数据再多也没用？结构化表达才是 AI 懂业务的关键
如今，人工智能已全面渗透各行各业，多数企业积累了海量业务数据，却普遍陷入“数据丰富、认知贫瘠”的困境：数据存量庞大，但AI仅能完成浅层数据统计分析，无法读懂深层业务逻辑，难以真正赋能核心业务增长。造成这一现状的核心根
数字化工厂内各成员、子系统都有各自的优势和不足，数字化工厂提供统一的平台使得各成员、子系统都承担部分责任，加强相互间的联系，弥补各自的不足，增强整体竞争优势。
2021-08-27
那么，实施敏捷制造下的MES，将会以合理的机制充分利用企业的资源与技术，以适当的方式集成产品开发和生产制造等要素，实现资源的动态优化配置。
2021-08-26
智能化MES系统将分别从计划源头、过程协同、设备底层、资源优化、质量控制、决策支持等方面着手，实现生产过程的自动化、数字化、网络化、智能化的管理与控制，完成智能计划排产、智能互联互通、智能生产协同、智能资源管理、智能质量控制和智能决策支持的各项功能。
2021-08-25
传统的软件开发模式如瀑布型软件开发模式，每次软件开发都需要经历需求分析、设计、实现、测试等各个环节，难以复用以前的软件开发知识，容易造成软件开发成本高、时间长、质量不高等。组件式的软件工程从模块化的角度，把可以复用的领域知识组织起来，当再次开发相似系统的时候，可以尽量复用以前的知识，有效的缩短开发时间、降低开发成本、提高软件质量。
2021-08-24
工业互联网平台的安全要素主要有数据接入安全，包括数据的存储安全和传输安全，防止数据被窃以及在传输过程中的丢失；平台本身的安全则是保障平台的代码安全、应用安全、数据安全、网站安全等等，建立健全平台的安全防御系统以及对意外情况的应急预案；而访问安全则是从用户的角度出发，提供安全有效的身份认证机制，保障用户的账户安全，防止非法的访问和用户数据的泄露。
2021-08-23
车间的智能设备保证了生产数据的自动实时获取，在这之外，还需要对数据进行实时的分析、处理等操作，并实时的将处理的结果反馈给管理层，实现整个生产的闭环控制，为实现智能制造中的智能决策提供数据支持。
2021-08-20
