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美國芝加哥大學商學院教授詹姆斯·麥肯錫在《麥肯錫大數據指南》中首先提出大數據”時代到來。他表示：“數據，已經滲透到當今每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域，成為重要的生產因素。[詳情]
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數字化工廠不等于無人工廠，產品配置，制造流程越復雜越多變，越需要人的參與；在數字化工廠當中，工人更多地是處理異常情況，調整設備。[詳情]
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有個問題一直困惑著我：“工業(yè)大數據”到底該講什么，才不至于以偏概全？或者說，理論體系應該包含哪些內容？ [詳情]
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MES系統(tǒng)可以幫助制造企業(yè)解決很多生產管理中出現的問題，而且MES系統(tǒng)的功能可定制，所以企業(yè)可以根據自身需求進行開發(fā)定制。本文將針對MES系統(tǒng)眾多功能中的批次管理進行敘述。[詳情]
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眾所周知，工廠數據是流程工業(yè)中所有解決方案的基礎。正因為如此，數據必須易于獲取和訪問，以確保及時調整和改進。[詳情]
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設備運行故障預警及監(jiān)控系統(tǒng)PRISM技術介紹！
石化行業(yè)對國民經濟的穩(wěn)定運行關系重大，其設施建設投資巨大，設備系統(tǒng)的技術復雜，重要的設備數量達到上萬臺套。這些設備的可靠性保障著石化企業(yè)裝置的安全性和經濟性。隨著大數據技術的發(fā)展，如何從設備運行的大量數據中提取有效信息，幫助運維人員提高運維效率，并最終實現設備的可靠性管理，成為石化行業(yè)關于智慧工廠的主要研究方向之一。[詳情]
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工業(yè)物聯(lián)網中故障預警與風險管理的規(guī)范性分析
人們對風險管理技術和企業(yè)工具的應用由來已久，但是主要集中在保險，金融和銀行業(yè)。隨著工業(yè)物聯(lián)網產業(yè)和物聯(lián)網終端設備的迅速發(fā)展，原始設備制造商和工業(yè)客戶將有更多機會將相似的技術應用于工業(yè)設備的故障預警和維護領域。[詳情]
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工業(yè)大數據的未來：從智能終端設備到企業(yè)系統(tǒng)
在這個工程和測量數據爆炸的時代，如果企業(yè)沒有制定穩(wěn)妥的數據管理戰(zhàn)略，幾年后他們將無法有效應對和管理所有的數據。因此，一流的測量和分析解決方案必須具備兩個基本功能：(1) 終端分析 (2) 智能企業(yè)管理和分析。[詳情]
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徹底搞明白工業(yè)大數據與互聯(lián)網大數據的差異
我們所談的工業(yè)大數據，不完全等同于企業(yè)信息化軟件中流淌的數據，從業(yè)界的共識看，主要來源有三類，第一類是企業(yè)經營相關的業(yè)務數據，這類數據來自企業(yè)信息化范疇，包括企業(yè)資源計劃 ( ERP ) 、產品生命周期管理 ( PLM ) 、供應鏈管理 ( SCM ) 、客戶關系管理 ( CRM ) 和環(huán)境管理系統(tǒng) ( EMS ) 等，此類數據是工業(yè)企業(yè)傳統(tǒng)的數據資產。[詳情]
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工業(yè)大數據解讀 工業(yè)4.0和物聯(lián)網的支柱
工業(yè)大數據是指工業(yè)設備在生產過程中所產生的大量多樣性的數據，其因物聯(lián)網而廣為人知。工業(yè)大數據因2012年“工業(yè)4.0”概念的出現而被重視，旨在以工業(yè)設備產生的數據為基礎，通過大數據技術進行處理并且挖掘出更多的商業(yè)價值。[詳情]
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云計算、大數據、物聯(lián)網等新一代信息技術和工業(yè)化的“深度融合”，正在加速傳統(tǒng)制造企業(yè)的轉型升級。智能工廠作為智能制造的重要實踐模式，核心在于工業(yè)大數據的智能化應用[詳情]
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工業(yè)大數據和智能制造是“2018中國大數據應用大會”的核心議題之一，因為它們正是當下中國乃至全世界都在念茲在茲，希望發(fā)力進而引領全球的關鍵領域。[詳情]
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生產管理ERP系統(tǒng)功能包括生產預測、生產計劃、生產訂單、生產車間、質量檢驗、生產設計、物料清單、工藝中心、計件工資和統(tǒng)計分析等功能模塊組成，涵蓋了生產制造現場管理各個方面[詳情]
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作為新一輪工業(yè)革命的重要內容，正在快速發(fā)展的工業(yè)大數據成為世界各國爭相搶奪的制高點。中國政府也高度重視大數據產業(yè)的發(fā)展。從《中國制造2025》，到《關于積極推進"互聯(lián)網+"行動的指導意見》，到《"十三五規(guī)劃綱要"》，再到《關于深化制造業(yè)與互聯(lián)網融合發(fā)展的指導意見》均對大數據產業(yè)做出明確部署[詳情]
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SmartPiEMS能源管理平臺作為專業(yè)的節(jié)能管理系統(tǒng)軟件平臺，具有平臺功能強大、操作簡便、界面美觀等特點，通過平臺提供的靈活組態(tài)功能，構建應于不同行業(yè)領域的能效系統(tǒng)產品。[詳情]
