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工業企業中生產線處于高速運轉，由工業設備所產生、采集和處理的數據量遠大于企業中計算機和人工產生的數據，從數據類型看也多是非結構化數據，生產線的高速運轉則對數據的實時性要求也更高，因此工業大數據應用所面臨的問題和挑戰并不比互聯網行業的大數據應用少。[詳情]
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關于大數據，我們無論是談論4個V還是6個V，其核心都會強調價值。[詳情]
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BPM應該是對企業業務流程進行包括設計、執行、監控和優化在內的全生命周期管理方法。所包括設計、執行、監控和優化四個階段，是一種不斷迭代循環的全生命周期管理方法，它既是管理準則又是技術平臺。[詳情]
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接觸過MES的人都會發現，MES簡直跟機器貓的四次元口袋一樣，需要什么基本都能從里面掏出來（當然是指車間生產管理的工具）。[詳情]
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下面來看看我們所知道的關于大數據如何改變供應鏈的四種方式，以及如何讓貴公司獲得成功——即使你遇到了高唱“我們現有的東西湊效了!”的合唱團也無濟于事，因為在未來十年、十五年、二十年的商業環境中可能都不會湊效。[詳情]
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經常有企業人員認為CRM是一個很簡單的應用，但在實際的客戶管理中，沒有有序高效的管理一定會導致責任混淆、效率低下，甚至會給客戶造成很不好的服務體驗。通常我們將CRM分為三種，銷售、營銷、以及客戶支持。[詳情]
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作為制造企業信息化進程中不可替代的重要技術和手段，MES的應用和普及自然成為企業最理想的選擇。MES通過完善生產計劃、按訂單需求和優化排班、精益工時與考勤管理、對現場活動實時跟蹤、對整體勞動效能指標考核等方式對勞動力實施精益管理，提高勞動效率，實現勞動力管理的精益化，讓每位作業員均發揮應有的工作效率，杜絕“閑人、閑時、閑事”的各項浪費不斷發生。[詳情]
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對于生產過程復雜多變的離散制造企業而言，面臨重重考驗：生產作業計劃頻繁變更，制造工藝復雜、在生產過程中的臨時插單、材料短缺等現象。通過搭建協生產協同管理平臺，加強控制力、執行力和同步性，從而縮短交貨周期并減少庫存，提高效益和利潤。[詳情]
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鋼構企業普遍具備技術密集、資金密集、勞動密集的特征，面對激烈的市場競爭，鋼構企業需要重點關注客戶滿意度，以及自我業務模式的重新。在資金方面，國家的降杠桿政策的實施，讓企業融資越來越難，業主方、總包方的付款期限比較長，所以企業的墊資壓力很大[詳情]
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大數據因其含有大量的數據而得名，但并不是所有的數據都會形成一條完美的供應鏈[詳情]
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使用好數據能夠改進生產管理、提高安全和效率已經成為大家的共識。工業生產活動中產生的數據量巨大，但傳統工業流程中存在自動化程度低、數據收集困難，各種系統封閉，大部分生產依靠經驗無法量化等等問題。[詳情]
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利用工業大數據技術，通過工業制造環境的各種傳感器、加工設備、加工對象、工控系統、工業軟件、工業管理信息系統等的互聯互通，開展相關數據的采集、存儲和分析，實現制造合規性監測、設備狀態監控與故障預警、工廠能耗分析、安全事故監控及預警、工業供應鏈分析和優化等，促進工業環境下的信息共享、系統互聯整合和業務協同，推動制造過程的自動化、柔性化以及制造全過程的科學決策和智能化控制。[詳情]
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大規模的數據應用和平臺架構在金融、電信等行業經歷了充分的驗證和演進，加上中國制造2025在政策一側的催化作用，構成了工業智能拐點到來的先決條件。[詳情]
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賽意信息作為國內領先的全方位企業管理信息化解決方案提供商，擁有360°的企業管理信息化解決方案的能力，產品服務主要分為五大領域：智能制造、智慧營銷、Oracle產品、移動管理和云化產品。[詳情]
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工業大數據在業務邏輯大的分層上和互聯網大數據類似，一般都分為三部分，數據采集層、數據處理層和數據展現層，當然，具體到一個實際案例中，或者說根據不同的應用場景，可以劃分為更多的層次[詳情]
