数据建设包含了企业文化建设、企业基 础设施建设、企业数据人才建设、企业数据规范体系建设、企业数 据应用建设等，帮助企业建立从数据获取生产到数据消费利用的全 生命周期管理体系，使数据正式成为企业的资产被利用且产生价值...本次白皮书将针对制造型企业的数据建设，提出“数据诊断 - 行动方案”的解决思路，给出《数据建设成熟度评估模型》，模型 通过 9 大维度（企业文化、企业投入、组织人才、基础设施、业务 管理、组织协同、规范体系...、数据质量及数据安全）判断企业当前 数据建设所处阶段，并针对每一阶段给出企业如何迈向下一阶段的 行动方案，旨在帮助企业进行数据建设规划，指明数据建设的方向。...大数据&AI知识圈 未来将是大数据做基础，数据治理体系发挥作用，AI工具不断爆发的时代。掌握这三项技能的人才才是真正的稳定~宇宙的尽头是大数据&AI。...大数据&AI知识圈知识星球介绍 资料与知识分享： 1、分享大数据与AI相关资料，如果行业动态，白皮书，学习文档等等。资料由我个人创作或者整理，切勿商用。
↑点击上方“PPV课大数据”免费订阅 作者：杨朝峰 智能制造的实质是通过全链条、全生产线、全周期的数据化而获得更智能、更高效的产品和服务提供能力。...英特尔拥有卓越且用途广泛的计算引擎、基于软件定义基础设施（SDI）创新理念的数据中心技术、全球领先的大数据应用平台和丰富的大数据行业实践经验，将成为中国制造业智能化进程中的理想合作伙伴。 ?...智能生产是指以智能制造系统为核心，以智能工厂为载体，通过在工厂和企业内部、企业之间以及产品全生命周期形成以数据互联互通为特征的制造网络，实现生产过程的实时管理和优化。...产品因为有了“大数据”的特征而拥有更高的附加值，生产制造过程因为大数据而实现制造流程更优化，从而变得更精益化、柔性化、智能化，企业因为拥有从用户到制造全生命周期的大数据而具有更敏锐的洞察力、更快的响应速度和更好的效益...推动制造业转型升级，成为大数据驱动的智能制造，最大的难题是“数据化”和“价值化”。
导读：推动智能制造的并不是大数据本身，而是大数据的分析技术。大数据给了我们一个看世界的新角度，成为驱动创新的核心动力来源。...大数据驱动智能制造，实现制造强国之梦（下） 全文目录 06、大数据分析工具 07、大数据与智能制造的意义与影响 08、大数据规范性分析将促进规范性维护 09、大数据是智能制造核心驱动力 10、大数据对质量的新要求...11、利用大数据来实现制造业卓越运营 上期回顾：大数据驱动智能制造，实现制造强国之梦（上） 大数据驱动智能制造，实现制造强国之梦（下） ---- 06、大数据分析工具 随着数字处理能力的不断提升以及工业物联网平台日益成熟...09、大数据是智能制造的核心驱动力 如何实现智能制造? 从哈佛商学院到宾夕法尼亚大学沃顿商学院，有一个普遍的共识，即数字化转型是智能制造实现的途径。...我们要从设备智能管理、工业大数据入手分析，驾驭工业物联网的三驾马车，结合现代制造业企业的下一代企业架构，让自己有能力从内打破，打造并形成数据红利，在这场智能制造的文化升级中，实现重生，实现我们的制造强国之梦
一.大数据及工业大数据的特性 数据本身不会为你带来价值，数据的技术也不会让我们的制造业更先进，数据必须转成信息后才会对产业产生价值。...在智能制造的工业大数据中，数据类型多样性是大数据的重要属性。大量的数据不是大数据，单一的数据类型也不足以构成大数据。人们一直设法收集并弄清楚不断变化的数据类型。...三.推动智能制造的三驾马车 我们要从设备资产智能管理、工业大数据分析以及工业物联网这三驾“马车”，结合现代制造业企业的下一代企业架构，帮助制造型企业实现智能制造管理的落 地。...九.大数据是智能制造的核心驱动力 如何实现智能制造? 从哈佛商学院到宾夕法尼亚大学沃顿商学院，有一个普遍的共识，即数字化转型是智能制造实现的途径。...我们要从设备智能管理、工业大数据入手分析，驾驭工业物联网的三驾马车，结合现代制造业企业的下一代企业架构，让自己有能力从内打破，打造并形成数据红利，在这场智能制造的文化升级中，实现重生，实现我们的制造强国之梦
