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数字化运维所带来的的价值
辅助应急管理:工厂管理人员可以在三维场景中直观查询厂区应急资源分布及具体信息,辅助应急响应与决策,提高应急救援的准确性和有效性,提高企业应急管理水平。辅助培训:工厂运维人员通过三维数字化工厂,学习掌握整条生产线工艺流程,了解该设备的空间位置、工程信息,查看与
汽车VR数字化运维轻量化
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视频作者:北京和远科技有限公司
数字化运维所带来的的价值
辅助应急管理:工厂管理人员可以在三维场景中直观查询厂区应急资源分布及具体信息,辅助应急响应与决策,提高应急救援的准确性和有效性,提高企业应急管理水平。辅助培训:工厂运维人员通过三维数字化工厂,学习掌握整条生产线工艺流程,了解该设备的空间位置、工程信息,查看与该设备三维模型关联的设备图纸、随机资料,可大幅提高培训效率和效果。
数字化运维的发展
数字技术的发展和普及应用正在影响政治、经济、社会等各个层面的转型发展,激发了大量的应用场景需求,反过来又带来相应的合规性和规范性限制。企业的商业模式越来越以客户为导向,基于供应链、价值链的运营机制和基于大数据、智能化的决策方式,企业的管理主题、管理方法和管理工具都在发生剧烈变化。
与传统信息化聚焦于提升管理效率不同,数字化转型更是一场从内到外的变革:从服务于具体业务到服务于商业模式的变化,从强调面向职能到强调面向场景,从突出功能强大到突出引擎构建能力,从突出技术性能到突出用户体验,从强调流程贯通到强调数据整合。
数字化运维概念
智能运维(AIOps)的概念自 2016 年被 Gartner 提出以来,AI 技术越来越多地被应用到运维领域。随着云计算、大数据、人工智能等技术的高速发展和普及,AIOps这个名词的出现频率不断提升,大有不AIOps 就要落伍的感觉。但是,真正想把 AIOps 的理念落实到运维体系中,产生实际有效的效果,并不是轻而易举的事。理想很丰满,现实很骨感。究其原因,很大程度上源于一个AI 领域中普遍存在的误区,那就是对各种机器学习、深度学习的算法、模型过于期待和,而忽略或低估了数据准备和数据质量的重要性。
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