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数字化技术助力探索结构设计新空间

文章篇名提到的“数字化技术”包括参数化设计技术以及数值优化技术等等，常看我们公众号的朋友应该对它们都不会陌生（不熟悉的可以去文章最后补一下课），今天就不详细展开说了，这里强调一下数值优化技术不是大家经常听到的优化公司做的优化，它的本质是借助算法辅助结构设计寻找最优结构方案。

  • 2021-10-12
  • 阅读124
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视觉数字化技术强势推动企业精益变革

企业发展有个普遍规律，战略方向不发生严重错误的情况下，企业必须全力追求极致效率，才能对抗死亡周期，这个过程一定是从上到下，由外到内的过程，这个过程一定伴随着精益方法+数字化技术的融合 我们给它定义叫“精益数字化”，具体来说，比如制造业从上往下的过程就是，当我们完成了业务层的战略运营数字化之后，就要考虑生产过程的数字化，在生产过程中由供应链到生产链、由车间到产线再到工位，数字化会逐级渗透到企业生产组织的基础层，这个基础层就是制造现场，它就是由人机料法环测构成的生产协作系统，它也是精细化、效率化难度最高的所在，由于它决定着企业生死存亡所以我们必须攻克它！

  • 2021-10-12
  • 阅读119
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如何利用数字化技术实现管理创新

现代企业的一个主要特征是在生产经营管理的过程中大量应用先进的数字化技术，数字化技术水平的高低是反映企业实力的一个重要标志。企业要想在激烈的市场竞争环境中处于优势地位，就必须不断利用数字化技术实现管理创新。

  • 2021-10-12
  • 阅读125
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TB级微服务海量日志监控平台

本文主要介绍怎么使用 ELK Stack 帮助我们打造一个支撑起日产 TB 级的日志监控系统。在企业级的微服务环境中，跑着成百上千个服务都算是比较小的规模了。在生产环境上，日志扮演着很重要的角色，排查异常需要日志，性能优化需要日志，业务排查需要业务等等。 然而在生产上跑着成百上千个服务，每个服务都只会简单的本地化存储，当需要日志协助排查问题时，很难找到日志所在的节点。也很难挖掘业务日志的数据价值。那么将日志统一输出到一个地方集中管理，然后将日志处理化，把结果输出成运维、研发可用的数据是解决日志管理、协助运维的可行方案，也是企业迫切解决日志的需求。

  • 2021-10-12
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微服务架构服务限流方案详解

话说在 Spring Cloud Gateway 问世之前，Spring Cloud 的微服务世界里，网关一定非 Netflix Zuul 莫属。但是由于 Zuul 1.x 存在的一些问题，比如阻塞式的 API，不支持 WebSocket 等，一直被人所诟病，而且 Zuul 升级新版本依赖于 Netflix 公司，经过几次跳票之后，Spring 开源社区决定推出自己的网关组件，替代 Netflix Zuul。 从 18 年 6 月 Spring Cloud 发布的 Finchley 版本开始，Spring Cloud Gateway 逐渐崭露头角，它基于 Spring 5.0、Spring Boot 2.0 和 Project Reactor 等技术开发，不仅支持响应式和无阻塞式的 API，而且支持 WebSocket，和 Spring 框架紧密集成。尽管 Zuul 后来也推出了 2.x 版本，在底层使用了异步无阻塞式的 API，大大改善了其性能，但是目前看来 Spring 并没有打算继续集成它的计划。

  • 2021-10-13
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数据是什么类型的资产以及如何进行管理

如何理解数据资产每个人都说数据是一种资产，但很少有人知道数据是什么类型的资产关于数据资产的讨论很多，但很少有人真正理解什么是数据资产。当你真正理解它的时候，你就会意识到为什么大多数人不理解它。“经济”一词来源于希腊语词根oikos（家庭）和nemein（管理），运转顺畅的家庭经济就会管理得很好。在经济中，一个平稳运行的企业对我们所说的资产也是如此。最早的人类社会必须管理生存所必需的资产，如食物、水、衣服、住所和武器。随着农业革命，人类开发了新的资产。其中一些资产是必需品，如农作物、牲畜和家具。另一些则作为价值抽象物，使不同资产的交易更容易，如货币和黄金。随着社会变得更加复杂和技术的发展，我们的资产也在不断增长。比如政府债券、债务、知识产权和公司股票。一旦一件物品被认定为资产，围绕它的一系列规则就会出现。在优化和保存资产、标准化流程、法律法规、估值技术、市场等方面都有最佳实践。

  • 2021-10-12
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通俗讲解ERP、MES、APS系统的关联和区别

ERP系统在于对整个企业与集团企业间的全面管控，APS系统是生产规划及排程系统，MES系统重点在于车间现场的管理，下面用最简单方式讲讲ERP系统、APS系统和MES系统之间的区别与联系。

  • 2021-10-29
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多角度回顾因果推断的模型方法

在国内的时候，向别人介绍自己是研究因果推断（causal inference）的，多半的反应是：什么？统计还能研究因果？这确实是一个问题：统计研究因果，能、还是不能？直接给出回答，比较冒险；如果有可能，我需要花一些篇幅来阐述这个问题。

  • 2021-09-14
  • 阅读115
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