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制造业商业智能方案:结合低代码与大数据的决策支持平台

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简介:
本项目致力于开发一套集成低代码技术和大数据分析能力的商业智能解决方案,旨在为制造企业提供高效、灵活的决策支持平台。 本段落档介绍了深圳市般若大数据技术有限公司开发的商业智能(BI)解决方案——般若云制造企业商业智能解决方案 V8.1。该方案旨在解决制造业企业在使用信息化系统过程中遇到的问题,例如决策滞后、难以预见重要风险等挑战。通过融合“数据+流程”双轮驱动的概念,涵盖销售、财务和采购等多个主题领域,并支持实时在线数据分析功能,包括但不限于数据收集、分析报告生成以及会议决策等功能。 般若云制造企业商业智能解决方案V8.1致力于实现不同部门间信息的一致性和透明度,通过统一标准化的数据处理方式确保高质量与高时效性。此外,该方案还提供了一套全面的多维数据分析和实时监控预警指标体系,帮助制造业企业在各项运营决策中获得支持,并促进内部数据互联互通及协同作业。 此解决方案主要面向企业中的中高层管理人员和技术骨干人员使用,例如总经理、各部门总监以及负责信息化建设和维护的专业技术人员。它可以帮助高管快速掌握企业的运行状态,辅助制定更加精准的战略方向;同时也有助于各级管理者优化日常运营管理,识别潜在风险因素,并提供实时业务进展汇报以增强部门间的沟通协调。 文档还特别强调了从离线到在线的数据获取方式转变以及由人工整理转向自动化数据采集的过程。通过详细的实际案例证明这套系统能够显著提高工作效率和服务质量。此外,该平台配有完整的实施步骤指导手册,涵盖意向确认至应用迭代的全过程,并提供丰富的内置功能和技术支持服务。 最后文档提及了公司的愿景和发展理念——助力中国工业4.0进程的决心。

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    本项目致力于开发一套集成低代码技术和大数据分析能力的商业智能解决方案,旨在为制造企业提供高效、灵活的决策支持平台。 本段落档介绍了深圳市般若大数据技术有限公司开发的商业智能(BI)解决方案——般若云制造企业商业智能解决方案 V8.1。该方案旨在解决制造业企业在使用信息化系统过程中遇到的问题,例如决策滞后、难以预见重要风险等挑战。通过融合“数据+流程”双轮驱动的概念,涵盖销售、财务和采购等多个主题领域,并支持实时在线数据分析功能,包括但不限于数据收集、分析报告生成以及会议决策等功能。 般若云制造企业商业智能解决方案V8.1致力于实现不同部门间信息的一致性和透明度,通过统一标准化的数据处理方式确保高质量与高时效性。此外,该方案还提供了一套全面的多维数据分析和实时监控预警指标体系,帮助制造业企业在各项运营决策中获得支持,并促进内部数据互联互通及协同作业。 此解决方案主要面向企业中的中高层管理人员和技术骨干人员使用,例如总经理、各部门总监以及负责信息化建设和维护的专业技术人员。它可以帮助高管快速掌握企业的运行状态,辅助制定更加精准的战略方向;同时也有助于各级管理者优化日常运营管理,识别潜在风险因素,并提供实时业务进展汇报以增强部门间的沟通协调。 文档还特别强调了从离线到在线的数据获取方式转变以及由人工整理转向自动化数据采集的过程。通过详细的实际案例证明这套系统能够显著提高工作效率和服务质量。此外,该平台配有完整的实施步骤指导手册,涵盖意向确认至应用迭代的全过程,并提供丰富的内置功能和技术支持服务。 最后文档提及了公司的愿景和发展理念——助力中国工业4.0进程的决心。
  • 装备.pptx
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    本演示文稿探讨了智能制造技术在装备制造行业中的应用与实施策略,旨在提高生产效率和产品质量,推动产业升级。 在装备制造行业中,智能制造方案已成为企业提升竞争力的关键因素之一。用友U9项目制造整体解决方案专门针对此类行业需求设计,旨在通过管理项目化、制造智能化及核算精细化等手段优化企业的运营流程,提高效率与准确性。 该行业的项目制造业务具有以下显著特点: 1. **定制化管理**:根据客户个性化的需求,在从投标到交付的整个过程中提供量身定做的服务。这包括了设计、销售、生产和服务等多个环节。 2. **产品复杂性高**:设备通常体积庞大且结构复杂,每项合同可能需要重新设计方案,并在制造过程中使用多种物料类型,如零部件和工艺材料等。 3. **项目导向型操作**:采购与生产的计划主要针对具体项目进行。同时还需要对销售报价、成本控制及收入确认等方面进行管理并跟踪资金回笼情况。 