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e-works为您找到 164 条结果

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大数据背景下的数据安全

1、大数据时代的概述大数据发展到现在，已经不是数据简单的数量庞大和形式多样了，它的范围越来越广泛，也正逐渐被各行各业所运用。不仅如此，大数据背景下的数据利用分布式的运行体系，在云计算的基础上，通过集群方式对搜集到的信息和数据进行分析和处理，从而不断的提高数据传输的效率，同时，还会利用引擎等技术的发展，给数据和信息的分析和处理提供更加高效的加速器在进行数据处理工作的时候，需要树立大数据的治理意识，充分考虑数据处理的技术和文化氛围，数据处理的文化氛围、技术氛围就是数据治理的外部环境因素。在开展数据处理工作的同时，也需要加强数据处理工作的基础设施建设，选用科学的技术手段提升数据治理的高效性和安全性，提升数据处理的安全保护程度，将数据治理的内部环境梳理好，建立良好的数据处理内部环境。 3.4数据备份，避免数据丢失对数据进行备份也是一种比较稳妥的安全措施，大量的事实证明，即使对数据库系统采取了全方位的保护措施，却无法保证数据库在运行过程中不会出现故障，而一旦出现故障，数据和信息的丢失就会降低工作效率

来源：工程管理前沿

2020-06-23

中钢邢机：数据驱动轧辊制造全生命周期一体化管理

图1中钢集团邢台机械轧辊有限公司二、企业在智能制造方面的现状企业建立产品全生命周期一体化管控系统，采用大数据分析、数据驱动等技术实现精益化管理和智能化决策的发展需求，将先进制造技术、新一代信息技术与公司管理要求相融合，以实时生产数据自动采集为基础，实现产品设计与研发、生产制造、产供销协同的一体化集成应用，发展面向用户需求的产品监测追溯、远程诊断、在线服务新模式，实现产品全生命周期信息的互联互通、上下游企业信息共享与协同制造过程精益化管理方面，公司投巨资对工艺装备进行大规模升级改造，公司90%以上的生产设备均联入公司园区网络，通过实时数据库技术，将生产过程的设备运行数据、工艺执行数据和产品流转数据、能耗数据等3万余个数据点进行实时采集自主设计开发了轧辊生产制造管理系统和单件产品成本核算管理系统。通过对生产过程产品成本、质量等数据的自动对标，实现了分厂、车间、班组的三级预警，真正做到对生产全过程的动态分析与精确管控。、质量监测、在线控制和成本控制提供数据分析依据，加速产品研发制造，支撑轧辊技术的持续创新；该平台与产品制造管理系统进行数据融合和数据分析，通过监控和预测用户轧辊的消耗情况，指导公司制定科学轧辊投产计划、

工业互联网

来源：e-works

2022-01-21

ifm易福门传感技术赋能半导体智能制造——让工厂数据一目了然！

在半导体行业飞速发展的当下，智能制造已成为推动产业升级的关键力量。随着全球对芯片需求的持续增长，半导体制造企业面临着如何在提升生产效率的同时实现资源高效利用与可持续发展的挑战。作为行业领先的传感器解决方案供应商，ifm易福门凭借创新技术与智能化应用，为半导体制造的各个环节提供了卓越的解决方案，助力企业优化生产流程、降低运营成本。设备健康管理：通过预测性维护提升设备可用性在半导体制造过程中，真空系统是维持无菌环境的关键支持系统，干式真空泵的稳定运行至关重要。通过IO-Link技术，所有传感器采集的数据可实时发送到更高层级的软件系统，实现趋势预测和分析，为企业提供实时的设备健康监测。

