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华为:企业数字化转型如何做好数据治理?

数据治理,这个词是近年来的大热门。企业都知道数据治理很重要,它是数字化转型的基础。数据找不到、看不懂、不准确、不及时,都会成为企业数字化转型路上的重大阻碍。数据治理,就是用统一的数据管理规则,确保数据质量,让企业的数据清洁、完整、一致。可是,到底怎么才能做到这些呢?各部门之间数据语言不通,形成“数据孤岛”,怎么才能打通它们?有了足够多的数据,又该如何“治理”?怎么把控数据的质量?怎么让数据能被用起来?这些问题困扰着很多企业,华为之前也都遇到过。下面我们一起来看看,华为公司面对那些数据治理难题时具体是怎么做的。

  • 2021-09-13
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腾讯数字化转型思考:“以人为中心”是国企数字化转型的底层逻辑

2020年是国企数字化转型冲关之年 在这样一个复杂环境下,我们给出的判断是,国企数字化转型正迅速进入“爬坡阶段”。“爬坡”是制造行业的一个术语,是产品在量产前夕的一个关键阶段。该阶段,人、设备、系统、物料、产线需要经过快速磨合、经过一段学习曲线,才能达到一个最佳的状态,才能以最优的方式将产品规模化生产出来。对国企转型来讲,则意味着,组织、战略、人、技术、流程、业务等要素必须发生同频共振,就像一台精密设备的零件一样,只有相互紧紧咬合在一起,才能达到系统性的最优。否则,仅是停留在价值链单一节点上的尝试,不但无关痛痒,甚至从某种程度上讲,局部转型会伤害到整体利益。

  • 2021-09-13
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钢企应从美的集团数字化转型中学什么?

家电是与钢铁行业紧密关联的终端应用领域,家电行业的竞争更激烈、数字化水平更高。在一片“红海”的家电竞争领域,美的集团于2012年开始实施数字化战略转型,历经10年、投入120亿元,营收从2012年的1341亿元增加到2857亿元,增长2.8倍;净利润从67亿元增加到275亿元,增长4.5倍,净利润增长速度远超规模增长速度;资产总额从926亿元上涨至3604亿元;存货占比从17.6%下降至8.6%,资金周转天数从26天变成2.3天,彰显数字化转型带来的“成效之美”。美的也借此转型为一家数字化、智能化驱动的平台型科技集团,数字驱动的全价值链及柔性化智能制造能力正成为美的新的核心竞争力。

  • 2021-09-13
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智能制造下基于11_X证书制度高职数控人才培养研究

智能制造下基于11_X证书制度高职数控人才培养研究

  • 2021-09-13
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无人叉车市场现状与发展趋势分析

作为一种智能工业车辆机器人,无人叉车充分融合叉车技术和AGV技术,近年来在仓储物流领域的应用逐步扩大。在传统叉车厂商、传统AGV厂商、物流集成商及仓储机器人企业等各方力量推动下,无人叉车市场在竞合中快速发展,并促使无人叉车产品及应用不断变化。

  • 2021-09-13
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制造企业面临的一道难题——数据采集

数据采集一直是困扰着所有制造工厂的传统痛点,自动化设备品牌类型繁多,厂家和数据接口各异,国外厂家本地支持有限,不同采购年代。即便产量停机数据自动采集了,也不等于整个制造过程数据都获得了,只要还有其他人工参与环节,这些数据就不完整。

  • 2021-09-13
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MRP、DRP、ERP区别

20世纪60年代,IBM约瑟夫奥利佛提出:物料需求分为独立需求与相关需求念;产品结构中物料需求量是相关的。 物料需求计划(MRP)是计算生产最终产品所用到的原材料、零部件和组件的系统。MRP用来确定所需求物料的数量和时间,对每项需求都必须进行预测,计算与该预测相符的物料需求。

  • 2021-09-13
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企业大数据仓库架构的建设思路

随着互联网规模不断的扩大,数据也在爆炸式地增长,各种结构化、半结构化、非结构化数据不断地产生。新环境下的数据应用呈现业务变化快、数据来源多、系统耦合多、应用深度深等特征。那么基于这些特征,该如何构建数据仓库呢?我认为应该从稳定、可信、丰富、透明四个关键词入手。其中,稳定要求数据的产出稳定、有保障;可信意味着数据的质量要足够高;丰富是指数据涵盖的业务面要足够丰富;透明要求数据构成流程体系是透明,让用户放心使用。

  • 2021-09-13
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