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资产密集型企业的物料-资产-设备数据治理难点和建设思路

从标杆资产密集型企业的经验来看，实施物料/资产/设备数据治理项目需要相当的投入。但通过实施数据治理项目，可以规范企业内部设备/资产基础数据和管理业务流程，及时故障缺陷发现和高效地安排维修，通过积累维修历史数据，评估并分析优化，提高设备可靠性，降低安全、环境及财务运营方面风险。基于完善的业务流程支撑及可靠的数据基础，推进资产全生命周期管理的全系统业务整合，提升资产管理效率，提高资产的实际收益。

  • 2021-05-17
  • 阅读272
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制定物料分类规则参考的标准和常见方法及流程

物料分类是整个物资供应链管理的基石，从某种程度上说物料分类是否科学决定了物料代码体系结构的优劣，对物料主数据进行分类管理，搭建分类之间的关系，根据数据的重要性划分优先级。

  • 2021-05-17
  • 阅读1206
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“九步实施法则”保驾护航助力数据治理项目成功（上）

本文所述数据治理对象主要是针对主数据（配置型主数据或者参考数据、核心主数据）及指标数据，不包含交易数据。本文适合能源化工、装备制造、交通物流、医药、电力、零售及房地产等集团企业相关用户参考阅读。由于一般集团企业往往采用成熟的套装软件（如ERP、PLM、MES、CRM等），交易数据的逻辑模型和物理模型固化到这些套装软件里，所以交易数据的数据模型，数据标准及元数据等内容不在本文的讨论范畴。

  • 2021-05-17
  • 阅读221
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“九步实施法则”保驾护航助力数据治理项目成功（下）

本文所述数据治理对象主要是针对主数据（配置型主数据或者参考数据、核心主数据）及指标数据，不包含交易数据。本文适合能源化工、装备制造、交通物流、医药、电力、零售及房地产等集团企业相关用户参考阅读。由于一般集团企业往往采用成熟的套装软件（如ERP、PLM、MES、CRM等），交易数据的逻辑模型和物理模型固化到这些套装软件里，所以交易数据的数据模型，数据标准及元数据等内容不在本文的讨论范畴。

  • 2021-05-17
  • 阅读206
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《阿里巴巴DevOps实践手册》

《阿里巴巴 DevOps 实践手册》

  • 2021-05-16
  • 阅读300
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数字孪生在世界著名企业中的应用实践

西门子公司紧跟德国工业4.0和智能制造的发展趋势，近年来高度重视数字孪生技术的研究与应用探索，通过最近两年时间的研发，已经把数字孪生融入到其数字化战略中去，并深入到解决方案中。2017年底，正式发布了完整的数字孪生应用模型，在西门子的数字孪生体应用模型中包括： （1）数字孪生产品（digital twin product），可以使用数字孪生进行有效的新产品设计； （2）数字孪生生产（digital twin production），在制造和生产规划中使用数字孪生； （3）数字孪生体绩效（digital twin performance），使用数字孪生捕获、分析和践行操作数据，从而形成了一个完整的解决方案体系，并把西门子现有的产品及系统包揽其中，例如Teamcenter、PLM等。

  • 2021-05-16
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分布式数据中心网络互联技术实现

通过虚拟机动态迁移技术（如VMware的vMotion）可实现数据中心间的计算资源动态调配，通过服务器高可用集群技术可实现数据中心间应用级容灾，这两种应用场景统称为“分布式数据中心（Distributed Data Center）部署方式”，其特点是一个应用系统在IP地址不变的情况下可以在不同数据中心对外提供服务，但同一时段此应用只出现在一个数据中心，数据中心的访问用户不感知这种变化。本文针对这一特点，阐述分布式数据中心的三种互联方案——数据中心间存储网络互联方案、数据中心服务器接入层二层网络互联方案、数据中心间三层网络互联方案各自的技术实现要求。

  • 2021-05-16
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漆膜耐冲击测定法

本标准规定了用固定质量的重锤落于冲头上,以冲头撞击试板不引起漆膜破损的重锤降落最大高度（cm）表示的漆膜耐冲击性试验方法。 本标准适用于漆膜耐冲击性能的测定。

  • 2021-05-14
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