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云数据存储协助解决数据成本困境

当数据定期访问，尤其是在云计算外部访问时，云数据存储成本要更高。数据使用费反映的成本负担强加于云管理员身上。企业认为访问云数据迫使他们扩展连接速度，为了避免拥挤。这一点转而使得网络成本增加。 云消费者需要协助管理数据成本，四个战略已经形成，协助他们解决这些成本窘境。发掘数据存储和使用层次。当设计一个应用并将其和数据关联，要想到创建存储层次。 同时内存数据高速缓存可能在云端看起来很蠢，但是通过保持大部分内存元素访问，可能减少数据访问率，从而减少成本。研究一下如何联合云存储的不同类到一个层次中–从实时到归档，都可以影响数据价格。 这样可以为云数据减少成本，协助云托管应用访问本地数据更快速，企业可以将更多应用转移到云端。这个战略对于大型数据库查询产出相对小的结果集最有效。对云数据存储使用摘要数据库。 数据在恢复期间不可用，但是断电的影响就最小化了。对于拥有低水平活动的数据库而言，这个战略可能是管理成本最理想的方式，同时收获了数据中心失败后事件的脱机处理选择。
存储
来源：电子发烧友网
2018-12-24

数据中心里的数据销毁技术

其实，这些数据中大部分都是无用数据、垃圾数据或者中间计算数据，数据中心存留这些数据并无益处，还有一些时效性的数据，过期数据，让这些数据在数据中心的存储设备里睡大觉，不如清理出去，节省出来存储空间，这样可以大大节省数据中心的运营支出 如何对无用的数据进行销毁，这里也大有学问。首先，数据质量远比数据的数量重要，数据中心为了不断增长的数据而在软硬件上连续投资的做法，实在是一个代价昂贵的错误，要注重有效数据的处理。 数据切不可成为数据中心的负担，该清理时就清理，该销毁时就销毁。其次，我们要对数据进行销毁，就要分清哪些数据是有用的，哪些数据是无用的。 这就要从数据产生的源头做起，在数据中心产生增量数据时，要将这些数据进行分类、整理归档，存储到分类的存储空间里去，同时对这些数据进行明确标记名称，通过名称就可以知道数据的大概内容，以便作为数据是否无用的判断准则 有些数据也许对数据中心或者部分数据中心用户是无用的，但并不代表对所有人都无用，数据的有用性完全要看将数据放在了什么样的环境中，若是这些数据被人所利用就给数据中心带来安全隐患，所以对于无用数据要进行彻底销毁
数据中心
来源：企业网D1Net
2017-12-08

仿真数据与试验数据管理

研发人员从07年的300人发展到今天超过万名，吉利对人才吸引的变化还是非常大的。吉利汽车的研发流程，依然是传统的三维设计、虚拟仿真、样车试验。 仿真分析与试验数据关联最后讲讲仿真数据管理和实验数据管理。 吉利汽车的仿真分析数据管理平台SPDRM，曾经是专门为沃尔沃开发。通过仿真分析数据管理SPDRM，吉利建立起仿真分析的流程、数据和资源一体化管理，从而为系统管理仿真分析、有效利用已完成的分析流程。 吉利整车研发中的仿真分析试验数据的管理，不仅仅是试验数据本身的管理，需要往前延伸到试验流程的管理，进而保证试验数据的有效性。所以，试验数据的管理分为试验流程管理和试验数据管理两大部分。 试验流程管理目前试验数据的管理是最难实现的，如何做好数据管理的同时，将数据分析很好地展现出来。有关数据管理的未来设想，有以下三个方面的内容。
CAE
来源：e-works
2017-08-10

