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大数据背景下的数据安全

3、提高数据库安全保障体系的有效措施3.1内部防护，确保数据安全首先，就要对数据库的系统进行全面的防护，定期的进行扫描和检测，检测系统是否存在漏洞，并及时的采取措施对漏洞进行处理，避免漏洞的出现给非法人员提供可乘之机因此，在选择系统的时候，就要将安全性、可靠性作为选择数据库系统的原则和基础。同时，要想提升数据库中文件的安全性，还可以为数据库中的文件进行加密设置，并设置访问权限，一般的用户是没有办法访问这些加密文件的，必须通过权限的认证或者是密码的验证才能够访问。而设置加密文件一般有内部加密和外部加密两种方式，需要根据数据库的实际情况选择加密方式。 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

增强现实技术带你体验虚实世界

，存档数据，生成实时的增强现实环境。增强现实技术价值与作用三、增强现实技术价值与作用AR技术不仅在与VR技术相类似的应用领域，诸如尖端武器、飞行器的研制与开发、数据模型的可视化、虚拟训练、娱乐与艺术等领域具有广泛的应用。，应用增强现实技术可以帮助工程人员实现交互、协同地评审，以及分析和测试产品模型；最后，在产品评估阶段，应用增强现实技术可以进行物理样机和数据模型的虚拟装配（即装配仿真）。简言之，跟踪和定位技术与标定技术共同完成对位置与方位的检测，并将数据报告给AR系统，实现被跟踪对象在真实世界里的坐标与虚拟世界中的坐标统一，达到让虚拟物体与用户环境无缝结合的目标。算法SDK也有供应商，比如德国的metaio，美国的TotalImmersion都是付费库，如果你有产品想使用可以让其定制。

2025-05-27

IT创新技术助力制造业转型

当下，IT创新技术层出不穷，以虚拟化为核心的新一代IT架构强势登场。服务器、存储、网络、数据中心、信息安全、IT运维等领域都发生着巨大的变化。二是通过重复数据删除技术将数据中的冗余数据用相应的指示符替代，从而压缩数据的存储空间，提升存储设备的利用率。图2存储虚拟化示意图英国的大众汽车作为实施存储虚拟化的开路先锋，值得制造业企业借鉴。在实施存储虚拟化技术之前，大众汽车的存储空间分布于不同地区的独立服务器磁盘上，数据的存储和管理都比较困难。传统的杀毒软件是通过不断完善病毒的特征库来抵御病毒对计算机的攻击，这种防病毒模式已不能很好的应对呈指数增长的病毒发展趋势，云安全的横空出世，给这种博弈给带来了新的契机。在错综复杂的信息环境中企业要想吸取有效信息，就必须面对跨越异构环境（硬件平台、操作系统、数据库平台等）带来的层层障碍。因此，对企业而言，IT运维变得尤为重要。

来源：e-works

2010-05-17

管理信息化新兴技术发展趋势

我今天演讲的主题是《管理信息化新兴技术发展趋势——信息化深化与拓展应用“道”与“术”》，上午各位专家的演讲让大家接触了很多管理信息化领域的新兴技术图6信息化精益之术（计划管理闭环）分页此外，要实现信息化的精益管理，数据采集效率也急需改善和提升，现在的条码、RFID技术、在线检测等技术，已经非常成熟，关键的是企业如何将之有步骤的引入到企业的生产管理过程中但我想说的是，这样的指挥系统，不仅仅是展示出来就OK了，关键的是其支撑的数据是否是整合的，如果我们的基础的数据不整合，我们的数据不通过跨系统的数据过滤、清洗、加工，我们所能获得的还是一大堆的数据，一大堆的未整合的垃圾数据无论IT技术再怎么发展，管理信息化技术的发展都要服务于两化融合，做到：灵：应用更加灵活、方便，界面更加简洁、操作更为容易、学习使用的过程更加宜人化。例如MES、劳动力的管理等技术的发展都是满足我们精益业务的管理需求。融：就是IT技术更能反映业务的商业运营模式，更能体现管理的特点，满足业务的需求。

来源：e-works

2012-07-12

执着精益，诚志开拓

2011年9月8-9日，由ANSYS公司和安世亚太公司联合举办的ANSYS2011中国用户大会在风光绮丽的海滨城市三亚成功举行。利用本次大会难得的机会，我专访了安世亚太公司总裁张国明先生，请张总为我们解读了安世亚太公司的发展之路和精益研发理念。问题3：综合设计与仿真工具采用随意，且与流程、数据不集成、不通畅。对策：综合设计系统规范和集成设计工具，实现协同与优化。问题4：知识没有融入到研发活动中，知识与研发两张皮。精益研发的理念是通过系统集成、流程管理、数据管理等信息化手段，集成综合设计与协同仿真、多学科优化、知识工程、创新设计、质量设计等精益研发技术，实现从概念设计到产品试制全过程的协同化研发。精益研发的实现，需要人、流程与技术三者的协同。

