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数字化转型规划的体系化思考

有人说,数字化转型成功失败的最大因素是老板,在战略维度上老板确实是推进的关键,但具体落地方案设计上,CDO和CIO们责无旁贷。数字化建设投入够不够?投多少钱合适?这是数字化转型获取支持需要解决的基础问题。老板关注的是投入价值,如果能产生10个亿的价值,投入几个亿没问题。所以,获取资源的核心因素是要站在企业的角度、站在老板的角度、站在商业的角度思考,当前做的事情到底对经营结果意味着什么。

  • 2021-02-24
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辨析BI、数据仓库、数据湖和数据中台内涵及差异点

数据仓库平台逐步从 I BI 报表为主到分析为主、到预测为主、再到操作智能为目标。数据湖(Data Lake)是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库,其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖是以其自然格式存储的数据的系统或存储库,通常是对象blob或文件。数据中台是指数据采集交换、共享融合、组织处理、建模分析、管理治理和服务应用于一体的综合性数据能力平台。是以Hadoop、Spark等分布式技术和组件为核心的“计算amp;存储混搭”的数据处理架构,能够支持批量和实时的数据加载以及灵活的业务需求。二是数据的预处理流程正在从传统的ETL结构向ELT转变。

  • 2021-02-23
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新形势下,企业如何进行数字化转型

新形势下企业推进数字化转型时,要充分利用疫情带来的契机,系统性地解决企业在转型过程中面临的认识不统一、机制不健全、能力不具备等困难,以企业所处的转型阶段为出发点,参照数字化企业的特征,制定符合企业自身需求的转型方案,稳步有序地实现以客户为中心、以智慧分析为大脑的领先数字化企业。

  • 2021-02-23
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大型央企数字化转型实践

大型央企数字化转型策略1、 数字化转型方向2、 数字化转型路径3、 数字化转型方式4、 体系化安全架构

  • 2021-02-23
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工业互联网标准体系框架

标准化工作是规范产业发展、提升发展水平的重要抓手国务院《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》在基本形势部分指出,“标准体系不完善”是我国工业互联网发展与发达国家相比的重要差距之一。工业互联网功能架构工业互联网的架构可以从多种角度进行描述,其中,从工业互联网功能部署的角度看,业界公认的主要由边缘层、平台层、应用层三层构成。

  • 2021-02-23
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企业数字化转型的“五环框架”

杨国安将数字化转型路线归纳为五个重点环节:战略、价值链、数字能力、组织匹配以及领导力。这五个环节层层包裹、递进,任何一环都会直接影响到企业数字化转型的成果。在这份蓝图里,企业家不仅需要思考数字化的切入点,考虑如何借助科技手段帮助业务领域实现数字化落地,也要考虑公司需要什么人才和架构来匹配数字化。

  • 2021-02-23
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3P精益数字化工厂实践案例

下面我和大家分享一下世界级企业工厂布局,从这些布局里面我们可以洞察一些实践的真知。知难行易我们在做改善的时候,非常强调知行合一,也追求循序渐进的螺旋式上升,这种改善是日常进行改善所追求的,但今天我们在做布局规划的时候,这是不可以的。为什么呢?因为新工厂的布局规划是十年一遇的窗口期,每个工厂在进行规划之前,我们必须要获得真知,才能够更好的开展布局规划。所以在做布局规划时,是知难行易,也就是说一定要获得真知,在真知的基础上,才能更好的开展布局。

  • 2021-02-23
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智慧农业总体规划建设方案

总体建设内容:1、种养殖环境监测;2、溯源管理系统;3、物流管理系统;4、农产品网上商城;5、休闲农业 农业专家信息服务系统,农业综合呼叫中心、专家咨询平台、专家决策模型 基于“云计算和云服务”的综合运营支撑平台

  • 2021-02-23
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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