MES系统源自制造工厂经理们的底层管理需求,采用全新的理念设计,基于B/S结构可实现轻松部署,对基础数据依赖少,对企业初始管理水平要求低,系统操作简单、易行,支持用户行业化自定义,支持个性化的系统集成方案设计。MES系统倡导企业遵循精益生产模式,透过系统的数据分析达到精益化持续管理改善的目的,它帮助厂长经理们在键盘上即可轻松、科学地掌管生产动态。
在“新基建”战略背景下,为了顺应数字经济发展需求,各行各业都处在数字化转型的浪潮中。如果您还不知道大数据、BI分析、机器学习等技术能给企业带来什么价值?还在为企业如何才能从经验决策转型为数据驱动决策烦恼?那么您就out了!
2020年是充满动荡的一年,组织面临着众多挑战。进入2021年,大数据行业将会更加快速地发展。下面来看看2021年数据产业将出现的五大趋势与预测吧。
随着MES系统发展越来越迅速,MES系统构建智能制造工厂的作用也越来越大。其主要体现在提升智能工厂四大能力上,即网络化能力、透明化能管理、无纸化能力、以及精细化能力,这四大能力是企业构建数字化车间、智能工厂的目标。
COVID-19危机刺激了数字化转型,迫使现任组织将其流程数字化,使业务模型现代化,启用数据访问并在数据驱动时代提高其员工技能。COVID-19大流行还证明了每个人都必须具备流利数据的知情公民的能力,因为数据可以用来告知和告知我们有关大流行的状况。
目前随着智能制造变革的不断推进,MES系统也开始在不同行业的工厂企业中进行应用。而不同行业中,MES系统的应用特性也用一些不同之处。
随着智能制造对制造型企业的影响不断加深,依靠人工点检的设备管理模式不仅无法胜任智能化管理的需要,也不符合企业的利益需求。随着智能工厂的到来,设备管理系统对企业的重要性日益增加,为此,企业必须重视智能化设备管理的相关系统的开发以及应用。
虽然大多数公司都专注于培训员工和了解大数据技术,但大多数公司还没有关注围绕大数据的更多常规任务--比如,如何确保每个应该接触数据的人都能接触到数据,如何确保企业投资得到适当的组合,从而使公司对整个大数据投资具有可视性,以及如何在良好的数据基础上做出业务决策。
资产密集型企业在智能制造转型升级过程中,不可避免地会出现各种各样关于设备管理方面的问题,因其基数庞大、数据复杂等特点,仅靠人工干预管理过程显得十分困难,因此就需要通过设备管理系统来进行系统化管理。
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