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5。基于化石燃料的聚苯乙烯摇篮到门面的足迹，来自环境足迹（EF）3.1数据库，欧洲委员会和联合研究中心。聚苯乙烯颗粒，生产混合物，版本18.07.025（2.325 kgco₂e / kg聚苯乙烯颗粒）。生物基聚苯乙烯树脂产品碳足迹数据由制造商提供。生物基聚苯乙烯具有占地面积，包括基于化石燃料的排放，生物学排放和生物过失。确切的碳足迹号码可根据机密协议提供。
行业4.0：制造工厂Smatter
成功的Smatter行业4.0的成功途径取决于具有远见和企业范围的战略，而不是采取零星的方法来实施技术解决方案。专注于业务驱动因素，克服疼痛点的技术推动力，并与合适的合作伙伴生态系统合作，加速可持续转型，以获得更大的业务价值和机会成果。现在在竞争激烈的市场中，当公司生产具有更高灵活性，质量和技术内容和应用行业4.0的产品时，公司更有可能会更有利可图，而不是竞争低价产品。此外，公司可以利用行业4.0的广泛方面，包括智能产品，智能资产和优化的工厂可持续运营，并为有能力的工人创造最佳条件。制造组织需要企业范围的战略来获得行业4.0的全部业务价值，包括生产力，可持续性和竞争优势。Smatter Industry 4.0方法可帮助组织克服目前面临的挑战，这也使他们能够随时随地建造任何东西。行业4.0实施的目标是实时实现自主决策过程，监视资产和流程，维持提高质量，并通过利益相关者的早期参与以及垂直和水平整合来实现同样实时连接的价值创造网络。
![[新闻稿] Lintasarta 加强作为 AI 工厂的角色......](/simg/5/54a1a64aac7859fe12801dd57b1afa24b9f77092.png)
[新闻稿] Lintasarta 加强作为 AI 工厂的角色......
印度尼西亚雅加达，2024 年 11 月 6 日——Lintasarta 是印度尼西亚 Indosat Ooredoo Hutchison（Indosat 或 IOH）集团的 AI 工厂，宣布与 6Estates 建立战略合作伙伴关系，后者是一家总部位于新加坡的人工智能 (AI) 解决方案提供商，专门从事特定领域的学习语言模型 (LLM) 和企业 AI 应用程序。此次合作将支持 AI 的采用并推动印度尼西亚的 AI 转型和创新。作为印度尼西亚唯一的 NVIDIA 认证合作伙伴 (NCP)，Lintasarta 通过 GPU Merdeka 提供 NVIDIA 尖端 GPU 基础架构的访问权限，使客户能够利用先进的 AI 和机器学习 (ML) 功能。主要目标是为需要大量计算能力的应用程序提供无缝且强大的计算资源，包括各种基础设施和平台服务。 “作为 Indosat 集团的 AI 工厂，此次合作对 Lintasarta 来说是一个战略性举措，它将我们的 GPU Merdeka 基础架构的强大功能与 6Estates 基于 LLM 的 Gen AI 技术相结合。我们致力于通过此次合作支持印尼经济的增长，提高基于 AI 的数字服务的普及率，发展优先考虑国家数字主权的生态系统，推动该国的 AI 转型，”Lintasarta 总裁兼首席执行官 Bayu Hanantasena 表示。同时，NVIDIA 初创合作伙伴 (NIP) 6Estates 专门为各个行业提供由 LLM 提供支持的企业 AI 解决方案。其旗舰产品 IDP（智能文档处理）可快速准确地提取和分析文档。此外，6Estates 的 FAAS（贷方工作流自动化）应用程序可为贷方提供全面的工作流自动化，从入职和欺诈分析到信用分析和报告生成。Lintasarta 旨在向其现有客户提供这些 AI 解决方案，尤其是银行和金融服务行业的客户。
介绍业务增长工厂。授权温彻斯特企业家创新，扩展和成功。
该计划向温彻斯特地区的新企业家，早期初创公司和小型企业开放，希望发展和发展可持续的商业模式。hel ping n en w enth Epreneurs，温彻斯特地区的早期起步和中小型企业随着我的成长h。您需要指导，以解决您的Busin Ess模型，或者希望枢转和扩展，该计划量身定制了量身定制的支持，以商业化创新并取得成功。
FactoryTalk安全系统配置指南
Rockwell Automation认识到，我们行业中目前和本出版物中目前使用的一些术语与技术中的包容性语言不符。我们正在积极与行业同行合作，以找到此类术语的替代方案，并更改我们的产品和内容。在实施这些更改时，请原谅我们的内容中使用此类术语。
在复杂包装工厂环境下进行精确抓握的新型机器人抓握框架（2024年9月）
抽象作为实际包装场景中的抓地力行为很容易受到各种干扰的影响，视觉抓握预测系统遭受了稳健性和检测准确性低的差。在这项研究中，已经提出了一个以线性全球注意机制为基础的智能机器人抓手框架（RTNET），以实现在实际包装工厂场景中实现高度稳健的机器人掌握的预测。首先，为了减少计算资源，在机器人抓握过程中已经开发了一种优化的线性注意机制。然后，已对本地窗口转换算法进行了调整，以收集功能信息，然后通过向上和下采样的层次设计集成全局功能。为了进一步改善开发的框架，可以通过减轻噪声干扰的能力，建立了一种自称的特征体系结构，以增强其强大的学习能力。此外，已经生成了真正的操作环境中的握把数据集（RealCornell），以实现对真实抓地力的过渡。为了评估所提出的模型的性能，在Cornell数据集，实核数据集和实际场景上对其掌握的预测进行了实验检查。结果表明，RTNET在Cornell数据集上的最大准确度为98.31％，在复杂的RealCornell数据集上达到了93.87％。在考虑实际包装情况下，所提出的模型还证明了在抓住检测方面的准确性和鲁棒性水平很高。综上所述，RTNET对包装行业的机器人握把的高级部署和实施提供了宝贵的见解。
FactoryTalk Historian SE 安装和配置指南
概述................................................................................................................................................................................................................................................................................ 121