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2018年预测性维护白皮书

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简介：
该白皮书深入探讨了预测性维护在当前工业环境中的重要性和应用前景，提供了详实的数据和案例分析，旨在帮助企业理解和实施这一技术。 本白皮书以国家及上海的人工智能产业发展规划为指导方向，聚焦于人工智能在工业领域的实际应用，详细回顾了维护理论的发展历程，并重点阐述了预测性维护的概念、架构、流程和技术体系。此外，还介绍了几种典型的预测模型，并通过桥梁、电梯和风机三个行业的具体案例展示了预测性维护的应用情况。

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  • 2018年预测性维护白皮书
    优质
    该白皮书深入探讨了预测性维护在当前工业环境中的重要性和应用前景，提供了详实的数据和案例分析，旨在帮助企业理解和实施这一技术。 本白皮书以国家及上海的人工智能产业发展规划为指导方向，聚焦于人工智能在工业领域的实际应用，详细回顾了维护理论的发展历程，并重点阐述了预测性维护的概念、架构、流程和技术体系。此外，还介绍了几种典型的预测模型，并通过桥梁、电梯和风机三个行业的具体案例展示了预测性维护的应用情况。
     
  • 边缘智能白皮书（2018年版）
    优质
    《边缘智能白皮书（2018年版）》深入探讨了边缘计算与人工智能技术融合的发展趋势、应用场景及挑战，为相关行业的技术创新提供了宝贵的参考。 边缘智能白皮书（2018）全面概述了在物联网领域内边缘计算技术的发展趋势与应用前景，强调了将数据处理能力从云端推向网络边缘的重要性，并探讨了如何通过优化资源分配来提升系统的响应速度、降低延迟以及增强安全性等方面。此外，该报告还分析了几种典型的应用场景及其对行业产生的影响，为相关领域的研究者和从业者提供了宝贵的参考信息和技术指导。
     
  • 2018年宠物行业白皮书.pdf
    优质
    该报告全面分析了2018年中国宠物行业的市场现状与发展趋势，涵盖了宠物数量、消费特征、主要细分市场的深度解析等内容。 2018年宠物行业白皮书详细分析了当年中国宠物行业的现状、发展趋势以及消费者行为特征。报告基于大量市场调研数据，提供了对宠物市场的全面洞察，并为业内人士及投资者提供有价值的参考信息。该白皮书涵盖了从宠物食品到医疗保健等多个方面的内容，旨在帮助读者更好地理解这一快速发展的行业生态。
     
  • 人工智能标准白皮书（2018年版）.pdf
    优质
    《人工智能标准白皮书（2018年版）》全面梳理了国内外人工智能标准化工作进展，深入分析了关键领域技术发展趋势和需求，并提出了我国推进人工智能标准体系建设的建议。 人工智能标准化白皮书（2018版）
     
  • JMeter性能测试指南白皮书
    优质
    《JMeter性能测试指南白皮书》是一份全面介绍使用Apache JMeter进行软件性能评估和压力测试的技术文档。它涵盖了从基本配置到高级应用场景的各种技巧与策略，旨在帮助开发者、QA工程师及IT管理人员优化应用程序的响应速度和稳定性。 JMeter是Apache组织提供的一个开源项目，用于进行功能性和性能测试的工具，并且它是完全基于Java的应用程序。该软件提供了一个支持多种配置和结果显示的操作界面。它可以模拟对服务器或网络系统的逐步加压负载（包括HTTP、FTP、JDBC和JAVA等）。此外，它还能够以多线程并发取样或者单线程组同时取样的方式来测试不同的功能。 值得注意的是，JMeter可以充当Web服务器与浏览器之间的代理网关，从而捕获到浏览器的请求以及来自Web服务器的响应。尽管其他性能工具在原理上大致相同，但JMeter包含了四个主要部分：负载发生器、用户运行器、资源生成器和报表生成器。其中，负载发生器用于产生测试所需的负载；用户运行器通常是一个脚本引擎，根据预定的要求模拟用户的操作行为；资源生成器负责记录服务器或压力机在测试过程中的资源数据；而报表生成器则基于分析结果来创建报告，并以可视化的方式展示这些信息。
     