来源：中国工业评论 导读： 推动智能制造的并不是大数据本身，而是大数据的分析技术。大数据給了我们一个看世界的新角度,成为创新驱动核心动力的来源。...全文目录： 大数据驱动智能制造，实现制造强国之梦（上）01、大数据以及工业大数据的特性 02、大数据与智能制造的关系 03、推动智能制造的三驾马车 04、资产智能管理是一种强大的数据来源 05、工业物联网平台...大数据驱动智能制造，实现制造强国之梦（上） 制造业是一个国家综合国力最重要的表现，在国民经济中占有重要份额，也是决定民众生活质量的重要条件。...一大数据及工业大数据的特性 数据本身不会为你带来价值，数据的技术也不会让我们的制造业更先进，数据必须转成信息后才会对产业产生价值。...三推动智能制造的三驾马车 我们要从设备资产智能管理、工业大数据分析以及工业物联网这三驾“马车”，结合现代制造业企业的下一代企业架构，帮助制造型企业实现智能制造管理的落 地。
由工信部、科技部、商务部、国务院国资委、安徽省人民政府共同主办的2021世界制造业大会已经完美落幕，本次大会集结了全国各地乃至世界各地的制造企业和互联网公司，并展现了自己的制造成果，让世界见证了中国制造的强大...本次大会所展示的中国制造撕去了“传统”、“廉价”的标签，各种各样的新型技术都让人为之赞叹，但中国制造的成功不是一蹴而就的，我国制造业发展起步晚，新中国成立之后，特别是改革开放以来，我国制造业经历了由小变大...随着我国制造业体系的不断完善、生产率提高、技术进步和资本积累，制造业进入高速增长的轨道，我国逐步成长为全球制造业生产基地。...人工智能技术在制造业智能化生命周期各个环节中的地位不断凸显，解决了制造业资源的互联互通、实时控制、数据优化、智能服务等问题，促进了智能优化技术在设备智能检测维护、加工过程实时监控、生产经营智能服务等各个环节中的应用...要想进一步发展我国制造业，就要紧跟制造业新形势新变化，顺应制造业和信息技术融合发展的趋势，以问题为导向，抓住重点领域和关键环节，全面推进我国制造业转型升级，我们才能从制造大国向制造强国转变！
在制造业数字化转型的过程中，企业越来越依赖于精准的数据来支持高效的生产和运营。而“主数据”作为企业核心数据的基石，不仅是企业运营的支撑，更是各类业务应用的关键所在。...主数据的有效管理和整合，可以帮助制造企业提高业务响应速度、优化资源配置、提升决策的准确性。...制造业中的主数据类型制造业的主数据是企业在生产、采购、销售等业务活动中广泛使用的核心数据，通常包括产品信息、物料清单、供应商信息、客户信息、设备与资产信息、生产工艺数据、人员信息等。...高质量的客户数据管理可以帮助制造企业提高客户服务水平，增强客户满意度。5. 设备与资产主数据制造业高度依赖设备资产，设备与资产主数据包含设备的型号、规格、位置、维护计划、运行状态、故障历史等信息。...制造业中的主数据类型繁多且至关重要，它们不仅是企业日常运营的基础，更是推动企业持续创新和发展的重要动力。在未来的竞争中，那些能够充分利用和管理好主数据的企业，必将脱颖而出，引领制造业的发展潮流。
进行仿真计算需要处理大量的实时数据，对系统的计算和数据吞吐能力都有极高的要求。既有的数据基础设施很难满足以汽车研发为代表的新增需求，创新的数据底座成为智能制造时代被寄予厚望的“圣杯”。...这次高峰论坛以“数智新引擎、制造新升级”为主题，来自全国的200多位制造行业精英、合作伙伴及技术领袖，共同交流数字经济时代高端制造领域的数据基础设施需求与实践，勾勒出创新数据底座的整体轮廓与发展趋势。...智能制造进入深水区 有统计数据显示，2020年中国智能制造装备产值规模达20900亿元。制造业景气度整体维持在高位，为智能制造的快速发展奠定了基础。...在深水区，智能制造普遍存在数据规模庞大、数据格式纷乱复杂、产生数据的设备种类繁多等痛点。...走出智能制造的深水区、实现向制造业强国的跃迁，需要更多行业领头羊率先垂范。华为构建的创新数据基础设施，将成为国内制造企业数字化转型坚实的数据底座，其示范效应影响深远。
