数字工厂-智尘科技-数字工厂解决方案

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    2022-7-29

郭经理
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数据驱动和智能化在谈企业---的时候在数据这个维度有哪些

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,数字工厂平台,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,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,实现管理自动化。


智慧工厂通过智能化的感知系统采集信息

智慧的工厂通过智能化的感知系统采集信息,然后通过数字化转化为计算机可以理解的信息,通过信息系统的处理、分析,形成的决策,然后通过智能化系统中的自动化控制技术、显示技术以对事件做出的动作。智慧工厂是一个由企业不同园区间相互组成网络,数字工厂,包括智慧的---网络、智慧的制造网络和智慧的管理网络,是建立在“云计算”(更确切的是“云制造”)基础上的,其物理基础是互联网、无线网和物联网,应该具有更透彻的感知、更广泛的互联互通、更深入的智能化的特征。


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,数字工厂解决方案,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,数字工厂系统,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。


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