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工業領域切入大數據是一件很有意思的事情，在我們開展的時候，如果是用計算機的人去搞工業大數據的時候，會發現很多的障礙，很多搞自動控制的領域也發現障礙，為什么，這恰恰是由于工業大數據的特性。[詳情]
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企業的信息化建設在橫向上應以SRM-ERP-CRM、在縱向以PLM-ERP-MES為基礎，輔助以集團化的OA、HR、BI系統，構建企業的信息化平臺，打通各部門的業務環節，保證數據互通，形成分析、匯總、為企業的發展提供決策支持。通過不斷持續的信息化建設、逐年逐次有目的的解決某一模、業務問題，未來的溯聯必將成為受人尊敬、具有核心競爭力汽車零部件市場的領航者。[詳情]
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傳統制造企業要想提高生產效率，提升核心競爭力，完成數字化企業的轉型，就必須找到自身企業數字化轉型的突破點，簡單、快速地構建符合企業自身特性的數字化生產體系。[詳情]
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隨著互聯網的飛速發展，Big Data（大數據）吸引了越來越多人的關注，現已成為當今社會的一大熱點。關于 Big Data（大數據），目前大家所熟知的多為金融大數據、政府大數據和醫療大數據等等概念。而當我們將工業、互聯網與大數據三者結合在一起，又將會產生怎樣神奇的效果呢？[詳情]
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目前金風科技的風電資源數據散落在不同的業務系統中，存儲于集團機房存儲設備中，眾多系統之間彼此獨立，信息重復、信息堡壘和信息孤島，各類業務數據沒有統一集中的管理，針對很多跨部門的業務活動和管理決策無法從數據中得到有效信息支持，公司管理層要等待數周時間，才能獲得集團級統計分析數據。另外，公司沒有統一的大數據團隊，如何將風機數據、管理數據、水務數據等進行集中化管理并將數據資產管理融入其中是一件復雜的工作。[詳情]
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工業軟件存在于智能制造的每一個角落，重要的工業軟件包括MES、PLM（PDM）等，MES是智能制造的靈魂，是貫穿各個環節（生產、工程技術和生產制造）的交集。[詳情]
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身處第三次科技革命浪潮，伴隨著大數據、物聯網、云計算的興起，人們無時無刻通過互聯網與人交流產生數據，而這就是信息化社會的標志——數據，萬物互聯的時代已經來臨，因此，今天要討論的就是互聯網時代下，制造業如何搭上順風車？[詳情]
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我們所談的工業大數據，不完全等同于企業信息化軟件中流淌的數據，從業界的共識看，主要來源有三類，第一類是企業經營相關的業務數據，這類數據來自企業信息化范疇，包括企業資源計劃 ( ERP ) 、產品生命周期管理 ( PLM ) 、供應鏈管理 ( SCM ) 、客戶關系管理 ( CRM ) 和環境管理系統 ( EMS ) 等，此類數據是工業企業傳統的數據資產。[詳情]
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美國芝加哥大學商學院教授詹姆斯·麥肯錫在《麥肯錫大數據指南》中首先提出大數據”時代到來。他表示：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。[詳情]
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數字化工廠不等于無人工廠，產品配置，制造流程越復雜越多變，越需要人的參與；在數字化工廠當中，工人更多地是處理異常情況，調整設備。[詳情]
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有個問題一直困惑著我：“工業大數據”到底該講什么，才不至于以偏概全？或者說，理論體系應該包含哪些內容？ [詳情]
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MES系統可以幫助制造企業解決很多生產管理中出現的問題，而且MES系統的功能可定制，所以企業可以根據自身需求進行開發定制。本文將針對MES系統眾多功能中的批次管理進行敘述。[詳情]
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眾所周知，工廠數據是流程工業中所有解決方案的基礎。正因為如此，數據必須易于獲取和訪問，以確保及時調整和改進。[詳情]
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石化行業對國民經濟的穩定運行關系重大，其設施建設投資巨大，設備系統的技術復雜，重要的設備數量達到上萬臺套。這些設備的可靠性保障著石化企業裝置的安全性和經濟性。隨著大數據技術的發展，如何從設備運行的大量數據中提取有效信息，幫助運維人員提高運維效率，并最終實現設備的可靠性管理，成為石化行業關于智慧工廠的主要研究方向之一。[詳情]
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人們對風險管理技術和企業工具的應用由來已久，但是主要集中在保險，金融和銀行業。隨著工業物聯網產業和物聯網終端設備的迅速發展，原始設備制造商和工業客戶將有更多機會將相似的技術應用于工業設備的故障預警和維護領域。[詳情]
