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数字化工厂详细解决方案全面解读

制造业进入到全新的数字化时代,需要构建新型智能工厂、数字化工厂与智能车间以助力传统产业智能制造升级,将新一代信息技术贯穿到设计、工艺、生产、物流等各个环节。目的是完善创新体系、提升产品质量、推行绿色制造、增强核心竞争力、发展现代化客户体验。以恒大新能源汽车智慧工厂构建与运营的实践为例,对数字化信息技术与传统制造产业创新融合应用实例展开研究,分析了构建数字化工厂的目的、数字化工厂总体设计、数字化工厂建设路径要素,以期为我国制造业的转型升级之路提供参考。

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数据资产管理的5个步骤和6个要素

数据资产(Data Asset)是指由组织(政府机构、企事业单位等)合法拥有或控制的数据资源,以电子或其他方式记录,例如文本、图像、语音、视频、网页、数据库、传感信号等结构化或非结构化数据,可进行计量或交易,能直接或间接带来经济效益和社会效益。在组织中,并非所有的数据都构成数据资产,数据资产是能够为组织产生价值的数据资源。

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实时大数据平台建设历程与展望

工商银行从 2002 年开始建设数据集市,当时主要使用 Oracle 类单机版的关系型数据库。随着数据量不断增加,开始引入 TD、ED 等国外高端一体机。2014 年工行正式基于 Hadoop 技术建设了大数据平台,在其之上构建了企业级数据湖及数据仓库。2017 年,随着 AI 技术的兴起,又开始建设机器学习平台,2020 年开始建设数据中台和高时效类场景。

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8个数据分析模型简介

大家在工作中是不是经常要做各种分析,但又常常遇到无从下手,抓不住重点,搞不清关键数据的情况。俗话说“工欲善其事,必先利其器。”一个好用的数据分析模型,能给我们提供一种视角和思维框架,从而帮我们理清分析逻辑,提高分析准确性。

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面向智能制造全价值链的精益数字孪生体

当前,世界主要国家都在科技发展的新机遇中大力推动制造业产业创新,在这样的背景下德国提出了“工业4.0”概念,美国发布了先进制造业国家战略计划,我国也确定了以智能制造为核心建设制造强国的总体战略,这些战略计划都将实现智能制造作为新一轮制造业发展的核心。

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数据资产目录建设方法与案例

从数字化转型的实践经验中我们可以得知,企业的数据资产是企业数字化转型的数据底座,必须管理好企业的数据资产,才能有效地进行企业数字化转型。 而对企业数据资产的数据管理需要数据资产框架来支撑数据资产的展示、记录、分析,通过数据资产框架可以明晰企业拥有的数据资产、实现数据资产安全分享、提升数据资产质量、实现数据资产变现等数据管理目标。

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《数据管理能力成熟度评估模型》概述

《数据管理能力成熟度评估模型》(以下简称DCMM)是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准,旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法,建立和评价自身数据管理能力,持续完善数据管理组织、程序和制度,充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。

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为什么国企要加快推进数字化转型?

有研究发现,数字化相关技术可为企业提升约60%的作业效率,降低20%的人力成本,提升50%的管理效率 ■ 数字化转型可能面临资金短缺、人才匮乏、技术不足、沉没成本高等一系列挑战,集中体现在“三不”现象:不想、不敢、不会 ■ 国企数字化转型方案往往只能是“一企一策”的定制化操作,几乎没有统一标准和通用模板可以套用

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