数据管理与数据治理的区别

数据管理协会(DAMA)在数据管理知识体系(DMBOK)中也认为，数据治理是数据管理的一部分。 •参考数据管理：参考数据提供数据的上下文，尤其是它结合元数据一起考虑的情况下。由于参考数据变更的频率较低，参考数据的治理经常会被忽视。 数据建模数据建模是依赖于数据治理的另一个数据管理中的关键领域，它结合了数据管理与数据治理两者进行协调工作。 可以说，为了将数据治理扩展到整个组织，利用一个规范化的数据建模有利于将数据治理工作扩展到其他业务部门。遵从一致性的数据建模，令数据标准变得有价值(特别是应用于大数据)。 一个确保数据治理贯穿整个企业的最高效手段，就是利用数据建模技术直接关联不同的数据治理领域，例如数据血缘关系以及数据质量。当需要合并非结构化数据时，数据建模将会更有价值。
大数据
来源：36大数据
2017-02-27

SCADA技术与市场全景解析

边缘计算则使数据在靠近数据源的设备层进行初步处理和分析，降低数据传输延迟，提高系统的实时性和响应速度。人工智能应用。 人工智能和机器学习算法可对SCADA系统收集的大量数据进行挖掘和分析，实现设备故障预测、生产过程优化、辅助决策等功能。 利用大数据分析、人工智能等技术，通过建立智能运维模型，对系统的运行状态进行实时监测和分析，自动发现和诊断故障，为系统运维人员提供运维建议。SCADA即服务模式兴起。 设备故障诊断与预测：利用人工智能算法对设备历史数据和实时数据进行趋势分析，预测设备未来的运行状态和潜在故障。 如今，SCADA系统与人工智能、物联网、云计算等新兴技术的融合应用，实现了其从单一功能向多元化、智能化平台华丽转身，使其成为工业自动化领域不断向前的重要力量。
SCADA
来源：e-works
2025-06-17

企业建设PLM的成功要素之数据

1企业主数据框架本文从广义的角度来梳理企业主数据，企业的研发、生产制造、采购、销售等都将围绕这些数据展开，这些数据在企业信息化建设过程中本着一个原则：谁产生谁维护。 图1企业信息化系统数据流关系规划框架2数据类型企业信息化系统中管理的数据包括：动态数据：随着产品研发不断新增的数据，如BOM以及与BOM相关的各类数据：2D\3D设计文件、工艺路线、工艺文件等。 相对静态的数据：物料主数据、制造资源、工艺资源、企标件资源等，这些数据在信息化系统建设初期进行梳理，作为系统起初数据批量维护进入系统，后续少量动态增加。 成本价格的核算粗放的一般会包括人工成本、设备成本和分摊成本。ERP系统要获取这些不同阶段产生的成本需要实现PLM系统与MES系统的数据共享集成。 PLM系统的项目管理功能可以提供研发设计阶段的工时，MES系统可以提供生产制造阶段的人工工时和设备工时，实际发生工时可以作为ERP核算成本的基础。
主数据管理
来源：e-works
2025-05-27

大冶特钢：打造数字孪生工厂，提升钢管热处理生产管控效率

自2018年以来，大冶特钢应用大数据、5G、模型算法、机器人等技术，推进智能制造发展步伐，以打基础、建平台、强应用、树标杆为目标，加快“业务数字化、产线智能化”，助力公司高质量发展 打造了焦化、炼铁、460钢管厂、170钢管热处理4条智能产线，建设研发、能源、设备检测3个业务数据中心，探索1个人工智能平台应用（废钢判级），机器人/智能装备120台套，机器人应用密度193台套/万人， 生产设备数字化率提升至90.3%，关键工序数控化率提升至89%，5G应用场景达到12个，AI模型数量达到117个，覆盖主要业务场景87%，工业大数据达到26万个点位。 项目包含智能装备应用、集控自动化建设及大数据平台应用等内容，将钢管热处理厂4条产线深度整合，打破工种与管理边界，推动生产操维方式、管理模式以及运营方式的革新，实现关键岗位无人化，一键热处理以及高效扁平化管理等功能 工艺参数人工设定、氧化烧损高、表面质量差、吨钢能耗高等工艺难题，实现热处理炉自动切换工艺、自动向L1级PLC下达工艺设定和控制参数、优化燃烧、精准控温、产能优化等功能，完成低能耗、高精度、智能化的建设目标
数字孪生
2025-05-27

