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文档简介

./工业大数据典型应用场景分析.序言：拥抱工业大数据时代的到来要着力推动互联网与实体经济深度"代表的新一代信息通信技术融合创新推动实体经济转型升级的内在机理,也充分体现了工业大数据作为一种新的资产、融合主要动力和核心目标就是不断优化制造资源的配置效.化制造资源配置效率？信息流是如何带动技术流、资金流、"有数据"的问题,网络化解决了"能流动"的问题,智能化要解决数据"自动流动"的问题,即能够把正确的第三,工业软件是核心。工业大数据的核心在于应用,数据能够在正确的时间以正确的方式传递给正确的人和机.运行规律的模型化、代码化、软件化,使制造过程在虚拟世界实现快速迭代和持续优化,并不断优化物质世界的运行。.目录1工业大数据典型应用场景61.1.优化现有业务,实现提质增效61.1.1.研发能力提升61.1.2.生产过程优化61.1.3.服务快速反应71.1.4.推动精准营销71.2.促进企业升级转型71.2.1.创新研发设计模式,实现个性化定制81.2.2.建立先进生产体系,支撑智能化生产81.2.3.基于全产业链大数据,实现网络化协同111.2.4.监控产品运行状态和环境,实现服务化延伸121.3.促进中小企业创新创业13.工业大数据典型应用场景优化现有业务,实现提质增效研发能力提升200520141。生产过程优化.生产线、库存、设备等数据预测市场和订单,优化库存和生产计划、排程。服务快速反应通过设备的智能化,可以通过互联网获取用户的实时工况数据。推动精准营销促进企业升级转型随着工业互联网的深入发展,数据集成从企业内部发展到企业之.间。业务应用也随之拓展至终端用户、全产业链和制造服务等场景。创新研发设计模式,实现个性化定制建立先进生产体系,支撑智能化生产.数据驱动"〔带来的是产管理系统与供应链和物流系统衔接,驱动相应物料按照生产计划〔自动的虚实映射"〔实时监控"工的物料与生产过程中的设备信息在赛博空间实现精准映射的状态出现设备、质量等问题时,便可以及时地通过人或者系统的手段进行.质量追溯"在此基础上,如果能够推进设备的智能化、不断地消除哑设备,基于全产业链大数据,实现网络化协同.监控产品运行状态和环境,

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