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作為制造企業信息化進程中不可替代的重要技術和手段，MES的應用和普及自然成為企業最理想的選擇。MES通過完善生產計劃、按訂單需求和優化排班、精益工時與考勤管理、對現場活動實時跟蹤、對整體勞動效能指標考核等方式對勞動力實施精益管理，提高勞動效率，實現勞動力管理的精益化，讓每位作業員均發揮應有的工作效率，杜絕“閑人、閑時、閑事”的各項浪費不斷發生。[詳情]
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對于生產過程復雜多變的離散制造企業而言，面臨重重考驗：生產作業計劃頻繁變更，制造工藝復雜、在生產過程中的臨時插單、材料短缺等現象。通過搭建協生產協同管理平臺，加強控制力、執行力和同步性，從而縮短交貨周期并減少庫存，提高效益和利潤。[詳情]
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鋼構企業普遍具備技術密集、資金密集、勞動密集的特征，面對激烈的市場競爭，鋼構企業需要重點關注客戶滿意度，以及自我業務模式的重新。在資金方面，國家的降杠桿政策的實施，讓企業融資越來越難，業主方、總包方的付款期限比較長，所以企業的墊資壓力很大[詳情]
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大數據因其含有大量的數據而得名，但并不是所有的數據都會形成一條完美的供應鏈[詳情]
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使用好數據能夠改進生產管理、提高安全和效率已經成為大家的共識。工業生產活動中產生的數據量巨大，但傳統工業流程中存在自動化程度低、數據收集困難，各種系統封閉，大部分生產依靠經驗無法量化等等問題。[詳情]
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利用工業大數據技術，通過工業制造環境的各種傳感器、加工設備、加工對象、工控系統、工業軟件、工業管理信息系統等的互聯互通，開展相關數據的采集、存儲和分析，實現制造合規性監測、設備狀態監控與故障預警、工廠能耗分析、安全事故監控及預警、工業供應鏈分析和優化等，促進工業環境下的信息共享、系統互聯整合和業務協同，推動制造過程的自動化、柔性化以及制造全過程的科學決策和智能化控制。[詳情]
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大規模的數據應用和平臺架構在金融、電信等行業經歷了充分的驗證和演進，加上中國制造2025在政策一側的催化作用，構成了工業智能拐點到來的先決條件。[詳情]
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賽意信息作為國內領先的全方位企業管理信息化解決方案提供商，擁有360°的企業管理信息化解決方案的能力，產品服務主要分為五大領域：智能制造、智慧營銷、Oracle產品、移動管理和云化產品。[詳情]
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工業大數據在業務邏輯大的分層上和互聯網大數據類似，一般都分為三部分，數據采集層、數據處理層和數據展現層，當然，具體到一個實際案例中，或者說根據不同的應用場景，可以劃分為更多的層次[詳情]
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無論規模大小，無論是生產型還是服務型，無論是盈利還是非盈利機構，運營管理，即產品制造，都是每個組織的核心。我們（企業）所有對市場銷售的產品都來自與企業的制造生產環節，是不是我們所生產的產品或服務，都是市場可銷售的，或是市場需要的呢？[詳情]
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工業大數據應用將帶來工業企業創新和變革的新時代。通過互聯網、移動物聯網等帶來的低成本感知、高速移動連接、分布式計算和高級分析，信息技術和全球工業系統正在深入融合，[詳情]
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在信息化與工業化不斷融合的背景之下，信息技術已經滲透到了工業企業產業鏈中的各個環節，傳統工業企業擁有的數據量也日益豐富。[詳情]
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工業企業的生產制造物聯網應用一般稱為車間物聯網或者叫制造物聯，通過使用RFID傳感器、無線網絡通信、GPS定位、語音視頻系統等技術把制造計劃與制造資源“人、機、料、法、環”等信息鏈接起來，[詳情]
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統計過程控制（Statistical Process Control，簡稱 SPC）是一種通過收集過程數據，使用統計技術將數據轉換為過程狀態信息，從而進行過程狀態的確認、糾正和改進的方案。[詳情]
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工信部的數據顯示：“中國制造業約占整個世界制造業20%的份額，在500余種主要產品中，我國有220多種產量位居世界第一。[詳情]
