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实施MES系统是打造数字化智能工厂的基础

目前越来越多的工厂企业开始把目光投向MES系统,通过打造数字化车间‍,进行自动化与信息化融合,实现智能制造升级,实现内外互联,虚实互联,个性化定制与柔性化制造的数字化智能工厂。

实施MES系统的成功率只有50%,你知道为什么吗?

MES系统可以称之为生产制造产业生产和管理方法实现代化的管理中心,假如可以非常好的执行和运用MES,那么将有益于提升公司的生产率、降低消耗成本。但为什么会有些公司MES执行实际效果不佳呢?

建设智能工厂的痛点与需求

当前智能工厂会出现多样化喷涌而出,主要因为我国制造企业面临着巨大的转型压力,但是行业不同所面临的痛点是不一致的,比如产能过剩、客户个性化需求日益增长、订单交付压力大等,迫使制造企业根据自己某个痛点出发完成智能制造改造,所以现在智能工厂会出现差异化、多样性,当然也是企业行业所造成的必然结果。

实施MES系统是制造企业数字化转型的关键

数字化工厂近年来发展迅速,MES处于企业的计划层和控制层的中间部分——执行层(即车间层),是面向车间层的实时信息系统和生产管理技术,它是企业实施生产敏捷化和智能制造战略的基础技术手段。

从ERP、MES到APS,谁才是提高制造企业生产效益的利器?

APS已成为实现从长期的供应链设计和优化到生产调度在内的整个生产过程的精确计算和全权掌控的核心,从而被誉为ERP精益化的核心、供应链优化的引擎、MES系统的指挥棒,成为制造业实现精益化、柔性化和智能化生产的重要组成部分,得到越来越多的企业关注和认可。
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离散行业智能工厂该如何规划?看完这个案例你就明白了

本研究在集团总体智能制造体系规划的基础上,按照项目设计路线和实施计划探索离散型智能工厂的建设。

【MES案例】中铁隆昌借助MES系统实现智能制造转型

中铁隆昌通过MES/MOM系统配合管理制度双管齐下,提高以生产为核心的工作效率和资源利用率,降低企业成本,提升企业效益,并且为以后的业务扩展、质量提升提供明确的方向指引和数据支撑。

数据科学平台—体验强大的数据挖掘和预测分析能力

数据科学平台是慧都提供的数据挖掘、预测分析解决方案,平台拥有简单的图形界面和高级分析能力,利用强大的建模、评估和自动化功能发现结构化和非结构化数据中的趋势,使得企业和分析师增加生产力,分析大数据以获取预测性洞察,制定有效的业务战略。数据科学平台可按照企业实际需求完全定制。

慧都大数据工业决策平台案例鉴赏

基于大数据基础平台,慧都根据企业需求量身定制符合工业实际情况的决策平台方案,从专业的角度进行工业决策平台项目实施。通过与国际知名大数据厂商IBM、Qlik、Microsoft的深入合作,让大数据分析决策真正应用于工业客户。更智能的自助功能,帮助企业快速且自信的挖掘洞察力,并据此采取行动。

汽车制造业能耗分析及故障预测成功案例

慧都能耗异常值分析,从数据收集、数据探索、数据分析应用,给客户提供端到端的解决方案。搭建完整的设备能耗数据分析体系,构建预测分析模型,为企业生产过程中的能耗异常点处理提供决策支持。帮助用户找到能耗异常点,挖掘能耗异常值根因,显著降低能耗。
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用于挖掘非结构化数据价值的工具

数字世界中生成的数据量每分钟都在增加,大量数据被称为“大数据”。 我们可以将数据分类为结构化,非结构化或半结构化。 结构化或半结构化的数据相对易于存储,处理和分析。 但是,非结构化数据并非如此。 根据定义,它没有预定义的结构,例如图像,音频文件和视频记录。

2021年需要考虑的最新大数据和分析趋势

随着大数据分析市场的迅速普及,到2022年,大数据分析市场预计将达到2743亿美元,在2018-2022年期间的复合年增长率为13.2%。让我们看一下将在2021年及以后主导的顶级大数据和分析趋势。

为什么大数据分析是迈向数字化转型的第一步

在当今世界,数据被认为是最有价值的资产,并且可以成为组织成功的与众不同的因素。但是,只有在组织可以有效使用组织生成的数据时才能实现这一点。Data Analytics可以在这里改变游戏规则,Analytics(分析)正在改变业务开展方式,为新颖的业务模型和收入流让路。

简单一文了解什么是大数据测试

本文将介绍您需要了解的有关大数据测试的所有信息。您拥有的高质量数据越多,您对决策的信心就越大。

一文看懂您是否需要用于商业智能的数据仓库

一些组织已经在其商业智能策略中不再使用数据仓库。 阅读本文以了解BI数据存储方法的变化。
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