怎样将这样的数据分布到不同的数据库中的表中去呢？...这样一来，文章数据就很自然的被分到了各个数据库中，达到了数据切分的目的。 接下来要解决的问题就是怎样找到具体的数据库呢？...为什么要数据切分 上面对什么是数据切分做了个概要的描述和解释，读者可能会疑问，为什么需要数据切分呢？像 Oracle这样成熟稳定的数据库，足以支撑海量数据的存储与查询了？为什么还需要数据切片呢？...综合以上因素，数据切分是很有必要的。 我们用免费的MySQL和廉价的Server甚至是PC做集群，达到小型机+大型商业DB的效果，减少大量的资金投入，降低运营成本，何乐而不为呢？...优点：数据分布均匀 缺点：数据迁移的时候麻烦，不能按照机器性能分摊数据 (3)在认证库中保存数据库配置 就是建立一个DB，这个DB单独保存user_id到DB的映射关系，每次访问数据库的时候都要先查询一次这个数据库
智能制造的核心是产品大数据 谈到产品，我们就会讲BOM(指产品物料清单)。得BOM者方能得天下，将工程EBOM、工艺BOM和制造BOM这三者搞清楚了，中国的制造业乃至全球的制造业才可以了然于胸。...模型就是数据，只有积累大量的模型化数据，才能真正形成工业大数据。 对工程BOM而言，目前在许多领域，虚拟设计已经基本解决。...工艺不是传统的手工工艺，而是基于三维模型的工艺，也就是大数据的工艺。许多产品设计，都是用手工画的图纸，手工写的工艺卡片，手工写的系数文件，这个可以变成数据吗？很遗憾，这些都不是大数据。...烧一下脑洞，算一下全部数据化，该有多少的产品数据？那是一个天量数字——这才是产品大数据的魅力。智能制造，必须搞清楚这件事。 因此，产品大数据管理变成企业面临的重大必选项。...原来企业管图纸、工艺卡片和文档资料，在智能制造时代，这些都时过境迁了。现在企业必须面对数字化的数据，如果管理不好，在迎接未来的数据经济时代，必然会落伍甚至被淘汰。 ?
随着中国近几十年的经济腾飞，制造业规模也得到了长久的迅猛增长。但伴随着企业快速成长的同时，也带了许多潜在问题，比如全面扩张、产品线复杂、流程缓慢、大规模库存等。...而不是一味沉浸在增长的虚假数据中，陷入‘低增长、高成本’的增长陷阱。一旦陷入增长陷阱，还不做决心变革的企业，哪怕业务增长数据为正，也不过是苟延残喘，摆脱不了破产关门的命运。
德国制造、日本制造一度占据全球市场主要份额，而全球经济危机以来，德国成为欧洲的经济明星，日本却陷入沉寂。 德国制造为何胜出日本制造？德日制造的不同轨迹带给我们哪些启示？...曾经如日中天的日本制造业虽在一些领域仍然占有领先地位，但在汽车（特别是高档轿车）、机械制造、电气设备、化工等制造业关键部门与德国的竞争中处于劣势。...而德国政府、工业界和产业工会却在坚持发展制造业方面高度一致，并通过技术创新使德国制造业的产品进一步呈现出专、精、特、高等特征。这在当时看上去有些保守的决策，今天看来十分具有前瞻性。...、数据化的基础上，利用网络与物理融合系统（CPS）核心技术，实现制造业的智能化，保持德国工业制造业的世界领先地位。...总的来说，德日都是制造业世界强国，其经验都可以为中国制造业转型升级带来启发。而德国制造与创新给我们的最重要启示是：在工业发展和未来前景的规划方面，立足于自身的优势，有所为有所不为。