4. **技术复杂性高**:涉及多个技术和领域,设计周期长且频繁的产品和工程变更需要高效地处理。 5. **时间和成本敏感度大**:产品价值相对较高,生产时间较长,并通常采用实际成本而非标准成本来进行计算。 面对这些挑战,用友U9项目制造解决方案提出以下策略: 1. **项目管理**:通过集成化的系统实现从投标到收款、设计至交付的全过程管理。 2. **智能工厂与生产执行层**:利用MES(制造执行系统)、工业平板和生产看板等技术手段来提高生产的可视化管理和质量追溯能力。 3. **资源及计划管理**:包括项目规划、产品结构管理、变更控制以及零部件供应等方面的优化,确保有效配置并精准安排项目的各项资源。 4. **供应链协同与集成化采购**:通过改进的库存和供应商协作机制提升整个链条上的响应速度及效率。 5. **财务管理解决方案**:提供涵盖项目核算、全面预算规划、企业绩效评估及风险控制等多方面的支持,以确保精确的成本管理和分析能力。 6. **数据共享与协同工作环境构建**:采用SOA(面向服务的架构)建立跨组织平台促进内外部信息实时同步和协作。 用友U9项目的显著优势在于: 1. **系统集成化设计**:将ERP、MES及PDM等不同系统的功能整合于统一平台上,实现数据双向流通以提高决策效率。 2. **智能化应用支持**:通过智能采集技术如条形码与RFID标签的应用来提升自动化水平并减少人为错误的发生率。 3. **客户和供应商协作加强**:简化商务阶段的信息收集及交流流程,并促进双方的紧密合作。 4. **绩效分析工具提供深入洞察力**:商业报告帮助企业管理层更好地理解项目表现情况,从而及时调整战略方向。 通过实施用友U9解决方案,装备制造企业可以克服报价难、计划难、跟踪难和成本控制难等问题,提高项目的成功率并增强客户满意度。
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    本演示文稿探讨了在现代农业中运用大数据技术进行高效决策的方法与应用,旨在通过分析海量数据为农业生产提供智能化、科学化的指导和支持。 本段落介绍了一种基于大数据决策的智慧农业自动控制系统,该系统由多个关键部分组成:感知层、数据处理层、网络层、决策系统以及各种智能终端。其中,感知层利用分布式传感器网络进行数据采集;数据处理层则采用嵌入式控制器来完成相关任务;而网络传输方面,则是通过无线传输技术实现的。此外,该系统的决策机制基于大数据技术的支持,实现了智能化和自动化的决策过程。本段落还提供了智慧灌溉系统的信息流程图,并详细说明了整个智慧农业自动控制系统的各个组成部分。
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    本演示文稿探讨了如何利用数据智能技术优化制造业中的供应链管理,通过建立“供应链控制塔”实现对生产流程、库存及物流等环节的有效监控与调控。 制造业供应链控制塔数据智能解决方案.pptx介绍了如何利用先进的数据分析技术优化制造企业的供应链管理流程,通过构建智能化的监控平台来提高效率、降低成本并增强决策支持能力。此方案旨在帮助企业更好地应对市场变化和技术挑战,实现可持续发展和竞争力提升。
  • 推动慧农发展(化服务
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    本文档探讨了针对金融保险行业的全面大数据解决方案,并提出了构建智慧保险大数据平台的具体策略和实施路径。 金融保险行业大数据整体解决方案智慧保险大数据平台建设方案.docx 该文档主要讨论了在金融保险行业中如何通过构建一个全面的大数据解决方案来提升业务效率与服务质量,并详细介绍了智慧保险大数据平台的建设思路、技术架构以及实施步骤等内容,旨在帮助保险公司更好地利用大数据分析工具进行风险管理、产品创新和客户关系管理等。
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    本文档探讨并设计了一套全面的智慧农业大数据平台构建方案,旨在通过整合和分析农业生产数据来提高农作物产量与质量。该方案详细阐述了技术架构、关键功能模块以及实施策略,为现代农业智能化转型提供有力支持。 方案内容涵盖了智慧农业大数据平台的设计方案,包括项目背景、需求分析、技术难点和技术实现等方面的内容,适用于政企类信息化项目的方案编写参考。
