健康狀態(tài)模型、易損部件劣化模型和剩余壽命預測模型等，基于模型
實現(xiàn)生產(chǎn)設備健康狀態(tài)準確預測和精細化管控。
附件：《信息化和工業(yè)化融合管理體系生產(chǎn)設備運行管理規(guī)范》 GB/T 23022-2022
供應鏈數(shù)字化管理平臺的應用層主要提供供應鏈體系設計,供應鏈業(yè)務管理,供應鏈風險管控,供應鏈績效管理等功能,提供供應鏈關(guān)鍵績效指標統(tǒng)計分析和可視化展示等功能
引導組織通過應用新一代信息技術(shù),挖掘數(shù)據(jù)的創(chuàng)新驅(qū)動潛能,加強數(shù)據(jù)價值的開發(fā)和資產(chǎn)化運營,獲取用戶/生態(tài)合作伙伴連接與賦能數(shù)字新業(yè)務和綠色可持續(xù)發(fā)展等方面價值效益
基于生產(chǎn)設備備品備件歷史消耗數(shù)據(jù)建立需求預測模型,降低備品備件采購成本;建立備品備件使用方案知識庫,優(yōu)化備品備件使用方案.降低備品備件使用成本
表現(xiàn)出與人類智能(如推理和學習)相關(guān)的各種功能的功能單元的能力;采用AI技術(shù)實現(xiàn)其預期用途的醫(yī)療器械;軟件組件是指嵌入到醫(yī)療器械中或作為醫(yī)療器械組成部分的軟件
明確了人工智能產(chǎn)業(yè)的邊界,將人工智能相關(guān)的軟硬件產(chǎn)品研究,開發(fā)和生產(chǎn),系統(tǒng)應用,集成服務等核心產(chǎn)業(yè),及帶動形成的相關(guān)產(chǎn)業(yè)都納入人工智能產(chǎn)業(yè)范疇
報告從政策支持,技術(shù)發(fā)展,產(chǎn)業(yè)融合,投融資市場等角度出發(fā),結(jié)合國內(nèi)外競爭格局變化,解析2022年中國人工智能產(chǎn)業(yè)背景,AI落地機遇和落地發(fā)展方向
提升人工智能系統(tǒng)穩(wěn)定性,隱私保護技術(shù)占據(jù)可信人工智能技術(shù)研究主流;開展可信AI測試工具征集和可信AI試評估等落地實踐;發(fā)布了一系列研究成果
A14K12 將K12四個年齡層次學生需要掌握的知識點分為智能感知,表示和推理,機器學習, 自然交互和社會影響五個方面,了解計算機通過傳感器感知環(huán)境的能力
設置了10個模塊和62個知識點(含9個進階知識點),希望學生們能了解符號主義人工智能,連接主義人工智能和行為主義人工智能以及人工智能融合交叉等歷史發(fā)展脈絡
人工智能知識領(lǐng)域相關(guān)內(nèi)容被分為智能系統(tǒng)基礎(chǔ),搜索與優(yōu)化,知識表達和推理,學習,智能體,計算機視覺,自然語言處理,模式識別,先進機器學習,機器人,知識系統(tǒng),神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法等13個知識點
《藍皮書》主要結(jié)合教育部計算機領(lǐng)域本科教育教學改革試點工作計劃(101計劃)中《人工智能引論》課程建設階段性結(jié)果,對人工智能教與學的知識點歷史發(fā)展和建設思路進行思考
解讀了百度智能云全新升級的智能對話平臺UNIT 7.0及三大引擎的技術(shù)先進性與應用價值,幫助企業(yè)促進營銷與服務的一體化升級