  • 【白皮书】2019年度数字孪生白皮书.pdf
    优质
    该白皮书全面介绍了2019年数字孪生领域的最新进展、关键技术及应用案例，旨在为业界提供深入洞察和未来发展方向。 2019年数字孪生白皮书 一、 数字孪生的发展态势 二、 数字孪生的定义与内涵 三、 数字孪生的应用场景 四、 数字孪生的未来展望
     
  • 2018年工业物联网互联互通白皮书
    优质
    《2018年工业物联网互联互通白皮书》旨在探讨和解析工业物联网技术的发展趋势、挑战及解决方案，推动制造业智能化转型。 工业物联网（IIoT）是将具有感知与通信能力的设备融入互联网的一种技术应用延伸，它实现了制造业各领域实体设备之间的全面互联。通过网络互连、数据互通及系统交互操作，工业物联网能够灵活配置制造原料、按需执行生产过程并优化生产工艺，从而实现资源的有效利用，并构建一个服务驱动型的新工业生态系统。 为了确保IIoT的互联互通性，其覆盖范围包括了多种控制系统和传感器设备，例如监控与数据采集系统（SCADA）、分布式控制系统（DCS）、过程控制系统（PCS）以及可编程逻辑控制器（PLC）。尽管这些系统在原有体系中已实现了一定程度上的机器互联功能，但在数据收集方面仍存在局限性，并且尚未充分利用所收集的数据价值。 从技术角度来看，要使IIoT互联互通必须解决一系列挑战，包括但不限于网络架构设计、提升数据采集与处理能力、增强系统的兼容性和互操作性能、确保实时响应和安全性以及实现标准化。这些技术创新与发展是推动工业物联网概念转化为实际应用的关键因素。 在实施过程中，通常需要经历需求分析、方案制定、技术选择、系统集成测试验证及运维管理等步骤，并根据具体的应用场景与业务要求来定制解决方案。同时结合成熟的通信协议和技术推进科学的实施方案。 此外，《2018年工业物联网互联互通白皮书》还介绍了几个典型的IIoT应用案例，如数控机床互联方案、基于OPC UA技术的纺织机械互联系统以及空调制造设备联网解决方案等，展示了不同制造业领域中IIoT的应用情况及其创新模式。该文件也提供了涵盖通信协议、数据交换及网络安全等多个方面的工业物联网互联互通标准清单，并解释了相关专业术语。 编写白皮书的研究机构和企业之间展现了跨学科与多行业合作的典范，这种协作对推动工业物联网的进步至关重要。来自不同组织的专业人员通过共享知识和技术经验为IIoT的发展提供了理论支持与实际指导。 《2018年工业物联网互联互通白皮书》发布不仅向业界展示了最新的研究成果及实施建议，还促进了政策制定者、技术开发者和应用实践者的交流互动，并对促进该领域的健康发展起到了积极的引导作用。随着技术和应用场景不断深化发展，IIoT的技术标准与实施方案也将持续更新和完善。
     