筑牢防线，捍卫工业信息安全

当前，随着我国两化融合深入推进、智能制造步伐加快，以5G、工业互联网、人工智能与大数据、云计算与边缘计算等为代表的新兴技术加快向工业生产领域渗透融合，在带来工业生产体系与运营模式等的变革，为工业生产发展注入强劲动力的同时 随着工业企业推进数字化转型与智能制造，以及云计算、大数据、物联网等新技术、新应用的大规模使用，使ICS系统由封闭独立走向开放、由单机走向互联、由自动化走向智能化，也带来设备、网络、控制及数据等方面的安全隐患 工业大数据安全：工业大数据是工业领域产品和服务全生命周期数据的总称，包括工业企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中生成和使用的数据，以及工业互联网平台中的数据等。 4.安全人才缺乏，安全技能有限。 聚合是实现内生安全的必要手段，信息化系统和安全系统的聚合，产生自适应安全能力；业务数据和安全数据的聚合，产生自主安全能力；IT人才和安全人才的聚合，产生自成长的安全能力。
网络与安全
来源：e-works
2020-06-30

超融合架构：主数据存储使命之外

在二级站点上，我们一般只会想到数据保护、归档、复制、重复数据删除、压缩、加密、分析报表以及二级应用的测试和开发，这些应用需要使用到那些在主站点中产生，并在二级站点存储的数据。 存储能够自动应对处理多项不同性能需求的工作负载而无需人工介入调整。使用在应用主站点的超融合架构原理在此同样适用。 在今天，这或许意味着数据保护、存档、灾难恢复、复制、数据迁移、重复数据删除、压缩加密、测试/开发以及复制数据管理(CDM)和分析。 存储可以内设数据虚拟化策略，从而确保某个数据副本可用于多项应用程序的工作负载。存储具备企业级安全性，包括后端的静态数据加密，以及活动数据的存取访问控制。同样，存储可选第三方的密钥管理器。 但是世界正在发生改变，单靠数据保护是远远不够的。我们必须重新思考和定义海量信息、消费数据、合规性、社交媒体、移动应用、云计算和大数据分析领域的保护与可用性的整理范例。
主数据管理
来源：TechTarget中国
2025-05-27

感受日本精工与匠人精神的魅力

机床定位精度从毫米级提升至微米级，直观诠释了“低精度设备制造高精度零件，高精度零件造就高精度设备”的迭代逻辑，让课程中纸面的公差与粗糙度走入现实，而工厂里适应多批少量的柔性制造与黑灯工厂的紧密结合也让我对智能制造的实现有了新的认知 生产中的任何运输都是成本上的浪费”这一观念参观大福给出的物流方案，立式仓储，可移动货架，AGV协作运输，半导体天车运输，多面手的分拣逻辑，变速传送带......都体现出如今大福的物流智慧，其物流的高效与智能是智能制造存储环节不可或缺的一环 图6三菱电机系列产品展示图7协作机器人精妙的路径规划之后在富士通电子回收厂的学习让我深刻认识到制造既要管造，也要管收，人机协作在此也是体现的淋漓尽致，人工拆分初步分类，由自动产线进行再分类，在感叹其回收高效同时也不禁思考法律规定与可持续发展的相辅相成 图8人工拆洗衣机部分东京工业展则是为我拓展了以往对机械二字的狭隘认知，不仅仅是制造，工业与生活，工业软件与精密加工，增材制造与减材制造，我也看到了中国在机械领域的多方面积极发力，不论是3D打印展位，工业软件展位还是机加工展位 东京工业展机械要素部分概览总的来说，本次实习让我深刻认识到日本精工，精在于其勇于“钻牛角尖”的精神，也在于其不断进步的创新挑战，更在于其注重“敬天爱人”的工程与人的和谐
其他
来源：e-works
2025-07-30
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