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江西智能数据采集 诚信为本 武汉安弘智能装备供应

上传时间:2021-07-02 浏览次数:
文章摘要:   推动数据共享   推动工业数据开放共享。支持优势产业上下游企业开放数据,加强合作,共建安全可信的工业数据空间,建立互利共赢的共享机制。引导和规范公共数据资源开放流动

     推动数据共享

     推动工业数据开放共享。支持优势产业上下游企业开放数据,加强合作,共建安全可信的工业数据空间,建立互利共赢的共享机制。引导和规范公共数据资源开放流动,鼓励相关单位通过共享、交换、交易等方式,提高数据资源价值创造的水平。  

     激发工业数据市场活力。支持开展数据流动关键技术攻关,建设可信的工业数据流通环境。构建工业大数据资产价值评估体系,研究制定公平、开放、透明的数据交易规则,加强市场监管和行业自律,开展数据资产交易试点,培育工业数据市场。

四、深化数据应用

    推动工业数据深度应用。加快数据全过程应用,发展数据驱动的制造新模式新业态,江西智能数据采集,江西智能数据采集,引导企业用好各业务环节的数据。  

     开展工业数据应用示范。组织开展工业大数据应用试点示范,总结推广工业大数据应用方法,制定工业大数据应用水平评估标准,加强对地方和企业应用现状的评估。

    提升数据平台支撑作用,江西智能数据采集。发挥工业互联网平台优势,提升平台的数据处理能力。面向中小企业开放数据服务资源,提升企业数据应用能力。加快推动工业知识、技术、经验的软件化,培育发展一批面向不同场景的工业APP。


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    装备物联网成为工业大数据新的、增长快的来源

   近年来物联网技术快速发展,装备物联网成为工业大数据新的、增长快的来源,它实时自动采集了生产设备和交付产品的状态与工况数据。一方面,机床等生产设备物联网数据为智能工厂生产调度、质量控制和绩效管理提供了实时数据基础;另一方面,2012年美国通用电气公司提出的工业大数据(狭义的),专指装备使用过程中由传感器采集的大规模时间序列数据,包括装备状态参数、工况负载和作业环境等信息,可以帮助用户提高装备运行效率,拓展制造服务。 上海数据采集分析软件工业大数据采集器,武汉安弘智能装备有限公司。

从采集到应用用友基于中台架构全流程赋能

用友专注企业服务31年,基于丰富的行业领域经验,构建了一套全新的数据解决方案,赋能工业企业应用创新,推动工业领域企业数智化转型。

其中,用友数据中台采用云原生、微服务架构,帮助企业进行数据的深度运用,打通企业各业务系统,并支持工业企业围绕数据中台构建企业的智能。同时,提供了数十种数据源的数据连接和采集能力、批流一体的数据架构、一体化的数据管理能力,可以实现企业数据运维的自动化、数据运营的资产化。此外,其内置的能力,还包括报表、图表、预测、决策、自助式的分析、图谱分析、机器学习算法进行高阶的数据价值挖掘,帮助实现工业企业实现业务的智能化。用友数据中台从工业数据采集、存储,到管理、分析与应用,赋能,帮助工业企业真正盘活、用好工业大数据。

工业大数据推动工业生产革新


在工业生产中,数据是不时生成的。尤其是当前随着信息技术、电子与数学技术、传感器、物联网等技术的发展,一批智能化、高精度、长时间导航、高性价比、微型传感器应运而生,数据收集量飞速扩张。而围绕工业大数据等新型数据处理基础设施降低了工业数据处理的技术门槛和成本支出。

工业大数据的价值属性实质上是基于工业大数据采集、存储、分析等关键技术,对工业生产、运维、服务过程中数据实现价值的提升或变现;工业大数据的产权属性则偏重于通过管理机制和管理方法帮助工业企业明晰数据资产目录与数据资源分布,确定所有权边界,为其价值的深入挖掘提供支撑。

工业大数据一方面通过找出产品或行业竞争力的地方,继续深入挖掘潜在的数据价值,并围绕这一领域的工业数据建立产品和服务能力;另一方面通过判断哪里是影响工业企业发展、成本、市场、供应链或能源消耗的痛点,在数据时代,寻找大数据机会的解决方案。


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祛除工业大数据“顽疾”有新招


当前,中国工业大数据在采集过程中存在不少问题,比如,因企业信息化基础差、设备接口不开放等造成数据难以采集;企业数据底账不清,不知道自己有哪些数据,大部分工业数据处于“睡眠”状态;数据孤岛、数据失真等现象普遍。

在中国社科院工业经济研究所研究员贺俊看来,出现上述问题的主要原因在于,当前工业大数据的积累程度严重不足,同时,很多企业尤其是中小微企业仍心存疑虑,将工业大数据视为企业机密,数据开放积极性不强,“不想用、不敢用”倾向严重。“这就需要发挥职能,统筹建设国家工业大数据平台,积极引导企业意识到采集工业大数据的好处。”贺俊说


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制造企业的工业大数据系统建设原则


我对工业大数据时代有个自己的定义:工业大数据时代就是(基本上)不必要考虑数据多了怎么办的时代。我们主要去考虑它能带来什么价值、怎么用好数据就行了,而不必要过于纠结于数据存储、传输、查找过程的麻烦——因为这些麻烦总会有办法解决。

工业大数据的价值在什么地方?大处说有两个层次:一个层次就是让企业的管控更好,另外一个层次是对企业的业务再造和重构。我们主要谈个层次:因为企业重构的问题太复杂、个性化太强。

企业管控更好,也就尽量是将不必要的成本、质量、效率损失降低到小。所谓的小,就是保持当前的小,再通过持续改进来降低。也就是基于当前技术条件的、不是跳跃性的,是PDCA 持续改进、精益管理的思想结合在一起的。这个出发点的依据是一个调研结果:企业由于管理不善导致的损失,一般会占到成本的20%左右。

关于推进的路径,我曾经提出一个原则:从可追溯、到透明化、再到智能化。可追溯指的是:出来问题可以追溯发生问题的过程;透明化指的是:出了问题可以立刻让管理者知道,并尽快做出决策,管理者的注意力不会淹没在数据的海洋中。智能化指的是:让计算机去实时决策。


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