智能传感器

来源：控制工程中文版

2025-05-27

数字化浪潮下的BOM革新：从数据分离迈向智能整合

例如，通过分离，设计BOM可专注于产品功能定义、设计意图表达与创新迭代，EBOM则聚焦制造需求与供应链协同，避免单一结构承载过多信息。然而，分离策略会在数据对齐、可追溯性和同步性等方面带来新的挑战。 NewBOM作为数字主线的关键数据载体，在Teamcenter中实现了所有BOM的统一编制、验证与维护，并以EBOM为数据纽带连接设计与下游的制造、采购等环节，自动生成多领域结构及在多学科间自动对齐，确保整个生态系统 Teamcenter贯穿并连接整个产品生命周期的各个环节NewBOM以EBOM为数据纽带连接设计与下游制造、生产、采购等环节融合AI，释放数据动能在知识驱动经济蓬勃发展的当下，知识管理已成为企业保持核心竞争力的关键 ●加速知识复用：BOM蕴含着丰富的设计、制造、供应链知识。AI基于机器学习分析历史BOM数据，能根据结构相似性、工艺关联性等推荐复用方案，避免重复设计。 ●优化设计决策：基于对BOM数据的深度挖掘，AI可从成本、性能、制造等多维度评估设计方案，为工程师提供科学的决策依据。

来源：西门子

2025-09-30

码尚智汇链+SAP/ERP=精益制造—以"码"为数据载体，为智能制造业赋能

码尚智汇链以条形码为数据链接的载体，具备了标签自定义模板管理、打印、实现数据实时云端交互式共享，支持信息查询追溯以及数据云存储和数据导入导出等功能，完全符合各种行业领域整体供应链环节应用场景内以条形码为数据载体的专业系统管理软件 SAP/ORCALE并没有跟MES、WMS、SRM系统实现数据实时连接但在中国制造型企业的很多工厂车间里，各个生产设备之间、生产设备和控制器之间，都已经基本实现了联通。 ERP和MES制造执行系统、WMS仓储管理系统以及SRM采购供应系统等系列供应链管理系统之间，其实并没有实现数据的连接，更别谈数据的实时交互、同步与共享了。 (SRM、WMS、MES)之间的数据实时交互、同步与共享，才能实现真正意义上的精益制造。、国内领先的以数据连接为基础并服务于新零售、新制造的高新技术企业。

来源：敖维科技

2018-12-06

大数据时代，数据湖并不能完全取代数据仓库

您还需要确定，通常存储在大数据系统中的非结构化和半结构化数据，是否会成为数据仓库环境的组成部分，并确定是否将用于BI、企业报告和在线分析处理(OLAP)等应用的传统数据仓库，与数据处理和大数据分析管理集成在一起最后，您必须将您的数据仓库用例与最合适类型的数据仓库平台相匹配。为什么需要数据仓库? 数据湖与数据仓库在Hadoop和其他大数据技术首次出现之后，关于它们是否会替代数据仓库，市场上充满了各种声音。但是在大多数组织中，数据仓库并没有消失。大数据技术还支持数据湖的概念，数据湖是来自各种来源的原始数据的存储库，可以按原样存储这些数据，然后根据需要对其进行过滤和分析准备。最后，大数据系统并不能直接替代数据仓库和数据集市。实际上，数据仓库和数据湖之间存在协同作用。例如，可以将在数据湖中收集的结构化数据集移动到数据仓库中，以进行常规的OLAP存储和分析。

