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身处第三次科技革命浪潮，伴随着大数据、物联网、云计算的兴起，人们无时无刻通过互联网与人交流产生数据，而这就是信息化社会的标志——数据，万物互联的时代已经来临，因此，今天要讨论的就是互联网时代下，制造业如何搭上顺风车？[详情]
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我们所谈的工业大数据，不完全等同于企业信息化软件中流淌的数据，从业界的共识看，主要来源有三类，第一类是企业经营相关的业务数据，这类数据来自企业信息化范畴，包括企业资源计划 ( ERP ) 、产品生命周期管理 ( PLM ) 、供应链管理 ( SCM ) 、客户关系管理 ( CRM ) 和环境管理系统 ( EMS ) 等，此类数据是工业企业传统的数据资产。[详情]
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美国芝加哥大学商学院教授詹姆斯·麦肯锡在《麦肯锡大数据指南》中首先提出大数据”时代到来。他表示：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。[详情]
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数字化工厂不等于无人工厂，产品配置，制造流程越复杂越多变，越需要人的参与；在数字化工厂当中，工人更多地是处理异常情况，调整设备。[详情]
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有个问题一直困惑着我：“工业大数据”到底该讲什么，才不至于以偏概全？或者说，理论体系应该包含哪些内容？ [详情]
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MES系统可以帮助制造企业解决很多生产管理中出现的问题，而且MES系统的功能可定制，所以企业可以根据自身需求进行开发定制。本文将针对MES系统众多功能中的批次管理进行叙述。[详情]
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众所周知，工厂数据是流程工业中所有解决方案的基础。正因为如此，数据必须易于获取和访问，以确保及时调整和改进。[详情]
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石化行业对国民经济的稳定运行关系重大，其设施建设投资巨大，设备系统的技术复杂，重要的设备数量达到上万台套。这些设备的可靠性保障着石化企业装置的安全性和经济性。随着大数据技术的发展，如何从设备运行的大量数据中提取有效信息，帮助运维人员提高运维效率，并最终实现设备的可靠性管理，成为石化行业关于智慧工厂的主要研究方向之一。[详情]
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人们对风险管理技术和企业工具的应用由来已久，但是主要集中在保险，金融和银行业。随着工业物联网产业和物联网终端设备的迅速发展，原始设备制造商和工业客户将有更多机会将相似的技术应用于工业设备的故障预警和维护领域。[详情]
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在这个工程和测量数据爆炸的时代，如果企业没有制定稳妥的数据管理战略，几年后他们将无法有效应对和管理所有的数据。因此，一流的测量和分析解决方案必须具备两个基本功能：(1) 终端分析 (2) 智能企业管理和分析。[详情]
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我们所谈的工业大数据，不完全等同于企业信息化软件中流淌的数据，从业界的共识看，主要来源有三类，第一类是企业经营相关的业务数据，这类数据来自企业信息化范畴，包括企业资源计划 ( ERP ) 、产品生命周期管理 ( PLM ) 、供应链管理 ( SCM ) 、客户关系管理 ( CRM ) 和环境管理系统 ( EMS ) 等，此类数据是工业企业传统的数据资产。[详情]
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工业大数据是指工业设备在生产过程中所产生的大量多样性的数据，其因物联网而广为人知。工业大数据因2012年“工业4.0”概念的出现而被重视，旨在以工业设备产生的数据为基础，通过大数据技术进行处理并且挖掘出更多的商业价值。[详情]
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云计算、大数据、物联网等新一代信息技术和工业化的“深度融合”，正在加速传统制造企业的转型升级。智能工厂作为智能制造的重要实践模式，核心在于工业大数据的智能化应用[详情]
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工业大数据和智能制造是“2018中国大数据应用大会”的核心议题之一，因为它们正是当下中国乃至全世界都在念兹在兹，希望发力进而引领全球的关键领域。[详情]
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生产管理ERP系统功能包括生产预测、生产计划、生产订单、生产车间、质量检验、生产设计、物料清单、工艺中心、计件工资和统计分析等功能模块组成，涵盖了生产制造现场管理各个方面[详情]
