《生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理》課件

生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理通過高效的生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理，企業(yè)可以獲得實(shí)時(shí)洞見并做出準(zhǔn)確決策，從而優(yōu)化生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。課程大綱數(shù)據(jù)收集學(xué)習(xí)如何有效地收集各類生產(chǎn)數(shù)據(jù),包括傳感器數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)、工藝參數(shù)等。數(shù)據(jù)分析掌握數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù),對(duì)收集的生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析,挖掘有價(jià)值的洞見。數(shù)據(jù)可視化學(xué)習(xí)使用可視化技術(shù),將復(fù)雜的生產(chǎn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀易懂的圖表和儀表板。數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘方法,對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和建模,為決策提供支持。生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理的重要性1提高生產(chǎn)效率通過對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析和優(yōu)化,可以識(shí)別瓶頸和提高生產(chǎn)線的整體效率。2增強(qiáng)質(zhì)量控制嚴(yán)格的數(shù)據(jù)收集和監(jiān)控有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并進(jìn)行糾正,從而確保產(chǎn)品質(zhì)量。3降低生產(chǎn)成本數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)并消除浪費(fèi),優(yōu)化人力、資源和能源的使用。4增強(qiáng)客戶滿意度及時(shí)掌握客戶需求并快速響應(yīng),可以大幅提升客戶體驗(yàn)和滿意度。生產(chǎn)數(shù)據(jù)收集的方法傳感器采集通過安裝各類傳感器,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)生產(chǎn)設(shè)備和環(huán)境數(shù)據(jù),獲取原始的生產(chǎn)數(shù)據(jù)。信息系統(tǒng)記錄利用企業(yè)內(nèi)部的ERP、MES、SCADA等信息系統(tǒng),采集生產(chǎn)過程中的各類信息。人工記錄由生產(chǎn)人員手工填寫生產(chǎn)日志,記錄生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵信息。外部數(shù)據(jù)融合整合供應(yīng)商、客戶等外部信息,與內(nèi)部生產(chǎn)數(shù)據(jù)相結(jié)合,形成更完整的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理1數(shù)據(jù)采集從各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)收集原始數(shù)據(jù),確保數(shù)據(jù)的全面和可靠性。2數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、校正和格式化,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。3數(shù)據(jù)存儲(chǔ)采用合適的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和存儲(chǔ)架構(gòu),確保數(shù)據(jù)安全、便捷和高效的存儲(chǔ)。4數(shù)據(jù)管理建立數(shù)據(jù)權(quán)限管理、版本控制、備份等機(jī)制,有效管理生產(chǎn)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析與可視化數(shù)據(jù)分析和可視化是生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理的關(guān)鍵步驟。通過對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析,可以發(fā)現(xiàn)潛在的模式和趨勢(shì),為企業(yè)提供關(guān)鍵的決策支持。同時(shí),將分析結(jié)果以直觀的圖表和圖形展示,能讓數(shù)據(jù)洞見更易被管理層和相關(guān)人員理解和應(yīng)用。從原材料采購、生產(chǎn)過程、產(chǎn)品質(zhì)量到供應(yīng)鏈管理,各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)都可以通過分析和可視化手段進(jìn)行分析,為企業(yè)提供全面的數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)挖掘隱藏規(guī)律通過數(shù)據(jù)挖掘,發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中的潛在規(guī)律和關(guān)聯(lián)性。預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)利用預(yù)測(cè)分析模型,對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),洞察未來可能發(fā)生的變化。優(yōu)化決策制定基于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果,為生產(chǎn)決策提供依據(jù),提高決策質(zhì)量。數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)數(shù)據(jù)安全建立完善的數(shù)據(jù)安全體系,采取嚴(yán)格的數(shù)據(jù)加密、訪問控制等措施,確保生產(chǎn)數(shù)據(jù)不被非法訪問或篡改。隱私合規(guī)嚴(yán)格遵守個(gè)人隱私保護(hù)相關(guān)法律法規(guī),收集和使用生產(chǎn)數(shù)據(jù)時(shí)獲得用戶授權(quán),確保個(gè)人隱私安全。應(yīng)急預(yù)案制定數(shù)據(jù)安全應(yīng)急預(yù)案,定期進(jìn)行演練,以提高應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)泄露等安全事故的能力。安全審計(jì)定期進(jìn)行安全審計(jì),識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn),不斷優(yōu)化和完善數(shù)據(jù)安全管理措施。生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理流程1數(shù)據(jù)采集通過各類傳感器和設(shè)備實(shí)時(shí)采集生產(chǎn)數(shù)據(jù)2數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化處理3數(shù)據(jù)存儲(chǔ)將經(jīng)過預(yù)處理的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉庫中4數(shù)據(jù)分析利用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)進(jìn)行深度分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理的核心流程包括數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、存儲(chǔ)和分析。