XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemfactories
大流行，工厂和首席执行官
免责声明Van Lanschot Kempen投资管理（VLK IM）被许可为各种UCITS和AIFS的经理，并被授权提供投资服务，因此要受到荷兰管理局对金融市场的监督。此文档仅用于信息目的，并且为投资决策提供了不足的信息。本文档不包含投资建议，没有投资建议，没有研究或邀请购买或出售任何金融工具，也不应这样解释。本文档中表达的意见仅是我们的观点和观点。这些可能会在任何给定时间更改，恕不另行通知。您的投资价值可能会波动。过去的绩效不能保证未来。提出的数字是总体表现，不包括潜在费用和费用的效果。费用和费用的水平将取决于应用的产品结构，这将对净绩效产生影响。
ACE 工厂白皮书
执行摘要 随着第四次工业革命（即工业 4.0）的到来，工业世界进一步转向自动化，先进的工作场所正在取代现有的工作站。此外，人机协作取得了巨大的飞跃，将人类操作员置于关注的中心。因此，本文从五个欧盟资助的 H2020 研究项目（A4BLUE、Factory2Fit、INCLUSIVE、HUMAN 和 MANUWORK，2016-2020）的角度回顾了经验教训，这些项目并行工作并构成以人为本的工厂（ACE 工厂）集群。知识和技术提供商以及工业合作伙伴齐心协力，提供解决方案，以弥合与未来工厂之间的差距。本白皮书旨在分享 ACE 工厂集群对未来以人为本的工厂的理解，并就如何将这一愿景付诸工业实践提供建议。这是 ACE 工厂集群的一份重要报告，旨在支持复制通过 ACE 工厂集群项目的最终用户测试的成功创新技术。本报告的核心目标群体是学术界人士、行业从业者以及地方、国家和欧盟层面的政策制定者。
AI工厂 - 欧洲议会
AI工厂通过启用AI的开发和创新，同时帮助减少AI模型培训时间和成本，从而为欧盟的战略自治和支持AI初创企业，行业和学术界提供了贡献。他们还促进访问数据，帮助发展必要的技能并提供专业支持服务。但是，仍然存在挑战，例如，申请尽可能平稳的计算资源的过程，继续提高超级计算机和相关数据中心的能源效率，以确保及时访问最先进的AI芯片，并随着AI工厂的建立而迅速前进。如果成功解决，AI工厂有可能增强欧盟的AI创新。同时，必须在其他方面采取行动，例如改善欧盟的云计算基础架构。
转基因牲畜作为药品工厂
对这种药物的需求来自许多季度。例如，血友病可能缺乏几种不同的凝血剂，尤其是称为因子VIII和因子IX的血液蛋白。某些患有天生脱生的人需要额外的蛋白质C（可以控制凝结的蛋白质）来补充其身体微薄的商店，并且患者不进行关节替代手术也可以从该蛋白质中受益。- 需要治疗性血液蛋白需要的另一个重要例子涉及遭受中风或心脏病发作的人：这些情况通常需要用称为组织质量激活剂的蛋白质快速治疗，这是一种可以溶解血液凝块的物质。和某些患有令人衰弱的肺气肿形式的人可以通过输注称为α-1-抗抗蛋白酶的蛋白质更容易呼吸。
印度军械工厂报告
本报告包含截至 2018 年 3 月的年度财务交易审计结果，涉及国防部国防生产部下属的军械工厂组织。本报告分为三章。第一章包含对军械工厂委员会 2017-18 年度绩效的分析。第二章包含“军械工厂引信生产”绩效审计。第三章包含关于“电子采购系统运作”和“银行账户运作”的两项专题审计，以及关于其他问题的四个审计段落。报告的重要审计结果总结如下：军械工厂委员会的绩效军械工厂委员会 (OFB) 在国防部国防生产部的行政控制下运作。OFB 从事一系列武器、弹药、设备、服装等的生产。主要为该国的武装部队服务。OFB 下设 5 个运营组，共有 41 个军械工厂。OFB 在 2017-18 年分别获得 14,793 千万卢比和 804 千万卢比的预算拨款，以满足其收入支出和资本支出。针对这些拨款，它在收入和资本账户下分别花费了 14,563 千万卢比和 797 千万卢比。在 2017-18 年期间，这些工厂的生产成本 (COP) 为 20,127 千万卢比，其中包括 6,059 千万卢比的工厂间问题。COP 比去年略有增加。仓库、人工和直接费用分别占生产成本的 54%、12% 和 1%。间接费用占生产成本的 33%。间接费用的主要组成部分是监督费和间接人工成本，它们合计占 2017-18 年总间接费用的 56%。2017-18 年，OFB 向其不同的订货商供应了 14,251 千万卢比（比上一年减少 1%）的材料。印度陆军是军械工厂产品的主要订货商，占总订货量的近 80%
为汽车工厂确保CPS
此外，近年来，该行业面临着重大挑战，例如供应链爆发，筹码短缺以及网络攻击的增加。但是，在这些问题出现之前很久，汽车行业已经在努力平衡质量与盈利能力。今天，制造商在智能制造中找到了解决方案。这种集成的方法包括生产监控，质量管理和制造执行系统（MES），以创建高效，无缝操作系统。智能制造技术UTI-LIZE实时数据，以指导生产和解决质量问题，然后才能破坏运营。领先的制造商正在采用这种务实的方法来优化成本并提高盈利能力，而无需牺牲质量或客户数据完整性。
未来工厂入门 - 语义学者
摘要：在一个充满活力且快速变化的世界中，客户经常相互冲突的需求不断发展，超出了传统工厂应对现代生产挑战的能力。为了解决这些挑战，已经提出了几种制造模式。其中一些有智能工厂、智能工厂、数字工厂和基于云的工厂等绰号。由于对一般术语缺乏共识，本文使用未来工厂（或未来工厂）一词作为这些范式的集体委婉说法。未来工厂是多种技术、技巧和能力的创造性融合，代表了当前生产能力、模式和实践的重大变化。作者结合半叙述研究方法和滚雪球法，回顾了公开文献，以了解最常见的智能制造范式背后的组织原则，以期开发一个创造性的参考文献，在一个集体通用语言下阐明它们的共同特征和特点，即未来工厂。作为一篇评论文章和参考专著，本文详细介绍了现代工厂及其各种内涵的含义、特点、技术框架和应用。除其他目标外，它还描述了下一代工厂，并概述了指导其结构化开发和部署的参考架构/模型。讨论了三种能够推进未来工厂目标并快速扩大该领域进步的先进通信技术。确定下一代工厂将是数据丰富的环境。其最终价值的实现将取决于利益相关者开发适当基础设施以提取、存储和处理数据以支持决策和流程优化的能力。