精英面对面

来源：e-works

2011-11-08

Eplan中的主数据如何在服务器上集中管理？

选择模板完成后，Eplan系统根据模板的要求，将指定标准的符号库、图框，用于生成报表的表格从系统主数据中复制到项目数据中。Eplan项目是以文件夹的形式保存在硬盘上的。图2主数据同步Eplan的系统主数据是指符号、图框和表格。除此之外，系统主数据还包括部件库、翻译库、项目结构标识符、设备标识符集、宏电路和符合设计要求的各种规则与配置。图3安装后的Eplan系统主数据和项目数据在硬盘上的存放位置Eplan中的符号库符合国际标准，分为单线图和原理图符号库。图4Eplan中的符号库符号库符合GB（国标）、IEC（国际标准）、NFPA（美国标准）和GOST（俄罗斯标准）4大标准。对应4大标准的符号库分别为GB_symbolIEC_symbolNFPA_symbolGOST_symbol对应的单线图符号库分别为GB_single_symbolIEC_single_symbolNFPA_single_symbolGOST_single_symbolEplan

主数据管理

来源：Eplan

2025-05-27

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！

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。特别是在Sub-fab（工厂辅助设施）流程中，自动化技术的应用正逐渐成为提升效率与可持续发展的关键。今天，让我们深入探讨ifm如何通过创新解决方案，助力这一领域实现降本增效。为确保化学品的纯度，非接触式液位测量技术被广泛应用。ifm的电容式测量技术通过简单的空罐调整和显示指南，有效克服了管道或储罐壁上气泡或附着物带来的挑战。结合IO-Link技术，将点液位检测系统升级为实时液位状态监测，为企业提供更精准的化学品管理。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

汇川技术2024年财报解析：多元化布局彰显增长韧性

据中国汽车工业协会数据，公司新能源乘用车电机控制器市场份额达10.7%，电驱总成份额6.3%，成功跻身第三方供应商第一阵营。在技术迭代方面，汇川技术推出第五代800VSiC电驱系统，最高转速突破30,000rpm，响应车企高压快充需求；同时布局海外市场，泰国工厂投产、匈牙利基地建设中，海外订单占比提升至17%。尽管工业自动化行业需求承压，汇川技术凭借技术优势与行业定制化方案实现逆势增长。 2024年，汇川技术研发投入31.47亿元，同比增长20%，占营收8.50%，累计专利达2,886项。正如汇川技术董事长朱兴明所言：“技术是根，市场是魂。汇川要在全球工业自动化舞台上，用创新定义中国制造的新高度。

来源：《中华工控网》

2025-05-10

供应链仿真技术的应用研究

面对供应链中信息流、物流、资金流产生的海量数据，及其不可控的动态性，目前国内企业技术储备不足以收集多元化的供应过程数据，缺乏有效的沟通平台将供应商、分销商、零售商有机联系起来[1]，且管理企业的供应链需要每天做大量的决策此外，如何基于可掌握的供应链数据，预判供应链未来状态，成为一个难题。在数字化时代，如何使用仿真技术对供应链进行建模、分析并实现高效管理已经成为提高生产企业效率的关键问题之一[3]。四、供应链仿真平台设计与应用1.供应链仿真平台设计针对目前供应链运营中所面临的实际问题，开展企业级供应链仿真平台的建设，实现与企业采购、库存及物流等各个供应链环节集成与协同，打通数据壁垒，打造一个数据流程通畅如图7所示，企业供应链仿真平台总体架构包括如下几部分组成：（1）供应链仿真系统：包括仿真评价体系的构建、生产计划仿真模型的构建、采购计划仿真模型的构建、供应商历史供应数据库、供应商画像等内容；（2）数字化应用基于订单制定生产计划，生产计划的制定可以采用基于案例推理的方式完成；（3）对订单的物料BOM进行分解与合并，形成采购计划；（4）将采购计划下达给供应商，进行物料采购；（5）综合采购计划、生产计划、供应商保供数据库

来源：物流技术与应用

2025-05-27

大数据时代，数据湖并不能完全取代数据仓库

针对生产数据库的BI报告会每晚延迟，或在月底进行的交易数据处理，需要扩展处理窗口。在工作日对数据库运行临时查询会降低操作系统的速度，从而影响内部用户和客户、供应商以及其他外部用户。本地与云数据仓库每种可用的数据仓库平台类型都有不同的部署选项：数据库管理系统(DBMS)软件，通常基于关系数据库技术;专门的分析型DBMS;数据仓库设备将必要的硬件和DBMS软件捆绑在一个包装中;云数据仓库另一方面，大数据系统通常基于非关系技术，例如Hadoop、Spark和NoSQL数据库。它们包含的数据可以是结构化、非结构化或半结构化的，并且可以源自所有类型的内部系统，以及社交网络和其他外部数据源。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。大型公司可能会选择主流的关系DBMS、分析数据库或混合事务/分析处理(HTAP)系统。这些组织拥有成功使用此类技术的基础架构和人员。

来源：Craig S. Mullins

2020-01-29

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