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数控系统表格教程,数控系统表格教程图片

2022-01-18 作者 :旋风数控网 围观 : 0次

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于数控系统表格教程的问题,于是小编就整理了1个相关介绍数控系统表格教程的解答,让我们一起看看吧。

大数据目前有应用案例吗?

从业IT行业,对大数据有一定了解

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大数据概念不再赘述,简单举个列子就是你的身份信息,行为方式,兴趣爱好等数据会经过收集分析,然后给你推送相关产品和信息。大数据,是比你更了解你的计算!

相关例子

今日头条,你有没有过类似经验,当你和朋友聊天,抱怨不知道住什么酒店而发愁。这个期间你并没有拿手机搜酒店,但是当你打开今日头条的时候,会自动给你推荐相关的广告!

现在淘宝、天猫、京东、腾讯等所有身边的软件,会根据你行为方式及浏览记录精准推送相关内容。

能够节省时间,快速整合自己想要的内容。

自己的隐私完全暴露在互联网下,一旦数据泄漏,自己全无隐私可言。

你怎么看?

你好!

最近在看吴军老师的《智能时代》,里面列举了很多传统企业,比如:Prada和金风科技,在有了大数据的加持后,重新焕发生机的例子,分享给你:

普拉达

普拉达(Prada)是意大利著名的奢侈品品牌,在经营中遇到了这样一个问题,比如,一款时装卖得不好,是设计的问题或者是制作的问题,还是在专卖店销售的问题——比如没有把它梵高明显的位置,这些都无从得知,所以,就无法给出针对性的改善。衣服卖的好坏,全靠运气。

大数据时代,普拉达开始利用最新的IT技术来提升它的销售,具体如下:

1、在商品的标签里潜入一个很小的RFID芯片,里面存储的信息可以被专门的阅读器发出的无线电波探测出来。销售人员挥动一下衣服,阅读器就可以给出详细信息,且可以把客户正感兴趣的这件商品跟他们可能感兴趣的其他商品联系起来。顾客和店员交互的越多,购买的可能性就越大,没有这个芯片之前,店员的推荐完全靠个人意志。

2、改造专卖店的试衣间,这样,每次顾客把时装拿到试衣间试穿,店里都能记录下来。数据分析师根据这些数据就能知道,一件时装卖的不好,是因为放在店里没人注意到,还是因为试穿后顾客不喜欢,根据这些信息,就能锁定问题是出在了设计和制作上,还是,店里的销售上。

3、在试衣间内设置一个屏幕,能够让顾客从各个方位“看”到自己试穿上一件衣服或者戴上围巾、皮具的效果。还可以让顾客看到自己试穿不同尺码、不同颜色类似服装的效果。

金风科技

金风公司,是一家生产风能发电设备的公司,2015年,它的风能发电机在全世界的占有率已经排到了第二位。但是,其海外市场面临的困境在于,虽然市场占有率不低,营业额也不少,却没有多少利润。

因为金风有能力赚取设计环节的利润,却无法掌控市场,这是由企业级设备销售的特点决定的,在世界贸易中,销售者和制造者通常不是同一个公司。这个中间商,一方面搭建了制造商和顾客的桥梁,但另一方面,也阻断了买卖双方的关系。通常是买卖双方货款两情,他们之间的关系就断了。导致,金风公司无法准确对海外的市场进行预测。

大数据时代,金风的管理层逐渐意识到了数据的重要性,开始转换经营理念。

利用互联网,将发电机的各种数据,如地点、发电量、运行情况全部收集到公司,进行大数据分析。如此一来:

1、一方面,可以全面了解全球风能分布情况、各地的风力利用情况等宏观信息,有利于公司做针对性推广;

2、另一方面,可以了解每一台发电机日常运行的每一个细节,不仅发电机有问题可以及时被发现解决,而且进一步改进也有了数据依据。

这样一来,金风的经营策略就从依赖市场预测、打价格战等传统营销手段,提升到成为高质量的服务商,业绩也得到明显提升。再到后来,其商业模式也发生了变化,主营业务从风力发电机的制造,转变成发电设备的运营和服务,至于发电机的生产,该公司只负责研制,然后将设备的制造交给其他公司去做。

希望能对你有所帮助。如果觉得这个回答不错,就给我点个赞吧。

-作者-

冯银川,85后,央企物流总监,天津大学MBA,马拉松跑者。专注于物流和个人成长。关注我,我们一起成长!

我每周会在自己的头条号——《物流者说》上更新至少2篇文章;每天会在悟空问答上回答至少2个物流或者个人成长方面的问题。有空的时候可以去我的主页逛逛,希望能帮到你!

大数据在商业领域,研究人的行为的场景,有很多案例。尤其是数据密集型行业。

比如证券交易,电商网络,影视评价和推荐。

但在工业企业里面应用不多,成功的案例很少。

有些很特殊的场景,恰好数据比较多,也有可能应用成功。

目前数据收集和存储的成本很高。

我们在山西中煤华晋集团做了针对煤矿的工业大数据分析平台,包含了云计算、移动APP、现场设备联动、设备预警消息推送等功能,算是行业领先的吧。

大数据细分应用领域需求与市场分析

制造业需求市场

一、行业信息化建设现状

当前,我国工业正处于转型升级的攻坚时期,国家工信部印发《信息化和工业化深度融合专项行动计划(2013-2018年)》,积极推动信息化和工业化深度融合,国家工信部先后认定16个两化融合试点城市, 各地都取得了显著的成果。上海作为首批8个国家级两化融合试验区之一,连续5年保持全国领先水平。

