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方法论-企业IT战略规划

软件危机的传统问题: 软件系统的质量和应用效益受历史原因限制; 软件文档相当缺乏,软件系统可维护性很低;软件开发生产率很低,软件升级供不应求。软件产品成本十分昂贵,技术更新日新月异;

  • 2021-11-05
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方法论-IT规划方法论

T规划必需建立在企业核心战略的基础上,对业务流程、需求及管理模式充分了解的前提下设计 – 企业战略对业务能力有要求,而IT支持业务部门来发挥这些能力;

  • 2021-11-05
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方法轮-IT规划培训材料

IT对业务板块的支撑策略;如何分配有限的IT资源满足总体企业战略;优先支持重点发展的经营主业,平衡其他板块需要

  • 2021-11-05
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方案-信息化规划方案

公司信息系统建设水平尚处于起步阶段,甚至都没有达到一般事务处理和简单信息管理的阶段。呈现出“信息孤岛”、资源不能共享的局面。尤其是信息化的综合集成仅停留在财务和造价这些独立的业务系统上,办公事务处理只是利用零星工具,没有着眼于管理和决策的需求。

  • 2021-11-05
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方案-公司信息化建设规划方案

对日益激烈的市场竞争,加快企业信息化建设,是提高企业核心竞争力的关键,是企业健康发展、走向长远的必然选择。近来公司对信息化建设越来越重视,也做了许多卓有成效的工作。目前公司行政管理人员和项目管理人员的电脑配备已基本达到100%,员工大都具备使用电脑的基本技能,公司内部已建立局域网,并基本联通互联网,财务部已建设专业应用系统。

  • 2021-11-05
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西门子流程行业中的大数据分析:机遇与挑战——基于大数据分析的设备预测性维护

流程行业中的大数据分析:机遇与挑战 ——基于大数据分析的设备预测性维护; 基于 “设备DNA”,即设备状态特征向量,对比设备历史数据中的特征模式 同一设备当前与历史状态对比 设备集群互相对比 设备当前状态与其他设备历史状态对比 建立设备“状态参照库”:定义设备的“正常模式簇”,直观地发现“异常模式簇(DNA变异)” 使设备健康分析目标更明确,为设备健康预警、风险预测提供依据和支持

  • 2021-11-05
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西门子数字化在食品饮料行业中的应用

项目是位于杭州娃哈哈集团下沙第二基地的一条水汽线改 造升级项目,也是娃哈哈集团推动智能化改造升级的一个试 点示范项目。该生产线设计速度是54000瓶/小时,包装线主 机为德国克朗斯的吹灌一体机,其中贴标机及裹包机也是克 朗斯,前道瓶胚机是瑞士NESTAL的,制盖机和切换机是 SCAMI的。配料,杀菌输送等辅助设备都由娃哈哈自己制 造的。

  • 2021-11-05
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中国企业两化融合发展报告(2014)

“没有度量就无法管理”。自 09 年起,工业和信息化部探索形成了一套两 化融合评估引导体系,2013 年《工业企业信息化和工业化融合评估规范》作为 国家标准发布,可支持政府和行业全面摸清我国工业企业两化融合发展现状, 为科学决策提供量化依据;可服务于企业开展两化融合自我诊断和自我对标, 为企业指明发展重点、目标和方向。两化融合评估服务平台上线运行,为国家、 地方省市、行业、企业开展评估诊断和对标引导提供了互联网工具和手段,通 过向企业在线反馈自评估报告,支持在全国范围内开展企业对标和行业对比分 析,充分激发了企业内生动力,目前已积累了 30000 多家企业数据。基于这些数据, 我们形成了 2014 年中国企业两化融合发展报告。

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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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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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