来源：Craig S. Mullins

2020-01-29

数据驱动为什么要基于数据产品？

转回数据产品，数据产品是通过构建数据流对数据的应用和管理，因此从产品的形态、构成和逻辑上会比一般产品更复杂，如果在数据层面再加上物流（交换）、资金流（交易结算）的概念，那就相当于把信息流的物流和资金流描述出来就像元数据的概念一样，是描述数据的数据，可想机制的复杂。描绘信息流的物流和资金流的过程就很像区块链的概念，因此目前的数据交易大都会涉及到区块链，这是另一个话题以后有机会再聊。而这却是数据产品考虑最多的问题，所谓底子没打好，怎么去考虑灵活应用呢？因此数据产品所具备的不仅仅是数据使用场景，并且产品经理要从数据使用角度切换，这样你才能开拓方向和视野。我之前了解到阿里近两年开始着重于数据应用的研究，就是因为他们内部经过长时间对数据基底的改造，形成了一套OneData的数据体系，规范了整体的数据标准和管理，最大程度消灭了信息不对称造成的成本。而数据应用不是拍脑袋就可以想出来的，要结合自身数据使用的经历和目前用户及环境的现状来考虑融合。根据上面所说：如果不懂技术，很难去理解数据管理和信息流（数据流）的规划处置。

来源：人人都是产品经理

2018-06-12

动不起来的大数据都是发酵中的垃圾

数据管理不容易数据的管理涵盖了数据存储和数据提取等多个步骤，而如何能够高效的管理数据成为影响大数据处理进度的重要一环。不过，一部分数据库会囿于过去的数据影响，采集到的数据分析结果始终存在过去的数据在过去环境下的加持，从而会使得数据分析的最终结果出现偏差等问题。因此，在数据存储时应当提供区域性和完整性多层数据。动态的数据管理不仅仅是在数据库层面之中形成动态趋势，而是在整体的数据管理中，利用自动化和区块化的技术将必要数据进行细分和筛选，让数据保持新鲜度，去除旧数据的影响。第3页：动态数据分析以求稳动态数据分析以求稳在采集和分析部分实现动态后，数据分析才是真正的核心存在。毫无疑问，数据分析的核心是算法和数据，而在数据发分析时普遍可以先分为数据处理和分析两个环节。再者，动态数据应用应该降低数据分析门槛，借助相关大数据分析工具，让每个员工有数据可用，能数据分析，以数据指导员工发展，帮助员工接近真实数据，运用数据指导，实现自身价值。

来源：中关村在线

2017-10-22

中国的大数据争夺战已进入前所未有的高度

在国内百度、阿里、腾讯等互联网巨头都拥有海量数据，而且我们在网络和现实中享受的服务也主要由这些互联网巨头所提供。而近日的华为腾讯数据大战表明，解决科技巨头带来的数据垄断问题已经越来越迫在眉睫。不过，在华为抓取微信数据时遇到阻碍。华为方面回应表示，它所收集的数据，用户已经在手机设置中给予授权。所有的用户数据属于用户，而非微信或者荣耀Magic。 “经过用户授权之后，用户数据才在手机上被处理。”腾讯则拒绝就与华为发生纠纷一事回应，但它在声明中表示“致力于保护用户隐私和数据”。但另一方面，相对缺乏数据的公司们不会“坐以待毙”，类似华为腾讯之间的数据争夺战未来将时有发生，直至在博弈中产生新的合作和规则。大数据时代个人选择空间很小，你要么选择让渡自己的信息，要么远离其他人已经拥抱的便捷生活。至于数据该交给谁，作为吃瓜群众，你并没有决定权。

来源：互联网

2017-09-21

中软云智造平台助力骏亚集团破局PCB行业痛点

这些内外部需求叠加，让骏亚集团的智能制造转型迫在眉睫。三、挑战与难点但转型之路并非一帆风顺，骏亚集团在推进智能制造项目时，面临着三大核心挑战与难点。，为后续系统搭建埋下了“数据壁垒”隐患。五、项目成效在四大关键成功要素的支撑下，骏亚集团智能制造项目最终取得了显著成效，实现了从“传统制造”向“智能智造”的跨越式升级。在设备管理与效能提升方面，项目完成了厂内300多台生产设备的联机数据采集，实时监控设备的运行状态、生产参数与产能数据，实现了设备管理的数字化与智能化。此外，通过设备联机数据采集与分析，团队还能及时发现设备运行中的异常情况，提前进行维护保养，减少设备故障停机时间，进一步提升了设备利用率。

2025-10-28

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