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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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智慧钢厂风口:仓储物流如何适从?

随着钢铁行业的智能化进程不断推进,科学的仓储管理所带来的经济效益为行业注入了新的活力,其中仓储管理的智能化和信息化对于企业整个生产环节和物流环节的桥梁作用亦是有目共睹。天车作为库区中的主要设备,也是钢铁企业最重要的搬运设备,能直接影响工厂车间的工作效率。

  • 2021-09-13
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AI+智慧钢厂信息化建设

钢铁行业与其他离散型装备制造行业不同,属于流程型制造行业,生产管理,从原料采购、焦化烧结、炼铁、炼钢、轧钢、到生出成品,每一步都需要经过工序,生产过程中涉及高空起重作业、电焊气割作业、煤气、乙炔、焦油、盐酸、钝化剂、放射源等众多有毒有害、易燃易爆危险品。

  • 2021-09-13
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碳中和:科技公司下一个「必争之地」

发展到今天,“碳中和”的重要性已经成为不言而喻的社会共识。 但在社会共识之下,还需要个人、企业、政府等各类社会主体的参与——其中毫无疑问的是,在实现“碳中和”的道路上,体量庞大的企业是至关重要的参与者。 其中,科技企业的角色尤为关键。

  • 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。

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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。

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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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智慧楼宇信息化综合解决方案

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埃森哲-化工行业数字化转型分享(108页PPT)

通过层层系统建设和互联,用技术互联助力管理习惯的生成,实现企业经营决策层在一个计划体系内形成闭环管理,为未来业务的快速增长做好准备

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