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毫米波：5G部署跳不过的一道坎

传播损失测量测量毫米波包括信号发生器，频谱分析仪和两个相控阵/喇叭天线。信号发生器模拟基站，该基站应安装在选定的站点；信号发生器扫描从27.5到28.35GHz的频带；频谱分析仪以一定距离测量接收到的信号。由于信号发生器和频谱分析仪不同步，频谱分析仪必须能够在信号发生器调到下一个频率之前在给定的频率点捕获足够的采样。同步信号发生器和频谱分析仪有几种方式，如基于定时器的触发器，硬件触发器，或者仅在频谱分析仪上具有峰值保持的自由运行。自由运行不是首选的解决方案，因为它带来了很多错误，将会影响传播模型的准确性。为了解决这些测量难题，Keysight的FieldFox分析仪具有扩展范围传输分析(ERTA)功能。它将两个FieldFox分析仪连接在一起；每个仪器上的触发器同步测量。

网络与安全

来源：SDNLAB

2017-09-23

一款ToB产品在上线前要做哪些运营动作？

以目前正在准备上线的产品婚掌柜为例，这是一款为婚庆行业定量身定制的ERP系统，我们主要是通过以下的方式对产品的功能进行了解：（1）竞品分析包括同行业领域的竞品与其他领域的竞品，像ERP系统在市场上就有多种类型（5）总结分析总结竞品与自己的产品两者之间的区别、联系、各自的长处，后期运营的侧重点等。2、看懂购买决策认清产品的同时，还要认清用户的产品决策，这也是普通用户与企业用户最大的区别所在。二、企业需求分析无论产品做的多么优秀，在运营的时候都不能忽视企业用户的实际需求，所以对企业的需求进行调研与分析是必不可少的步骤。同时，我们还需要对ERP中的每一项功能、卖点进行需求分析，明确哪些是用户最迫切需要的，最为看重的。如果对产品的核心需求无法有十足的把握，那么我们在提炼主题的时候，可以进行2-3个主题的分析与提炼，在进行渠道投放的时候，分段进行测试，通过对投放数据的分析，再对主题进行优化处理。

来源：人人都是产品经理

2017-06-11

基于NX的数控编程及加工自动化的探讨

一、数控编程及加工自动化的理论分析数控加工是指通过数控技术，在数控机床上进行零件加工的一种工艺方法。数控编程是数控加工准备阶段的主要内容之一，通常包括分析零件图样，确定加工工艺过程：计算走刀轨迹，得出刀位数据；编写数控加工程序；制作控制介质；校对程序及首件试切。有手工编程和自动编程两种方法。二、基于NX的数控编程及加工自动化的分析（一）NX自动编程软件分析NX是当前世界上最先进和紧密集成的面向制造行业的高端软件。其主要内容包括在设计中通常要用计算机对不同方案进行大量的计算、分析和比较，以决定最优方案：而各种设计信息，不论是数字的、文字的或图形的。都能存放在计算机的内存或外存里。（二）基于NX的数控编程及加工自动化方法分析数控编程及加工自动化的内容包括分析零件图，即通过对零件图样要求的形状、尺寸、精度、材料及毛坯进行分析，明确加工内容与要求，确定加工方案、走刀路线、切削参数以及选择刀具及夹具等

来源：互联网

2017-04-14

OEE在卷烟企业设备管上的应用

的目标为了加快行业信息化进程和提升企业设备管理效率，卷烟企业引入OEE管理理念以卷包数据采集为基础，通过数据采集和人工信息录入以及和其他系统通讯的方式，获取需要的数据，以数据采集为手段，开发出用于设备综合效能分析的工具 “设备综合管理系统OEE”，通过提供专业的数据分析和统计，帮助用户从最低层设备开始，充分分析设备状况，挖掘生产潜力，优化生产管理，从而为企业创造更大的价值。通过OEE与TEEP两种设备统计工具，界定影响设备运行的八大损失的权重，着重对生产过程中的时间损失、影响设备故障损失以及设备性能下降损失的原因分析，结合TnPM管理理念，实现“清洁、维修、保养，利用这些指标信息，分析出影响设备效率的因素，为提高生成管理水平和生成效率提供了数字化的依据，企业的管理工作无疑会变得轻松而简单。数据采集系统报告分析工具对所采集的数据瞬时进行处理，为企业生产管理源源不断地提供最重要的生产信息数据，从而提高设备的管理能力，为企业创造更大的价值。

来源：万方数据

2013-04-28

基于信息化的烟草工业动力设备管理模式研究

2.2新模式的内涵及其构建为提高设备管理水平，通过系统分析烟草工业动力设备保障任务的特点和要求，探索并实施了具有针对性的烟草工业动力设备管理新模式。 (1)发挥信息化基础保障作用信息化要与设备操作运行、维修保养和管理监督三个层面相结合，录入、积累有关生产、设备、人员、管理等信息，发挥信息运用的统计、分析、指导等保障和改进作用。 ③数据的统计、分析和报表等功能，如生产、能耗、故障、配件等信息；④系统程序和运行数据的备份。 (2)依据事实，强化分析。根据设备运行、故障、点检、润滑、检验、能耗和污染物排放等事实，完善动力设备故障树和可靠性分析报告，为改进提供实践依据。(3)开展设备维修策略分析和选择工作。信息化贯穿于故障分析、状态监测、可靠性管理、维修周期、配件库存和技术改造等决策分析，建立关键绩效指标KPI等管理评价体系。3取得成效通过设备新管理模式的构建与实施，全面提高了设备管理综合管理成效。

