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钢构企业普遍具备技术密集、资金密集、劳动密集的特征，面对激烈的市场竞争，钢构企业需要重点关注客户满意度，以及自我业务模式的重新。在资金方面，国家的降杠杆政策的实施，让企业融资越来越难，业主方、总包方的付款期限比较长，所以企业的垫资压力很大[详情]
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大数据因其含有大量的数据而得名，但并不是所有的数据都会形成一条完美的供应链[详情]
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使用好数据能够改进生产管理、提高安全和效率已经成为大家的共识。工业生产活动中产生的数据量巨大，但传统工业流程中存在自动化程度低、数据收集困难，各种系统封闭，大部分生产依靠经验无法量化等等问题。[详情]
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利用工业大数据技术，通过工业制造环境的各种传感器、加工设备、加工对象、工控系统、工业软件、工业管理信息系统等的互联互通，开展相关数据的采集、存储和分析，实现制造合规性监测、设备状态监控与故障预警、工厂能耗分析、安全事故监控及预警、工业供应链分析和优化等，促进工业环境下的信息共享、系统互联整合和业务协同，推动制造过程的自动化、柔性化以及制造全过程的科学决策和智能化控制。[详情]
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大规模的数据应用和平台架构在金融、电信等行业经历了充分的验证和演进，加上中国制造2025在政策一侧的催化作用，构成了工业智能拐点到来的先决条件。[详情]
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赛意信息作为国内领先的全方位企业管理信息化解决方案提供商，拥有360°的企业管理信息化解决方案的能力，产品服务主要分为五大领域：智能制造、智慧营销、Oracle产品、移动管理和云化产品。[详情]
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工业大数据在业务逻辑大的分层上和互联网大数据类似，一般都分为三部分，数据采集层、数据处理层和数据展现层，当然，具体到一个实际案例中，或者说根据不同的应用场景，可以划分为更多的层次[详情]
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无论规模大小，无论是生产型还是服务型，无论是盈利还是非盈利机构，运营管理，即产品制造，都是每个组织的核心。我们（企业）所有对市场销售的产品都来自与企业的制造生产环节，是不是我们所生产的产品或服务，都是市场可销售的，或是市场需要的呢？[详情]
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工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，[详情]
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在信息化与工业化不断融合的背景之下，信息技术已经渗透到了工业企业产业链中的各个环节，传统工业企业拥有的数据量也日益丰富。[详情]
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工业企业的生产制造物联网应用一般称为车间物联网或者叫制造物联，通过使用RFID传感器、无线网络通信、GPS定位、语音视频系统等技术把制造计划与制造资源“人、机、料、法、环”等信息链接起来，[详情]
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统计过程控制（Statistical Process Control，简称 SPC）是一种通过收集过程数据，使用统计技术将数据转换为过程状态信息，从而进行过程状态的确认、纠正和改进的方案。[详情]
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工信部的数据显示：“中国制造业约占整个世界制造业20%的份额，在500余种主要产品中，我国有220多种产量位居世界第一。[详情]
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除光伏、电动汽车、储能等行业外，各地也在积极创新开展大数据的相关应用，电网平台同样扮演了重要角色。[详情]
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基于云的数据分析能帮助工厂操作员高效处理报警信息、减少停机问题。[详情]
