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<<專業>><< 誠信>><<創新>><<合作>><<共贏>>的經營理念
《《不斷開發新產品》》《《為客戶提供優質服務》》
《《以最大限度追求客戶滿意》》《《并不斷開拓新領域業務》》
Allen-Bradley（美國AB)系列產品
Schneider(施耐德電氣)系列產品
General electric(通用電氣)系列產品
Westinghouse（美國西屋）系列產品
SIEMENS(西門子系列產品)
產品廣泛應用領域
【玻璃生產及加工行業】 【化工及鹽化工廠】 【冶金-煉鐵高爐系統】
【水利水電廠監控系統】 【汽車制造行行業】 【鋼鐵工程-鍋爐行業】
【水泥制品及生產制造】 【電力及水利行業】 【電力-電氣化水系統】
【中央空調及樓宇監控】 【供水及水處理業】 【鐵路運輸-裝卸行業】
【電站及小水電控制業】 【造紙及印刷行業】 【電力-除灰除渣系統】

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數據是自動化技術的“燃料”，而2025年，數據的高效利用將成為自動化發展的關鍵。隨著互聯網數據的逐漸飽和，企業對高質量數據的需求愈發迫切。合成數據——由AI生成的模擬真實世界模式的數據——成為了解決這一問題的重要手段。合成數據不僅可以降低數據采集和標注的成本，還能在保護隱私的同時提供豐富的數據資源。預計到2030年，合成數據市場將達到37億美元。

此外，數據管理的重心正在從數據量向數據質量轉移。企業需要建立更嚴格的數據治理框架，以確保數據的準確性和可用性。隨著AI技術的發展，數據標注和模型評估服務變得更加重要，這些服務能夠幫助企業更好地利用數據來訓練和優化自動化系統。