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企业的信息化建设在横向上应以SRM-ERP-CRM、在纵向以PLM-ERP-MES为基础，辅助以集团化的OA、HR、BI系统，构建企业的信息化平台，打通各部门的业务环节，保证数据互通，形成分析、汇总、为企业的发展提供决策支持。通过不断持续的信息化建设、逐年逐次有目的的解决某一模、业务问题，未来的溯联必将成为受人尊敬、具有核心竞争力汽车零部件市场的领航者。[详情]
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传统制造企业要想提高生产效率，提升核心竞争力，完成数字化企业的转型，就必须找到自身企业数字化转型的突破点，简单、快速地构建符合企业自身特性的数字化生产体系。[详情]
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随着互联网的飞速发展，Big Data（大数据）吸引了越来越多人的关注，现已成为当今社会的一大热点。关于 Big Data（大数据），目前大家所熟知的多为金融大数据、政府大数据和医疗大数据等等概念。而当我们将工业、互联网与大数据三者结合在一起，又将会产生怎样神奇的效果呢？[详情]
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目前金风科技的风电资源数据散落在不同的业务系统中，存储于集团机房存储设备中，众多系统之间彼此独立，信息重复、信息堡垒和信息孤岛，各类业务数据没有统一集中的管理，针对很多跨部门的业务活动和管理决策无法从数据中得到有效信息支持，公司管理层要等待数周时间，才能获得集团级统计分析数据。另外，公司没有统一的大数据团队，如何将风机数据、管理数据、水务数据等进行集中化管理并将数据资产管理融入其中是一件复杂的工作。[详情]
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工业软件存在于智能制造的每一个角落，重要的工业软件包括MES、PLM（PDM）等，MES是智能制造的灵魂，是贯穿各个环节（生产、工程技术和生产制造）的交集。[详情]
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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]
