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全程“零”編碼,高效實現主數據模型、主數據維護、主數據分發、主數據質量的全過程管理,為企業主數據管理落地提供有效支撐,實現各業務系統間的主數據共享,保障企業主數據的唯一性、準確性、一致性。
覆蓋數據建模、采集、處理、集成、共享、交換、安全脫敏于一體,一站式解決數據開發所有的問題。
統一指標定義,實現“一變多變、一數多現”的數據管理效果,為企業提供強有力的數字化保障和驅動效應。
企業級智能體平臺,低門檻搭建智能體,靈活編排流程,融合 LLM 實現“問數”、“問知識”
面向企業級數據資產交易運營場景,助力企業實現數據資產的價值挖掘、升值和資產變現。
2022-02-18
可以總結為“一多一少三復雜”,重資產類企業多,生產制造全過程復雜,企業價值鏈復雜,產業供應鏈復雜,
智能制造人才相對缺少。
2022-02-18
基于制造業"一多一少三復雜"的特點,數字化轉型過程中,建議在對企業進行充分調研診斷基礎上,找出病點,把握重點,找準方向,精確突圍很重要。可以參考《兩化融合生態系統參考架構》,從"三個視角"選擇制造業數字化轉型的突破口:
1,信息物理空間:技術變革;
2,價值網絡:業務創新/價值重構;
3,組織生態:組織變革。
更詳細內容,可參考本人視頻《數字化轉型戰法:排兵布陣之三維聯動》。
制造業的數字化智能制造是趨勢,目前對制造業智能制造成熟度的評估已經建立了相關的標準。
生產的可視化:圍繞生產制造流程,通過技術手段進行數據采集、分析、顯示和控制,實現制造的可視化
工藝設計數字化:使用仿真等設計進行工藝設計的驗證,提升工藝流程的精確度
通過智能技術的解決方案,實現柔性制造和智能制造。
制造業因為其工序、工序的復雜程度不一致等會對數字化進程的速度有一定的影響,現今國內像海爾等大型企業燈塔工廠的涌現也給制造業的數字化提供了很好的標桿作用。影響制造業的因素很多,需要從人、機、料、法、環進行多維度的重構和創新,確保制造業數字化的落地和實施。
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