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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。
面向企业级数据资产交易运营场景,助力企业实现数据资产的价值挖掘、升值和资产变现。
2022-02-18
可以总结为“一多一少三复杂”,重资产类企业多,生产制造全过程复杂,企业价值链复杂,产业供应链复杂,
智能制造人才相对缺少。
2022-02-18
基于制造业"一多一少三复杂"的特点,数字化转型过程中,建议在对企业进行充分调研诊断基础上,找出病点,把握重点,找准方向,精确突围很重要。可以参考《两化融合生态系统参考架构》,从"三个视角"选择制造业数字化转型的突破口:
1,信息物理空间:技术变革;
2,价值网络:业务创新/价值重构;
3,组织生态:组织变革。
更详细内容,可参考本人视频《数字化转型战法:排兵布阵之三维联动》。
制造业的数字化智能制造是趋势,目前对制造业智能制造成熟度的评估已经建立了相关的标准。
生产的可视化:围绕生产制造流程,通过技术手段进行数据采集、分析、显示和控制,实现制造的可视化
工艺设计数字化:使用仿真等设计进行工艺设计的验证,提升工艺流程的精确度
通过智能技术的解决方案,实现柔性制造和智能制造。
制造业因为其工序、工序的复杂程度不一致等会对数字化进程的速度有一定的影响,现今国内像海尔等大型企业灯塔工厂的涌现也给制造业的数字化提供了很好的标杆作用。影响制造业的因素很多,需要从人、机、料、法、环进行多维度的重构和创新,确保制造业数字化的落地和实施。
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