  • 预测性维护教程系列：利用机器学习实现预测性维护
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    本教程系列深入讲解如何运用机器学习技术实施预测性维护，涵盖数据收集、模型训练及部署等环节，助力企业提升设备可靠性与运营效率。 预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）是利用物联网（IoT）、实时监控、数据分析以及机器学习技术来预测设备或系统的故障的一种现代策略。其主要目标在于提前发现潜在问题，防止意外停机，从而提高生产效率并降低维护成本。 本教程是一个基于Jupyter Notebook的系列课程，旨在帮助你使用机器学习方法进行预测性维护。该环境支持编写和运行Python代码，并非常适合数据分析与模型开发任务。 你需要掌握预测性维护的基础知识：主要分为条件基维护（Condition-Based Maintenance, CBM）和数据驱动型预测性维护（Data-Driven Predictive Maintenance, PdM）。前者依赖于设备的实际状态，后者则侧重分析历史数据以预测未来的故障情况。 在本教程中，你将学习以下关键内容： 1. 数据收集与预处理：首先需要从传感器读数、操作参数等途径获取设备运行的数据，并进行清洗、填充和标准化等一系列的预处理步骤。 2. 特征工程：通过创建反映设备健康状况的新特征来进行数据分析。这可能涉及到时间序列分析、信号处理以及统计建模等领域。 3. 机器学习模型的选择：根据问题复杂性和可用数据质量来选择合适的模型，如决策树、随机森林等。 4. 模型训练与验证：使用历史故障和非故障的数据集对模型进行训练，并通过交叉验证评估其性能。常见评价指标包括准确率、精确度、召回率及F1分数等。 5. 异常检测：建立好模型后，可以用来识别实时数据中的异常行为作为即将发生的故障信号。 6. 结果解释与可视化：将预测结果以易于理解的方式呈现出来，比如通过仪表盘或图表的形式展示给决策者参考。 7. 模型优化与更新：随着时间推移和新数据的流入，模型需要不断调整和改进。 教程中包含了一系列Jupyter Notebook文件，在这些文档里详细介绍了上述每个步骤。通过系统地学习并实践，你将掌握预测性维护的核心技术和应用方法。 此课程适合具有一定Python编程基础且对机器学习有一定了解的学习者使用。随着技术的深入理解，你可以解决实际设备维护场景中的问题，并将其应用于工业环境中以提高企业运维效率和效益。
     
  • 2019年企业IT运维发展白皮书.pdf
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    本白皮书深入分析了2019年中国企业IT运维领域的现状、挑战与趋势，为企业提供策略建议和技术指导。 《企业IT运维发展白皮书（2019年）》由云计算开源产业联盟发布，全面概述了IT运维的定义、价值、发展历程以及关键能力，并探讨了其在不同行业的应用实践及未来趋势。 首先，在界定IT运维概念时，该白皮书强调它不仅涉及技术操作层面，还涵盖了保障信息系统稳定、安全和高效运行的所有活动。随着企业对信息系统的依赖日益加深，IT运维已成为核心竞争力的重要组成部分。它的价值体现在确保业务连续性、提升系统性能、降低成本以及支持业务创新等方面。 其次，白皮书中回顾了IT运维的发展历程，并详细分析了国内外市场现状及存在的问题，如市场规模变化和技术应用等。 在关键能力方面，该报告将其分为流程管理、组织架构和技术创新三个层面。它不仅介绍了基本的运维流程与优化方法，还强调了岗位职责的重要性以及自动化、平台化、数据驱动和智能化技术的应用情况。 此外，在行业实践部分中，白皮书探讨了电信业、互联网领域及金融服务业等行业中的IT运维应用现状，并通过具体案例分析其优势与不足。例如腾讯的运维一体化解决方案和苏宁消费金融服务的最佳实践等。 最后，该报告还指出了当前面临的挑战如标准体系不完善等问题，并预测未来将有更多高效高质量的技术理念被推广使用，同时产业融合也将推动主动式IT运维的发展趋势。 这份白皮书为业界提供了全面了解IT运维发展现状的视角，是希望深入了解或参与此领域工作的专业人士的重要参考资料。
     
  • 2018年中国宠物行业消费报告白皮书.pdf
    优质
    《2018年中国宠物行业消费报告白皮书》全面分析了中国宠物行业的市场规模、消费者行为及市场趋势，为从业者提供深入洞察。 2018年中国宠物行业白皮书：消费报告提供了关于中国宠物行业的全面分析与数据支持，涵盖了宠物市场的现状、发展趋势以及消费者行为等多个方面。该报告通过详实的数据和深入的研究，为中国宠物行业的从业者及投资者提供了一份宝贵的参考材料。报告中详细阐述了宠物食品、用品等各个细分市场的发展情况，并对未来的市场趋势进行了预测。