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身處第三次科技革命浪潮，伴隨著大數據、物聯網、云計算的興起，人們無時無刻通過互聯網與人交流產生數據，而這就是信息化社會的標志——數據，萬物互聯的時代已經來臨，因此，今天要討論的就是互聯網時代下，制造業如何搭上順風車？[詳情]
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我們所談的工業大數據，不完全等同于企業信息化軟件中流淌的數據，從業界的共識看，主要來源有三類，第一類是企業經營相關的業務數據，這類數據來自企業信息化范疇，包括企業資源計劃 ( ERP ) 、產品生命周期管理 ( PLM ) 、供應鏈管理 ( SCM ) 、客戶關系管理 ( CRM ) 和環境管理系統 ( EMS ) 等，此類數據是工業企業傳統的數據資產。[詳情]
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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和業務職能領域，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系統可以幫助制造企業解決很多生產管理中出現的問題，而且MES系統的功能可定制，所以企業可以根據自身需求進行開發定制。本文將針對MES系統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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石化行業對國民經濟的穩定運行關系重大，其設施建設投資巨大，設備系統的技術復雜，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裝置的安全性和經濟性。隨著大數據技術的發展，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，成為石化行業關于智慧工廠的主要研究方向之一。[詳情]
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人們對風險管理技術和企業工具的應用由來已久，但是主要集中在保險，金融和銀行業。隨著工業物聯網產業和物聯網終端設備的迅速發展，原始設備制造商和工業客戶將有更多機會將相似的技術應用于工業設備的故障預警和維護領域。[詳情]
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在這個工程和測量數據爆炸的時代，如果企業沒有制定穩妥的數據管理戰略，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) 智能企業管理和分析。[詳情]
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我們所談的工業大數據，不完全等同于企業信息化軟件中流淌的數據，從業界的共識看，主要來源有三類，第一類是企業經營相關的業務數據，這類數據來自企業信息化范疇，包括企業資源計劃 ( ERP ) 、產品生命周期管理 ( PLM ) 、供應鏈管理 ( SCM ) 、客戶關系管理 ( CRM ) 和環境管理系統 ( EMS ) 等，此類數據是工業企業傳統的數據資產。[詳情]
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工業大數據是指工業設備在生產過程中所產生的大量多樣性的數據，其因物聯網而廣為人知。工業大數據因2012年“工業4.0”概念的出現而被重視，旨在以工業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價值。[詳情]
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云計算、大數據、物聯網等新一代信息技術和工業化的“深度融合”，正在加速傳統制造企業的轉型升級。智能工廠作為智能制造的重要實踐模式，核心在于工業大數據的智能化應用[詳情]
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工業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]