来源：万方数据

2012-09-30

数字化制造变革，从简单到复杂自动化

工业4.0的核心是数据，各行各业的管理者正在利用数据分析，洞察新机遇。大数据分析可以使产量增加20％至25％，停机时间减少45％。如今，人工智能和机器学习算法取得了重大的进步，基于大量数据的采集分析和知识积累，机器系统拥有了智力水平。 IBM的认知计算系统Watson就是一个很好的例子，Watson开启了一种全新的计算模式，可以通过大量非结构化数据的整理分析，获得对于复杂问题的答案。 Watson系统包括了信息分析、自然语言处理和机器学习等多项技术的创新，这是让计算机拥有智能的重要量程。只要将传感器或者执行器嵌入到工厂现场的物理对象中，并能够无线或者有线网络连接，就能轻松采集到工厂低层的数据，这些数据将传给到计算中心进行分析，而所有物理对象都能或感知自己的环境，并可以进行相互之间的通信

来源：控制工程网

2019-06-27

浅谈MES设备管理

因此，正确使用、定时保养、及时检修维护设备，并对设备的运行性能进行分析，使设备处于良好的状态，才能保证企业进行高质量、低成本的生产，并按计划完成生产任务，从而提高企业的经济效益。二、设备维护管理设备维护包括三部分，第一部分是设备点检，通过系统维护设备点检计划，使用现场终端执行设备点检，点检数据实时回传至服务端进行存储、分析、报警；第二部分是预防性维护，通过系统维护设备维护计划/ 设备状态监控管理状态监控管理主要包括设备数据采集、数据处理以及设备运行状态信息，对不同的停机时间进行归类，实时参数转换成数字数量传输到PC机上用于监控;可以将采集到的设备状态信息生产电子报表进行实时展现，方便相关设备管理人员随时随地进行查询，分析设备的利用率及稼动率六、设备KPI统计分析根据设备运行数据进行科学的数据分析，输出多维度的分析报表/图表，直观地发现问题，及时对异常情况做出反馈，避免由此带来的浪费，提高设备管理水平，关键业绩指标包括：OEE、MTBF、MTTR MES设备管理系统具有可集成性、综合性、实时性、可追溯性的特点，把工厂的设备信息和生产信息及车间制造活动紧密集成在一块，通过数据的形式进行实时展现，让管理者可以实时了解生产的各环节，及时分析及时调整，在保证生产周期的同时降低生产成本

2018-09-14

云等保标准2.0/CSA云安全指南4.0/GartnerHypeCycle关系分析

图1CSA和云等保架构图2GartnerHypeCycle技术方向图32017年Gartner技术成熟度曲线2、云等保2.0与GartnerHypeCycle对比分析在下面的表中列举了云等保三级基本要求能与 3、CSA云安全指南4.0与GartnerHypeCycle对比分析CSA云安全指南技术运行域共有9个安全域，其各个安全域的推荐技术方向可以与Gartner技术方向做相对应的关系分析，Gartner定义的方向除了数字业务安全无技术对应外表3CSA云安全指南与Gartner技术方向对照表Gartner技术方向对CSA指南安全域的覆盖频次和范围相对更高，原因是其都比较关注新技术的发展和采用，具体对应频次就不再分析了。 4、云等保2.0与CSA云安全指南4.0对比分析如前所述，云等保标准2.0的设计维度是有继承性和扩展性的，相关的条款要求有目标描述而无技术指导和细化推荐；CSA指南的安全域设计和划分没有特别清晰的逻辑，个人认为将两者的细分技术点对应起来没有太高的价值，如想得出部分对应关系，是可以通过第二节、第三节的关联分析推论的。

来源：启明星辰

2018-02-02

销售流程中注入AI和预测分析的4个简单策略

随着机器学习和预测分析技术迅速成熟，整个有前瞻性销售和营销的领导者正在成为预测创新者。 1.使用分析掌握售后毫无疑问，自信和专注的代表会带来更多机会进入管道。预测分析让许多公司做出数据驱动的销售地区分配，不仅基于任意的地理边界，还在于他们最好的账户集中在哪里，给每个代表一个平等机会去完成新的业务。 4.通过预测分析提高目标账户的意识最后，通过与你的营销团队合作将广告重新定位最佳适合账户的预测。你可以确保你的品牌保持在代表所关注的帐户面前。事实是，在2017年之前，你不会有太多选择，大部分的其他从业者将使用预测分析和机器学习以助推更智能的销售战略和战术。

来源：互联网

2017-10-27

Kronos--不可忽视的劳动力管理

这一阶段的重点是如何有效地执行劳动力计划，并获得运营过程的可视化信息，及时分析生产率和成本等要素，实现运营最佳化。而劳动力管理的终极目标是第四阶段，劳动力管理创新。 Kronos公司业务拓展副总裁CharlieDeWittKronos公司总设计师郑坚介绍Kronos的创新劳动力管理理念Kronos公司总设计师郑坚补充道，劳动力管理的创新包括主动/被动的数据采集、实时的嵌入式分析和机器学习被动的数据采集，将使数据来源更加客观、真实；基于Spark的实时嵌入式分析将打破原有的24小时的数据分析反馈机制，使管理更加灵活；而背靠强大的数据分析体系，机器学习的能力已经超越了人类。例如，Kronos曾将一家餐厅的人流量数据发给计算机进行分析，但并没有指明分析方向，而计算机却给出了该餐厅的客流量和太阳直射的时长有关，时长越长客流量越大。

来源：e-works

2017-05-16

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