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开放下载! | 《消费品生态全链路数智化转型白皮书》
这个时代,消费者获取资讯和购物方式都在极速增加,不同触点之间的切换转化非常频繁。想要做到全面的触达和影响,不仅需要打通线上线下,还需要快闪店、视频购物、网红直播、社交电商、意见领袖推荐等等各种跨界的渠道整合,因此,面向全链路的数智化转型越来越重要。在这份白皮书中,毕马威和阿里云共同提出了消费品生态全链路的数智化转型框架和转型方法论,还进一步分解了25个二级能力指标,为评价数智化成熟度和指明未来建设方向提供衡量工具和实现抓手。从生态全链路视角帮助企业构建适应未来数智经济时代的数智化能力,协助企业获得增量式创新和发展机会。
带你读《智能制造之卓越设备管理与运维实践》之二:卓越设备管理与运维体系
本书从工业企业实际需求出发,结合智能制造环境下的紧迫需求,融合作者信息化咨询与项目工作实践,以理论联系实际,将设备的全生命周期管理、精益管理、全员维护、先进的维护策略(预测性维护、智能维护)等管理理与信息化技术进行融合设计,以“IE+IT”的思想实现管理平台与信息平台的平衡发展。
金属材料表面六种缺陷类型数据集 | 适用于YOLO等视觉检测模型(1800张图片已划分、已标注)
本数据集包含1800张金属表面缺陷图像,涵盖裂纹、夹杂、凹坑等6类缺陷,已标注并按train/val/test划分,支持YOLO、Faster R-CNN等模型训练,适用于工业质检与智能检测研究。
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3月前
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HarmonyOS NEXT 5.0 的星闪(NearLink)开发应用案例
V哥分享HarmonyOS NEXT 5.0星闪开发实战,涵盖智能车钥匙无感解锁与工业传感器监控。低延迟、高可靠,代码完整,速来学习!
Dify开发Agent对接钉钉机器人
这篇文章详细讲解了如何在Dify平台上开发一个Agent并与钉钉机器人集成,实现自动化消息处理和响应功能。
基于 YOLOv8 的焊接表面缺陷检测|完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用!
本项目基于 YOLOv8 深度学习目标检测模型,结合 PyQt5 图形界面,实现了一个完整的焊接表面缺陷检测系统。通过实际演示可以看出,该系统能够对单张图片、批量图片、视频以及实时摄像头流进行高精度检测,并自动标注缺陷位置和类别,支持检测结果的保存和复查,为工业生产线提供了高效、智能化的焊接质量监控手段。
2023 年最适用于工业物联网领域的三款开源 MQTT Broker
本文对比分析了 2023 年工业物联网领域最优秀的三款 MQTT Broker,介绍了它们的优点、缺点和应用场景。
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