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智能PDU功能来电咨询「智尘科技」

数据驱动和智能化在谈企业数字化转型的时候一定单独将数据拿出来数据驱动和智能化在谈企业数字化转型的时候一定单独将数据拿出来谈。但是对应数据问题实际上企业在原有的业务运作和IT系统建设中就已经在做。做法有很多,包括构建基础主数据平台、数据管控治理体系、BI系统、大数据分析平台等。那么在谈数字化转型的时候在数据这个维度有哪些注意点呢?数据应用于管理和自动化在阶段,实际上数据仅仅是应用到管
智能PDU功能







数据驱动和智能化在谈企业数字化转型的时候一定单独将数据拿出来

数据驱动和智能化

在谈企业数字化转型的时候一定单独将数据拿出来谈。但是对应数据问题实际上企业在原有的业务运作和IT系统建设中就已经在做。做法有很多,包括构建基础主数据平台、数据管控治理体系、BI系统、大数据分析平台等。那么在谈数字化转型的时候在数据这个维度有哪些注意点呢?

数据应用于管理和自动化

在阶段,实际上数据仅仅是应用到管理和自动化,我们通过信息化建设,不断地在IT系统里面形成数据,通过这些数据来支撑了我们基本的业务运作。比如我们常说的你要完成一个端到端供应链流程,里面涉及到供应商、采购框架协议、采购订单、采购接收单、出库单、付款单等,这些都是数据。而通过这些数据的产生,使用,交互和协同我们完成了一个完整的端到端业务流程,即:数据支撑了基本的业务流程运作,实现管理自动化。




一个系统或者项目上线,只是万里长征迈开了步,其实真正的挑

一个系统或者项目上线,只是万里长征迈开了步,其实真正的挑战和困难是运营不是上线。为什么现在很多企业的信息化项目上了很多,但反馈都是用的不好呢,这有很多原因造成的:很多软件不是为企业的业务量身定做的,项目实施过程期间,真正的用户往往参与的时间很短,一般就需求调研阶段和用户接受测试UAT(User Acceptance Test)阶段,加起来估计也不足半个月,而且好多业务关键用户在这个参与其间,又不是全职,还有很多本职的工作,所以在这个阶段,想让终使用的用户能对系统功能和体验做出很恰当判定是不可能的;项目功能测试的数据也是的,UAT测试不可能把所有的业务流程都能按照1:1实物流程运作一遍,这个时候的测试往往并不能识别很多潜在的问题;业务的需求在不断的变化,很多业务本身也是在不断通过项目不断优化和完善,因此不可能基于半年前或者一年前提的需求,还能那么好的兼容;软件系统的笨重和复杂,若没有足够的运营支持和不断的培训推广,很多用户就放弃使用了。




AI算法如何应用于工艺过程质量预防

那作为制造企业的数字化转型团队,如何做到既保障内部稳定,又不落后于行业的者们呢?

参观对标交流,通过学习别人的案例,了解前沿技术的储备和应用情况,这个也是简单、直接、可行的方式,通过看和听来了解;尝试和一些具有代表性的企业展开一些合作研究,比方说AI算法如何应用于工艺过程质量预防;经济条件允许的企业,可以内部设置一些技术研究实验室,可以联合高校、生态圈其他同行建立联合项目,真正落实产学研一体化融合,让高等学府的孩子们能够尽早了解企业的需求。




智能工厂物流规划的原则

智能工厂物流规划是传统物料搬运设计的升级迭代,结合信息化、网络化、数字化技术的普及应用,从而实现物流的智能化,主要规划原则有:

设备技术宁选成熟且的,不选过时的;选择效率适当高的,不选的;

方案尽量柔性的,可扩展的;

规模的产能设计不要超前太多或预估太紧;

尽可能少客户化,尽可能可替代性强一些;

尽可能降低人力投入,降低人的劳动强度,尽量降低人的操作技能难度,尽量减少差错率;

化繁为简,化难为易;

能向空间的,尽量少向平面;

工艺方案中进出流量要平衡,切忌出现瓶颈





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