1拿到的数据中，MYSQL的表竟然没有主键，根据和开发人员交流，发现他们有一个很有趣的想法，认为没有主键的表的插入速度会快，因为他们要要求插入的速度要快，而根据他们以往的ORACLE的经验是这样认为的。...3 在开发一个系统的时候，大部分开发人员之前是没有使用过MYSQL数据库的，在表结构的设计，虽然之前提及过的一些MYSQL 特有的规范，但还是在数据库的设计中发现了大量的主外键设计，随即和开发人员沟通，...后面和开发人员沟通，对当前使用的MYSQL的版本以及 Join 的MYSQL 操作原理进行了讲解，开发人员表示理解，后面和开发人员将原来的表设计重新梳理，将一些频繁查询的数据汇总到一张表，或两张表中，不在...从沟通中也了解，程序员的想法，大多是根据3NF的影响，避免不同表中重复的字段，在查询中通过多个表的关联+条件，进行信息的输出，与互联网行业相比某些传统的行业的逻辑会比较复杂，所以使用MYSQL 会让程序在非数据库层做的更多...这也是部分程序员吐槽MYSQL 数据库不好用的原因。
今天给大家分享人工智能数据集，工业制造相关数据，需要的同学可以下载使用。...1、SeverStal 钢铁表面缺陷数据集 下载地址：SeverStal 钢铁表面缺陷数据集 2、MVTec 工业3D对象检测数据集 (MVTec ITODD) MVTec 工业 3D 对象检测数据集...下载地址：无传感器驱动诊断数据集_帕依提提-人工智能数据集服务平台 4、热轧带钢表面缺陷数据集-东北大学 下载地址：热轧带钢表面缺陷数据集-东北大学_帕依提提-人工智能数据集服务平台 5、氨、乙醛、丙酮...、乙烯、乙醇和甲苯6 种气体数据集 数据集包括来自六种不同纯气态物质的记录，即氨、乙醛、丙酮、乙烯、乙醇和甲苯，每种物质的剂量范围从 5 到 1000 ppmv。...有关此数据集中考虑的测量记录的气体身份名称、浓度值 和时间分布序列的详细信息。 下载地址：工业制造_公开数据集_帕依提提-人工智能数据集服务平台
云制造作为一种新的生产模式，是大数据、云计算、互联网、智能制造和物联 网等技术运用于工业制造领域并进一步向流通、消费等领域拓展的产物。...智能制造概念主要适用于制造领域，而云制造是大制造的概念，它突破了制造业领域，从制造、销售领域延伸拓展到使用、服务等领域。换言之，云制造的外延比智能制造更宽泛。...云制造可以将分散的制造资源（如软件、数据、计算、加工、检测等）集中起来，形成逻辑上统一的资源整体，提高资源利用率，进而突破单一资源的能力极限。...在云制造中，企业可以大数据平台为基础、以柔性化生产为依托，根据客户需求进行个性化定制生产。...不难看出，借助大数据、互联网、物联网等，云制造实现了由普通制造向智能制造的转变、由生产领域向服务领域的延伸、由资源分散低效向资源集中整合的转变。
方案难点：多源异构挑战 然而，着手进行具体的工具选型时，在第一步数据集成环节遇到了一些新的难题——数据源现状要求方案能够整合来自多个不同来源的异构数据（例如 MongoDB、Oracle 以及 MySQL...值得一提的是，离散制造与流程制造在数据集成上的难点各有侧重： 离散制造：难点主要在于数据源多样化、系统接口复杂、实时数据处理和追溯管理。...数据采集与整合 数据库：MongoDB、Oracle、MySQL 等 → Doris 系统：MES、WMS 等 在构建质量分析平台的第一步，面临的主要挑战是如何有效收集并整合来自生产线各个环节的多源异构数据...这些数据来源于不同的系统和数据库，例如 MongoDB、Oracle 和 MySQL 等，必须被统一处理和整合，才能在后续的分析中发挥作用。...在多维数据模型的构建中，我们针对离散制造和流程制造的不同需求，设计了不同的数据分析路径。
作者寄语 本次更新财新数据的财新指数数据-财新中国PMI，包括：财新中国制造业采购经理人指数（制造业PMI）、财新中国通用服务业经营活动指数（服务业PMI）、财新中国通用综合产出指数（综合PMI）。...更新接口 "index_pmi_man_cx" # 财新中国 PMI-制造业 PMI 制造业 PMI 接口: index_pmi_man_cx 目标地址: https://s.ccxe.com.cn/...indices/pmi 描述: 财新数据-指数报告-财新中国 PMI-制造业 PMI 限量: 该接口返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数 名称 类型 描述 日期 object...- 制造业PMI float64 - 变化值 float64 - 接口示例 import akshare as ak index_pmi_man_cx_df = ak.index_pmi_man_cx...() print(index_pmi_man_cx_df) 数据示例 日期 制造业PMI 变化值 0 2014-04-29 48.1 0.0 1 2014-05-30
