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葡萄酒企业生产管理信息系统集成的关键问题及对策

研究分析葡萄酒厂企业的生产管理信息化所面l临的关键问题及其应对之策。不仅很有必要，而且势在必行。本文所作的工作立足于此。 如图3所示．经过需求获取和分析技术。笔者得到的企业生产管理系统的构成与酒厂发酵工艺流程框架示意图，见图3。 以下本文分别就网络平台建设、系统体系结构分析设计方法、应用集成技术选型等侧面探讨对于问题的解决之策。 因此，通过搭建企业统一的数据平台和对企业业务流程的分析建模．采用面向服务的体系结构(SOA)．综合面向对象的分析设计技术和组件／接口开发技术等软件工程领域的新方法(如图5所示的一种建议性的系统分析设计方法论 2．3应用集成技术方案初探最后，具体到应采用何种应用集成技术的选型分析，笔者认为近年来在信息系统应用集成领域新提出的面向服务的应用集成一SOI技术值得考虑。
其他
来源：万方数据
2008-12-20

汽车出海KD物流探讨

今天汉思重点针对全拉动式KD物流和半拉动式KD物流进行详细的分析和对比，以便为后续说明解决方案打下基础。 一、汽车出口KD物流大体流程为了进一步进行分析，汉思先对汽车出口KD物流的流程，做个大体的介绍，整个流程粗略地可以分为以下几个环节：◆订单：从客户那边接收KD的需求订单◆采购：依据需求订单，向本地供应商或者生产线下采购订单或者工单 KD物流和半拉动式KD物流的区别，对比详如下表：下面，从各个具体的流程，详细来进行分析：1、销售订单：销售订单属于商务层面的问题，但严重影响了后续的物流业务，所以，在前期商务沟通的时候，物流部门就应当介入 从上面的分析，可以看出，采用全拉动式KD物流，因为在销售订单前期，对订单的批量有一个严格的限制，并且是经过最佳的装箱率和装柜率优化的，所以，可以把长途运输的物流费用降到最低，同时，因为在前端固定了订单批量 那么如何降低KD的物流成本呢，从上面的分析中，汉思总结了以下几种思路：◆加强对整体物流掌握，采用全拉动式KD物流模式◆优化包装、装箱和装柜的设计，提升装载率◆重视对物料的保护和数量确认，减少不良和缺件索赔
SCM与物流
2023-08-07

基于PLM的一体化闭环工程变更管理研究

4）在数据更改过程中，往往过于注重更改的数据结果，对产品数据变更带来的影响缺少必要的分析，缺乏更改影响分析手段，变更的影响范围广，评估困难。 评估包括问题调查、原因分析、解决方案分析和变更建议四个步骤。即将问题调查单和问题描述一起发给技术人员来定位问题起因，组织专家进行讨论，统一各方面的意见，并探讨问题的解决方案。 对于I类、II类更改，必须要求通过更改请求（ECR）来进行问题分析确认，并提出切实可行的工程更改建议（ECP），然后触发多个变更指令（ECO），并进行详细的工程更改影响分析，如：生产影响、用户影响等；对于 具体如下：ECR：工程更改申请，用于提出问题和分析问题。ECP：工程更改建议，用于分析验证问题，并明确需要更改的数据及关联数据。ECO：工程更改指令，用于实现数据的更改和发放。 在ECP编制前，需开展更改设计，进行更改影响分析，影响分析主要包括四个“维度”，分别为：设计维、工艺维、生产执行维、外场交付保障维，形成解决方案并完成相关验证工作。
PDM/PLM
来源：e-works
2023-03-20

未来属于智能传感器

自美国食品药品监督管理局（FDA）发起PAT（过程分析技术）计划，倡议制药业通过实时监测和控制其生产过程以实现质量创新以来，传感器市场便迎来了巨大改变。 在线过程传感器可实现关键过程参数的自动化控制，避免了以手工采样和独立分析设备对参数进行记录的过程。智能传感器可以直接与过程控制系统（PCS）通信而无需再配置独立的变送器。 专家访谈：“近乎无限的可能性”Hamilton公司过程分析营销部部长KarenHenrich和创新过程分析部长PhilippArquint博士在传感器创新领域颇具建树。 ARQUINT：云端将存储用于过程分析、预防性维护和资产管理的信息，使得这些过程的效率大幅提升。这样就再也不必手动追踪各项维护作业，而是可以利用云自动计算下次维护作业的发生时间。 ARQUINT：我只能针对过程分析领域而言，但我要回答“是”。通过采用以太网通信协议，我们能够处理现代过程所需要的丰富数据。
智能传感器
来源：流程工业
2021-09-01

BI数据大屏，驱动决策变革

理论上，通过数据大屏将数据以可视化的方式呈现，是为了进一步地分析数据背后所隐藏的内涵，帮助企业决策。数据大屏真正的价值在哪里呢？数据大屏的价值之一来自于可视化。 将来自信息系统、设备等多个源头的数据进行抽取、转换、加载，成为可供使用的数据源，并进而分析处理与可视化展示。在这一过程中，企业必然需要在企业制度与文化层面建立统一的数据规范与统计口径。 研究表明，要培养数字文化，不能局限于专业人士和研发部门，要让业务部门深入参与其中，让员工起到推动作用，并有意识地培养他们在数据分析方面的目的性、方向感，从而使数据分析能够有力地支持业务的运营发展。 而在数据大屏会议下，汇报人可以快速调取相关主题分析的现有报表。同时，数据大屏的优势在于，数据内容是全方面、全视角的，标准及口径统一，不存在人为选择与修饰，因而更能准确反应企业的整体情况。 同时，对于需要探讨的内容，也可以快速调取关联数据，实现深度分析与决策。亦策为某企业提供的数据大屏解决方案数据大屏还可以用于实时监控。当前，众多企业都在打造数字孪生，建立产线的虚拟仿真模型。
BI
来源：e-works
2021-04-02

