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身处信息时代，各种数据报表扑面而来，如何有效的筛选信息、挖掘关键数据成为了很多企业在发展的过程中亟待解决的问题。在不断探索和研究的过程中，大数据的诸多特点逐渐被挖掘出来，研究探讨大数据相关技术成为了当前学术界和产业界的热点话题。[详情]
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方快锅炉投入巨资研发出一套“全智能锅炉远程监测系统”，该系统是采用先进成熟的GPRS DTU模块为远程数传模块，依托稳定、可靠的中国移动GPRS网[详情]
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根据BCC Research发布的报告称，大规模定制的兴起以及航空航天、汽车和医疗领域需求的增长有助于推动3D打印材料市场的增长。据报告显示，预计到2023年全球3D打印材料市场的年复合增长率（CAGR）将达到22.8％，当时其价值可能达到24亿美元。[详情]
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“德国工业4.0”中明确表示“工业4.0就是大数据驱动的智能制造，所有的生产装备、感知设备、联网终端，包括生产者本身都在源源不断地产生数据，这些数据将会渗透到企业运营、价值链乃至产品的整个生命周期”[详情]
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如果把工业互联网比作新一轮信息高速公路，工业APP就是跑在这条路上的车，工业大数据则是车里拉的货。拥有目前全球规模最大、门类最全工业体系的中国，如何在这一轮工业互联网发展大潮中抢占先机？[详情]
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通过寻找决定过程效益的核心因素，大数据与在其上进行的高级分析如何厘清制造中的价值链，然后帮助管理人员采取行动，以便对制造[详情]
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工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高，因此工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少。[详情]
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关于大数据，我们无论是谈论4个V还是6个V，其核心都会强调价值。[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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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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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]
