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什么是数据仓库

数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化但信息本身相对稳定的数据集合,用于支持管理决策过程。数据仓库的主要功能如下: ? 建立公司业务数据模型; ? 整合公司数据源,让清洗和治理之后的数据成为业务数据的唯一事实; ? 支持进行细粒度的、多维的分析,帮助高层管理者或者业务分析人员做出商业战略决策; ? 为更高一层的数据服务、机器学习应用提供主要的历史数据来源。

  • 2021-08-27
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RFID在离散制造企业中的应用

作为离散制造企业的负责人,RFID到底是什么,到底能应用在哪些方面,有什么前提,又能带来哪些提升?除了少数专门研究过的企业之外,相信大多数企业目前仍然处在比较茫然的初级阶段。 本文将深度总结RFID在离散制造业中的应用,希望能给大家带来一些启发和思考。

  • 2021-08-26
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智造讲堂:如何理解智能制造?

制造是把原材料变成适用的产品。需要特别注意的是,这里制造的含义不止限于加工和生产。对于一个制造企业而言,其制造活动包含一切“把原材料变成适用的产品”的相关活动,如产品研发、工艺设计、设备运维、采购、销售。 对智能制造最通俗的理解莫过于“把智能技术用于制造中”。然而什么是智能?什么是人工智能?尽管从人工智能概念的提出到现在已经过了半个多世纪,但是关于人工智能的定义却依然存在争议。一般认为,目前人工智能的研究方向主要集中在自然语言处理、机器学习、计算机视觉、自动推理、知识表示和机器人学等六大方向上。但显然人们并不认为,企业实施智能制造就一定要应用上述所有技术。

  • 2021-08-23
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大数据数据采集技术案例方案(ppt)

大数据数据采集技术案例方案(ppt)

  • 2021-08-18
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企业数据质量管理的核心要素和技术路线

数据质量管理是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题,进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动,并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。 我们常说数据资产管理,在将数据作为资产的前提下,企业的运营需要准确的、完整的、及时的、高价值、高质量的数据。通过有效的数据质量控制手段,进行数据的管理和控制,消除数据质量问题进而提升企业数据变现的能力。在数据治理过程中,一切业务、技术和管理活动都围绕这个目标和开展。

  • 2021-08-16
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自动化仪表常见故障及维修方法盘点

自动化仪表是以自动化技术为基础的一种设备,具有测量、记录、显示、报警等功能。在实际生产使用中,工艺陈旧或使用不当均有可能引起仪表故障,使其测量精确度有所降低,不利于生产安全。如何及时发现故障并予以解决,是大家应该考虑的问题。

  • 2021-07-26
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RFID物流与供应链管理解决方案

物流与供应链管理系统,通过RFID电子标签作为物流与供应链管理过程中物品的信息载体,以RFID读写器及手持数据采集器作为信息采集设备,实现在物流与供应链管理过程中入库、出库、盘点、运输、移库等关键作业环节中信息的快速、自动、有效、批量的采集,实现在物流与供应链管理中信息采集的自动化管理,提升物流与供应链管理水平和效率。

  • 2021-07-19
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我国工业互联网技术路线与发展趋势研究

从2017年官方文件发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》以来,从中央到地方,从政府到企业,各单位对国家的方针政策响应都很积极。据统计2018年至今,工信部发布了10个带有工业互联网标题的政策文件,安徽、北京、重庆、福建、甘肃、广东、贵州、河南、湖北、吉林、江苏、青岛、青海、上海、深圳、天津、云南、浙江等各省市均出台过推进工业互联网创新发展的政策。2020年上海国际工博会上,参展的工业互联网企业有200多个,呈现出一片繁荣景象。

  • 2021-07-12
  • 阅读128
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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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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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