周正华宁波公牛电器有限公司总经理

图1宁波公牛电器有限公司总经理周正华三、近几年来对企业转型发展所采取的举措企业数字化转型战略分为五个阶段：第一阶段数据连接、采集、整理，通过工业化与信息化相结合采集生产各个环节的数据；第二阶段数据分析及可视化 ，据连接完成后，基于业务需求分析和可视化展示；第三阶段精益分析，企业利用数字化软硬件技术和工具，逐步转化并结合实时数据驱动的数字化诊断，更客观、及时、全面、智能地去发现企业生产系统中存在的浪费和问题；第四阶段高阶分析 ，工业应用场景应用大数据和人工智能技术，来辅助管理人员进行快速决策，进行高阶数字化分析；第五阶段全面转型，全供应链业务流程、数据共享合同互通，实现智能化的全面转型。 四、近几年来企业在智能制造方面的进展1）通过OMS系统、SRM系统、PLM系统、SAP系统、MES系统、大数据分析等数字化平台，公牛电器充分整合了供应链每一个重要环节的业务协同，整个供应链工作效率及相应速度进行了极大提升 通过制定工业设备数据采集标准，规范了底层设备采集数据，并应用条形码、RFID、PDA、IPC、移动扫描枪等设备进行数字化信息收集，分阶段实现生产制造各环节设备互联、信息感知、数据集成、过程控制、制造执行等应用，采集、整理、分析各种工作管理
优秀CIO参评内容
来源：e-works
2021-01-30

HyperMath在高速动车组性能分析中的应用

通过两例工程小程序的编制，可以看出HyperMath简单易用、功能强大，在高速动车组性能分析中大有用武之地。2一维碰撞过程仿真2.1列车碰撞场景碰撞安全性能是高速动车组安全性能的一项重要指标。 对于试验数据，也尝试使用HyperMath进行数据处理和相关后续分析，编制了数据分析小程序，通过调用HyperMath丰富的信号处理函数库，使得试验数据的自主分析成为可能。 HyperMath自带信号处理中的滤波器、窗函数、快速傅里叶变换、相关性分析等函数在分析故障现象、查找故障等原因方面大显身手。 图7HyperMath程序及计算结果4结论本文通过一维列车碰撞过程仿真和基于试验数据的疲劳强度评估两个工程应用实例简要介绍了HyperMath在高速动车组性能分析中的应用。
CAE
来源：Altair论文集
2020-09-23

为什么安全编排、自动化和响应(SOAR）是安全平台的基础？

2.集中式中心：SOC分析人员可以使用单个主记录系统来管理其工作流程，进而提升工作效率。在开放架构之上而构建的集中式中心提供了一种融合人员、流程和技术的方式。 这使得分析人员可以摆脱他们所用的单个工具，并将其工作简化到单个位置，同时仍可从现有工具中发掘有价值的数据，并减少就所有的已部署工具对整个SOC进行训练的需求。 在案例管理从SOAR解决方案扩展到更广泛的安全平台之后，便可为分析人员提供一种通用格式，以供在所有连接的功能中使用。 这些技术的编排能够扩展SOAR功能，同时为安全分析人员提供对生态系统的更高可视性。 在最初进入技术领域时，他曾担任InternationalDataCorporation(IDC)和ForresterResearch的行业分析师。
网络与安全
来源：IBM Security
2020-07-17

资产周转率我们用对了吗？

如需对数据进行深度分析，当年各季度数据对比就没有任何意义。不仅存货周转率如此，总资产周转率、应收账款周转率、固定资产周转率等运营效率指标均会出现同样的问题。那么问题出在那里呢？ 衡量资产运营效率指标有两个维度，周转率与周转天数，我们以存货为例先来分析周转率计算的合理性。一、存货周转率也叫库存周转次数，是企业特定期间营业成本（销货成本）与平均存货余额的比率。 经分析，是不是已发现不同期间累计值计算出来的周转率已不具备可比性，如果需要进行对比，有两种方式来转换处理。第一、直接取当期（季度）的营业成本，而非累计营业成本除以平均存货余额。 三、实际工作的应用中，笔者个人认为虽然两个指标同样反映了一件事，在具体分析单一物料时，存货周转天数应该更直观一些，可能计算可能会麻烦一点。 特别是分析人员在分析存库周转率时没办法取得当期值，而只有累计可用的时候，通过周转天数来进行对比可能效果会更好。
ERP
来源：e-works
2020-05-13

报表自动化：商业智能背后的秘密

商业智能是（BusinessIntelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 ●释放劳动力：在数据如此庞、杂的时代，任何一个企业都会有各种各样的数据，相对简单的统计可能只需要分析一类数据，但稍微复杂一些就会产生多类数据的融合或者是在时间线上的复杂分析，这时候就需要庞大的人力资源开销了 谁和谁需要聚合分析？通过图表可以将业务需要或者数据专家对数据的敏感性固化，将他们发现的数据之间的关系持久化为代码以固定的图表进行展示，让任何使用者都可以看到数据以及数据间的关系。 我们可能需要将多个图表组合显示，这种组合的关系可能是：●根据业务组合：继续说超市，我们可以根据销售情况、上游供货商情况、员工管理情况等多种不同的业务进行分类、分组，将报表进行组合，在一个可视区域里显示这一类报表以便于综合分析 这时候可以进行数据挖掘，以多种分析方式找到数据之间的潜在联系，让数据产生更大的价值。最后总要有个结尾吧。
BI
来源：coologic
2020-03-26
共 1000 页 总数：10000 条
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