图表:2016年中国制造行业信息化投资规模统计

数据来源:中研普华

2013年,中国制造业信息化投资达620亿元,略有增长,同比增长率为0.8%。2015年,中国制造业信息化投资规模达到655亿元,同比增长3.4%。但是中国制造业中不同行业、不同规模的企业,信息化建设状况差距很大。石化、钢铁、汽车等行业集中度高企业的信息化建设较好,一些企业已基本具备了与国际同行接近的信息化水平;而纺织、轻工等行业,信息化建设水平较低。

随着信息技术的发展以及信息化普及水平的提高,数字技术、网络技术和智能技术日益渗透融入到产品研发、设计、制造的全过程,推动产品生产过程的重大变革。

世界工业化发展正在面临着新的变革,发达国家中德国战略性地提出“工业 4.0”,美国着力打造“工业互联网”,新的动态变化都将影响全球制造业版图,我国制造业亟待转型升级。

二、行业数据量及其特点

制造业的存储数据一般被分为以下几种类型:其一,产品设计数据,这类数据的典型特点是以文件为主,非结构化,共享要求比较高,保存时间也比较长;其二,企业生产环节的业务数据,其特点是以数据库等结构化数据为主,这些数据的重要性不言而喻,它们不仅表现企业目前运行的状况,而且为企业进一步发展决策提供有价值的分析;其三,生产监控数据,其特点是数据量非常大,对存储空间以及I/O吞吐要求高。制造企业中,企业对数据的记录多停留于两种形态:1、传统的纸笔记录;2、Excel电子表格记录。这些操作起来看似简单的数据管理方式,在浪费人力物力的同时,还为企业生产及质量监控埋下了巨大的隐患。而真正挖掘数据背后的价值,更是无从谈起。

三、行业大数据应用需求分析

在制造业的应用中,产、供、销一体化为基本核心外,还有延伸的客户关系管理、供应商信息管理等外延系统,各种海量数据库同时交叉运行,并行服务,用户访问量大,频度高,系统负荷重,而且需要保证数据处理的高实时性,这样信息化才能有效地服务于生产和运营。日常操作及追加资源频繁,是一种复合型的高度动态化应用:数据实时变化频度高,牵扯面广,系统需要形成一个有机的整体随时更新各个状态。

制造型企业的良性运营对信息化的依赖性越来越大,对系统的可靠性、稳定性、安全性和反应速度均提出了很高标准和严格要求:随着企业规模的扩展,信息化应用的规范和普及,对企业网电子数据的使用反映出实时、动态、突发、连续、超高负荷等特点,与生产、销售、供应紧密联结,不容许服务中断甚至反应迟缓。因此硬件设备的性能应体现出较强的先进性、一定的超前性、充分的可靠性及迅捷的反应速度。

四、行业大数据应用场景分析

第一个是在设计环节上。纵观国外能做成百年企业的,都是设计能力超强的公司。设计能力强的企业有个特点,他们会经常到网上去搜用户的反馈,甚至建立一个网上社区,由粉丝参与到设计环节当中,这个时候可以借助大数据的分析能力,将这些反馈快速融入到产品设计当中,推出来的产品才会有消费者买单。而在高端制造业上,需要有设计参数的积累。同样的材料做出来的产品,有的能耐用10年,有的用几年就坏了,这是为什么呢?主要就是原料配比、加工、工艺等的差别,这要依靠很多年的数据积累形成的。鼓励国内制造企业在设计过程中,用大数据的理念,从头到尾捕捉下来,所有的设计人员用数据的眼光去做设计,而不是说产品做不好是其它部门的事,管理水平决定了数据的意识和应用的水平。

第二个环节是生产车间。国内的高端制造业其实信息化程度很高,生产线上的机床基本都是自动化的,从原材料进入车间到成品产生,人甚至都不用干预。每个数控机床就是一部小电脑,一条生产线下来就有几十个质量控制点,只要机器一开每分钟就会产生巨大的数据量。如果在全国有很多工厂,产量比较大的话,这个制造企业本身就是一个标准的大数据应用场景。“大数据对于制造企业来说好像挺高级的,但也不用怕,可以从小的地方开始,先将数据以自己的维度从机器上采集起来,再结合预先建立的模型,就可以逐步形成大数据的应用。通过一个月、半年、一年的积累,就可以分析出质量跟哪些因素相关,以此为依据去改进产品和生产流程。

五、行业大数据应用价值分析

基于工业数据仓库的精准营销管理,依托工行强大的数据仓库平台,建设精准营销管理系统集群,充分运用数据挖掘以及大数据分析等现代化的信息技术手段,就能够通过客户信息的全面采集、高度集成、深度挖掘与高效运用等措施建立“以客户为中心”的精准营销管理体系。

大数据使不同的工业企业构建起了客户营销统一视图,打破信息孤岛,深度挖掘客户需求,实现目标客户精准定位,推进客户分层分类服务。此外,通过搭建智能营销信息服务平台,企业还能实现精准营销信息的智能化、自动化、制度化、流程化管理,推进营销管理模式再造和制度完善,加强与客户之间的沟通和良性互动,提升客户满意度和忠诚度。

想要了解更多关于大数据专业分析请关注中研普华研究报告《2017-2022年中国大数据应用行业全景调研与投资风险预测报告

到此,以上就是小编对于数控系统表格教程的问题就介绍到这了,希望介绍关于数控系统表格教程的1点解答对大家有用。

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