交通擁堵指數發布系統
建設面向交叉口、路段、道路、區域不同空間維度的標準化指標體系，形成標準指標庫，提升指標監測權威性?；诘讓臃治鲋笜?，構建交通流態勢、違法態勢、事故態勢、天氣態勢業務模型，形成對交通流、交通違法、交通事故、天氣的基礎評價，作為分析評價系統的基礎能力。交通流態勢下基于多維指標體系的核心應用，通過監測指標變化，展示交叉口、路段、道路、區域的運行狀態。（1）交叉口運行監測在交叉口維度下，通過服務水平、飽和度···
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智能工廠
自動化技術
工業 4.0
工業物聯網
智能工廠解決方案
美國國家標準與技術研究院 (NIST) 將智能制造定義為“完全集成的協作制造系統，可以實時響應以滿足工廠、供應網絡和環境中客戶需求不斷變化的需求和條件“。
智能工廠是第四次工業革命工業 4.0 的產物，其中大數據、工業物聯網 (IIoT) 和人工智能/機器學習等技術是數字制造變革的驅動力。智能工廠是制造業數字化的最終目標。
智能工廠的特點是高度復雜的制造自動化，這需要在最少或沒有人為干預的情況下運行制造過程。這種自動化由工業物聯網技術提供支持，包括硬件（傳感器、執行器）和軟件（大數據、機器學習工具）。
智能工廠的優勢
敏捷生產流程
由于多個系統（例如 IIoT 解決方案、ERP、MES、SCM）的連接性和強大的數據分析能力，智能工廠使制造商能夠快速適應不斷變化的客戶需求、預算、產品質量要求。
提高制造運營效率
傳感器網絡允許收集有關生產過程、環境和設備的數據。云軟件近乎實時地分析這些數據，使制造商能夠快速調整設備運行參數等。對傳感器生成的數據進行進一步分析有助于發現整個生產過程中的趨勢和改進機會。
提高制造操作的可靠性
在智能工廠中，由于高度自動化，制造操作中出現人為錯誤的可能性降低了。
提高產品質量
在智能工廠中，人工智能技術被用于質量控制。例如，帶有計算機視覺算法的相機可以立即檢測到缺陷，高級分析軟件可以幫助找出問題的原因。
提高對車間運營的可見性
IIoT 通過為制造商提供生產運營和工業資產狀態的持續實時更新，提高了車間運營的可見性。
提高信息安全
借助靜態和傳輸中的數據加密、訪問控制、智能工廠內異常用戶活動的人工智能檢測等，確保數據安全。
提供預測性維護
在 IIoT 的幫助下，決定其健康和性能的各種設備參數的數據近乎實時地傳輸到云端。在那里，它與元數據相結合，被提供給機器學習算法，幫助確定異常模式。因此，可以預測潛在的設備故障并及時采取措施。
提高工人安全
機器人可以代替人類工人完成危險的任務。
智能工廠技術架構體系
云計算
流行的云平臺（例如 AWS、Azure）允許安全地處理、存儲和分析大量數據。
射頻技術 (RFID)
RFID 可以幫助跟蹤工業設備和機器、庫存、成品以及智能工廠中的物體和工人。
大數據
該技術用于連續收集、存儲和分析大量與生產相關的數據。
人工智能 (AI) 和機器學習 (ML)
AI 和 ML 用于生產過程的端到端自動化、設備監控等。更重要的是，這些技術支持高級分析洞察力（例如，預測性維護、檢測質量改進機會）。
讓您的制造過程更智能
轉向智能工廠模式是一項雄心勃勃的計劃，需要大量的時間和金錢投資。為了使轉型順利進行并盡早獲得價值，我們建議進行迭代。例如，從引入基于云的大數據存儲開始可能是可行的，該存儲隨后將成為企業范圍分析的基礎，并為生產規劃和管理、工業資產管理等提供見解。如果您需要關于從哪里開始的建議，或者您是否準備好踏上數字化轉型之旅， 我們的團隊隨時準備提供幫助。