制造业数据流转的五个阶段在了解制造业基础网络架构之前，我们先了解一下数字化制造业的核心业务数据流向，如下图：01、感知和采集阶段：在智能工厂中，各种传感器和设备被部署在生产线上，用于感知和采集与生产相关的数据...支撑业务数据的五大核心节点为实现以上阶段数据的科学高效传输，需要综合考虑以下各个节点之间的数据连接需求，确保数据的无缝流动：工厂节点工厂作为数字化制造的核心节点，连接了生产设备、传感器、制造执行系统（MES...通过连接到工厂和其他节点，总部可以实时获取生产数据、销售数据等信息，支持企业决策。供应链节点供应链节点连接了企业的供应商、制造商、分销商等众多合作伙伴。...公有云节点连接到公有云的节点可以支持企业存储、计算和分析大规模数据。公有云服务提供商可以为制造企业提供灵活的资源管理和强大的数据处理能力，同时支持数据的安全存储。...边缘计算节点边缘计算节点连接到制造现场的边缘设备，实现了对实时数据的快速处理和反馈，减少了数据传输延迟，提高了生产过程的响应速度。
装备制造行业—苏云科技基于”工业互联网平台+自动化装备及流程软件“，新型工业APP支撑的完整解决方案，帮助装备制造企业实现数字化转型升级。...深挖装备制造行业痛点 实现企业数字化转型升级 智能精密加工 ①实现机加工设备的集中控制管理，数据集中共享，加工程序及指令准确下达; ②实现生产数据、设备数据的集中采集与监控; ③采取预防性维护手段，不再依赖静态的维修计划...，合理安排作业流程； 智能焊接管控 ①机器人全自动工装组对与焊接; ②采用3D视觉+激光寻位技术，自适应跟踪定位; ③建立焊接质量预测模型基于群控系统，统一管理、下发焊接指令、坡口加工指令、作业计划及数据反馈...； 智能下料岛 ①针对下料生产成本高，自动化效率低，配套周期长等痛点，构建基于新型工业APP服务的一整套解决方案，提升材料利用率、分拣自动化率、劳动生产率，缩短配套周期； 智慧物流管理 ①针对制造业劳动强度大...IT数据融合，提供生产，供应链，质检，交付，能源管控等全方面运营信息，实现运营透明化； S4决策智能化 可视化管理界面，全面展示业务状态及指标信息，加速管理经营决策；
在制造业数字化升级进程中，随着数据资源的爆炸性增长，企业面临着数据标准不统一、数据信息分散、数据质量参差不齐、开发维护困难等问题，很难满足智能制造实时分析和决策的高要求。...但制造企业流程长，数据贯穿于产品研发设计、生产制造、工艺流程、采供销、物流、售后服务、企业经营管理、运维服务等各个环节，各系统数据量庞大且冗杂，如何解决数据孤岛、提高企业数据质量、统一数据标准，释放数据价值...以数据治理赋能制造业转型升级是企业实现数据资产价值创造的基础。本期会议邀请到知名高校研究所，数据治理行业及制造业头部企业代表，围绕工业制造中数据治理的相关观点和实践经验进行分享及讨论。...鲁四海 北大CIIM电子商务大数据开放实验室副主任 成都信息工程大学产业互联网研究院大数据分析实验室主任 主题：智能制造中的数据融合治理 主题简介：主要分享智能制造中（1）如何实现可配置的高扩展的设备数据实时...个人简介：联宝科技数据管理及大数据应用负责人，电子信息制造企业大数据平台运营专家，电子信息制造企业数据治理专家。负责联宝科技企业数据共享中心，数据底座建设及大数据应用探索与推广。
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