数据驱动和智能化
在谈企业---的时候一定单独将数据拿出来谈。但是对应数据问题实际上企业在原有的业务运作和it系统建设中就已经在做。做法有很多,包括构建基础主数据平台、数据---治理体系、bi系统、大数据分析平台等。那么在谈---的时候在数据这个维度有哪些注意点呢?
数据应用于管理和自动化
在阶段,实际上数据仅仅是应用到管理和自动化,我们通过信息化建设,不断地在it系统里面形成数据,通过这些数据来支撑了我们基本的业务运作。比如我们常说的你要完成一个端到端供应链流程,里面涉及到供应商、采购框架协议、采购订单、采购接收单、出库单、付款单等,智慧工厂工业智慧园,这些都是数据。而通过这些数据的产生,使用,交互和协同我们完成了一个完整的端到端业务流程,即:数据支撑了基本的业务流程运作,智慧工厂解决方案,实现管理自动化。
互联网改变了这个局面,人与人,人与厂商,可以低成本的实现连接,从而让每个人的个性需求被放大,天津智慧工厂,人们越来越喜欢个性化的东西。但是个性化的东西需求量没有那么大,这就需要工业企业能够实现快速、小批量、定制化的生产。实现智能化生产,需要业务系统提出需求,通过制造执行系统负责执行、监控和管理生产,智能生产制造是在原有的管理系统与机器互联的基础上,智慧工厂智慧工业园,增加生产设备与原材料的管理、机器与机器之间的管理,通过对生产原材料的管理,能实现产品定制化、多品种、小批量生产。
去年麦卡锡发布了一份名为<模拟---对经济影响>的报告,其中认为到2030年,ai将为贡献9万亿美元的gdp增长,其中90%来自于各行业智能化组成的企业市场。ai一分在c端,九分在b端,也已经成为了今天社会对这门技术的共识。
如果说投资人会偏袒泡沫,科学家---于实验室,那么工厂主和企业家们,似乎是今天ai技术发展中一个恰如其分的“裁判”。
时值岁末,我们希望用一个系列---的形式,来总结这一年中各主要行业使用ai技术的变化,市场的成长,以及产业成熟度的趋势。系列中各案例和数据,都来自真实存在的企业,为了减少麻烦我们将隐去企业的具体名称。希望这种回望和总结,有助于大家换一个视角看清ai技术的“真身”。
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