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    本演示文稿探讨了通过运用大数据和模型驱动技术实现智能制造的数字化转型策略及应用案例。 ### 大模型和数据要素赋能智能制造数字化解决方案 #### 一、引言 当前全球制造业正面临前所未有的挑战与机遇。市场竞争的加剧和技术的进步迫使传统制造企业进行转型升级,以保持竞争力。在这种背景下,数字化转型成为推动制造业变革的关键因素之一。在这个过程中,大模型技术和数据要素发挥了至关重要的作用。本段落将详细介绍大模型技术及其在智能制造中的应用、数据要素的作用,并探讨如何构建有效的数字化解决方案。 #### 二、大模型技术及其在智能制造中的应用 ##### 1. 大模型定义与发展趋势 大模型是一种参数规模庞大且结构复杂的深度学习模型,具有强大的表征学习能力和泛化能力。近年来,随着计算能力的提升和数据量的爆发式增长,大模型在语音识别、图像处理及自然语言处理等多个领域取得了突破性进展,并逐步拓展到智能制造等领域。 ##### 2. 大模型在智能制造中的具体应用 - **产品设计优化**:利用大模型进行智能分析与优化,可以显著提高设计效率和准确性。 - **性能模拟与预测**:通过模拟预测产品的性能表现,在设计初期发现问题并改进。 - **个性化定制**:根据用户需求及市场趋势提供个性化的定制方案。 生产流程方面: - 通过对生产流程的智能优化,提升整体效率并降低成本; - 利用大模型对质量数据进行实时监控和追溯以确保产品质量; - 智能管理能源消耗实现节能减排。 故障诊断与预测: - 快速定位故障原因,并提供解决方案; - 预测性维护通过监测设备运行状态,提前发现潜在问题从而降低维护成本; - 通过对设备寿命的智能化管理延长其使用寿命。 #### 三、数据要素及其在智能制造中的作用 ##### 1. 数据要素概述及来源 数据要素是指以电子形式存在的,并可通过计算方式发挥重要价值的数据资源。这些数据来源于企业内部生产和市场信息,以及供应链和物联网等外部渠道。它们具有非竞争性、可复制性和巨大的潜在价值。 ##### 2. 数据采集、处理与存储技术 为了有效利用数据要素,需要采用一系列先进的技术支持: - **数据采集**:通过传感器、RFID及工业互联网等技术实时收集生产现场的数据; - **数据处理**:运用大数据分析和机器学习对数据进行清洗整合以及挖掘价值信息; - **数据存储**:使用分布式存储或云存储确保高效且安全可靠。 ##### 3. 数据驱动的生产流程优化策略 包括: - 借助数据分析实现精益化生产理念,提高效率、降低成本。 - 实时基于预测模型调整生产计划以进行智能调度安排。 - 利用用户数据提供个性化定制产品服务。 #### 四、数字化解决方案架构设计与实践 为了更好地推动智能制造的发展目标,需要从以下几个方面着手构建数字化解决方案: - **明确业务需求**:根据企业的实际情况确定具体的业务需求和目标(如提升生产效率、降低运营成本)。 - **设计方案**:结合大模型技术和数据要素,制定出符合企业实际需求的架构方案。 - **实施与优化**:通过持续迭代及改进确保所设计解决方案的有效性和实用性。 #### 五、总结与展望 大模型技术以及数据要素对于智能制造的发展至关重要。将这些先进技术应用于具体场景中不仅能显著提升生产效率和产品质量,还能实现更加灵活且个性化的制造模式。未来随着技术进步和应用场景的不断拓展,智能制造将在更广泛的领域展现其巨大的潜力及价值。
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    本演示文稿探讨了构建高效、灵活的大数据智能平台的关键要素与实施方案,旨在为企业提供数据分析及决策支持的新视角。 大数据情报平台建设方案旨在通过整合各类数据资源和技术手段,构建一个高效、智能的情报分析系统。该平台将支持数据分析挖掘、实时监控预警等功能,并结合行业特点提供定制化解决方案,助力企业和机构提升决策效率与竞争力。
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    简介:Protogen智能制造平台是一站式解决方案提供商,致力于通过先进的技术如AI、大数据等优化制造流程,提升生产效率和产品质量。 原生由Turquo Cabbit和Wolfgasm环境设置指南位于/firmware/00。 环境设置运行/firmware/Face2header/APP/New_Gens.exe添加新的PROTOGEN或编辑存在的PROTOGEN,输入{Protogen name}、颜色代码和REMOTE主题编号;输入REMOTE的脸部颜色:R、G 和 B,范围为 0 至 255;输入REMOTE主题编号,在 /firmware/image/color_theme 中设置主题,并遵循/00 的文件夹排列和命名规则。然后运行/firmware/Face2header/APP/Face2header.exe生成包含BLE和Face位图的UUID的头文件在/firmware/Face2header/Configure/{Protogen name}/LED。