




数字工厂管理系统以生产管理信息化为纽带,是实施企业制造战略和实现车间生产管理里的基本技术手段,是面向车间、物料、工人和设备等细节的实时信息管理系统。
从资源有效利用的角度看,企业成长的源泉在于充分利用现有的未利用资源。企业挖掘未利用资源的过程是的,因而企业的成长同样是的。数字工厂管理系统利用人员绩效,资源消耗绩效,设备绩效等的管理工具,为企业带来成本节约和利润增长。我们认为资源消耗和设备利用效率都是可以用科学的方法考核及计算的,一旦这些成本被列为考核并记录,智能PDU电源,将对改善工艺流程,取代无目的的、不可控的、无法遇见的成本消耗等提供可执行操作的改进方案,直接在生产线上利用管理和行为的改变为企业工厂掘金。
一个系统或者项目上线,只是万里长征迈开了步,其实真正的挑
一个系统或者项目上线,只是万里长征迈开了步,其实真正的挑战和困难是运营不是上线。为什么现在很多企业的信息化项目上了很多,但反馈都是用的不好呢,这有很多原因造成的:很多软件不是为企业的业务量身定做的,项目实施过程期间,智能PDU,真正的用户往往参与的时间很短,一般就需求调研阶段和用户接受测试UAT(User Acceptance Test)阶段,加起来估计也不足半个月,而且好多业务关键用户在这个参与其间,智能PDU价格,又不是全职,还有很多本职的工作,所以在这个阶段,想让终使用的用户能对系统功能和体验做出很恰当判定是不可能的;项目功能测试的数据也是的,UAT测试不可能把所有的业务流程都能按照1:1实物流程运作一遍,这个时候的测试往往并不能识别很多潜在的问题;业务的需求在不断的变化,很多业务本身也是在不断通过项目不断优化和完善,因此不可能基于半年前或者一年前提的需求,还能那么好的兼容;软件系统的笨重和复杂,若没有足够的运营支持和不断的培训推广,很多用户就放弃使用了。
从自动化到智能化
当积累到一定量的数据后,你就可以开始考虑智能化的问题。君认为,企业的数字化转型,智能化度是一个关键趋势。真正的智能化不是简单的信息化和信息采集的自动化,而是基于历史数据进行持续的学习,形成有价值的规则,并持续改造运营和业务运作的能力。而从自动化到智能化的过程中,数据刚好起到了承上启下的作用,即数据本身的积累数量、数据的质量、数据的性等都将直接影响到后续智能化分析模型的构建,深度学习的输入和算法优化。没有数据,所有的智能化都是空谈。
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