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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。
时间:2022-06-28来源:晴天的天浏览数:259次
产业政策:中国智能制造政策范围广、推进力度大,且已从顶层设计向落地应用演进;政策尚未在制造业转型方面形成可以复用的规范及产业标准,且产业深化落地仍待持续探索。
1.产业政策:中国智能制造政策范围广、推进力度大,且已从顶层设计向落地应用演进;政策尚未在制造业转型方面形成可以复用的规范及产业标准,且产业深化落地仍待持续探索。
2.技术基础:中国持续加强科技领域研发支出,新型基础建设相关技术发展势头向好;但相关高端技术仍与发达国家差距较大,且新技术在工业场景落地推广仍面临挑战。
3.智能制造SC架构基本可代表智能制造的基础架构,从感知层、分析层、网络层、决策层到配置层,逐晨完成智能制造的价值实现,这背后是物联网、云计算、工业大数据及数据治理、工业互联网等技术的支持;其工业云构建连接和计算基础,物联网构建工程边缘核心,工业大数据和数据治理技术提升认知效率,工业互联网形成多级协同。