通過標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)采集手段,將各類生產(chǎn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集并進(jìn)行預(yù)處理,存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉庫中。利用先進(jìn)的分析技術(shù),深入挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值,為生產(chǎn)決策提供支持。生產(chǎn)數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景質(zhì)量管理利用生產(chǎn)數(shù)據(jù)監(jiān)控和改善產(chǎn)品質(zhì)量,提高生產(chǎn)效率和降低成本。設(shè)備維護(hù)基于生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)性維護(hù),降低設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)。供應(yīng)鏈優(yōu)化通過生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析供需情況,優(yōu)化庫存和物流管理,提升供應(yīng)鏈效率。決策支持利用生產(chǎn)數(shù)據(jù)支持產(chǎn)品規(guī)劃、生產(chǎn)排程和管理決策,提高決策的科學(xué)性。生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量生產(chǎn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)往往存在誤差、遺漏和不一致的問題,需要持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)收集流程。海量數(shù)據(jù)海量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)給存儲(chǔ)和處理帶來了巨大挑戰(zhàn),需要先進(jìn)的數(shù)據(jù)管理技術(shù)。數(shù)據(jù)孤島各部門和系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)難以共享,造成信息孤島,影響決策效率。安全隱私生產(chǎn)數(shù)據(jù)涉及商業(yè)機(jī)密和個(gè)人隱私,需要建立完善的數(shù)據(jù)安全機(jī)制。生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理的工具與技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法從生產(chǎn)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的模式和洞見,為優(yōu)化生產(chǎn)流程提供支持。大數(shù)據(jù)分析使用Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)框架,能夠高效地處理海量的生產(chǎn)數(shù)據(jù),提供實(shí)時(shí)分析與預(yù)測(cè)。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)部署各類傳感器設(shè)備,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)全過程的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集,為生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理提供基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)可視化使用信息可視化工具,將復(fù)雜的生產(chǎn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為直觀的圖表和報(bào)表,方便決策支持。生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理的最佳實(shí)踐1數(shù)據(jù)收集標(biāo)準(zhǔn)化建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集規(guī)范,確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。2數(shù)據(jù)存儲(chǔ)優(yōu)化采用高效的數(shù)據(jù)庫解決方案,提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪問的性能。3數(shù)據(jù)分析可視化利用數(shù)據(jù)可視化工具,將復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易于理解的圖表和報(bào)告。4數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)建模應(yīng)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘算法,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的模式和趨勢(shì),為決策提供支持。生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理的未來展望增強(qiáng)AI和機(jī)器學(xué)習(xí)未來生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理將更多依賴于AI和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。這將幫助企業(yè)更快地從大量復(fù)雜的生產(chǎn)數(shù)據(jù)中挖掘洞見和預(yù)測(cè)趨勢(shì)。物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算隨著工廠設(shè)備和傳感器的智能化,生產(chǎn)數(shù)據(jù)的采集和分析將更實(shí)時(shí)和分散。這將增強(qiáng)生產(chǎn)管理的洞見和響應(yīng)速度。數(shù)據(jù)可視化和交互生產(chǎn)數(shù)據(jù)的可視化和交互化將進(jìn)一步提升企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的理解和應(yīng)用。直觀的數(shù)據(jù)面板和報(bào)表有助于快速洞見和決策。數(shù)據(jù)安全與隱私隨著數(shù)據(jù)的重要性不斷提高,數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)將成為生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理的關(guān)鍵議題。制定有效的數(shù)據(jù)治理策略很關(guān)鍵。案例分享:制造業(yè)數(shù)據(jù)管理制造業(yè)是數(shù)據(jù)管理的重點(diǎn)行業(yè)之一。生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的大量工藝數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)等,需要通過先進(jìn)的數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、分析等技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)全過程的可視化管理和優(yōu)化。以某汽車制造企業(yè)為例,該企業(yè)建立了完整的工廠數(shù)據(jù)管理系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了從生產(chǎn)計(jì)劃、設(shè)備運(yùn)行、質(zhì)量檢測(cè)到供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的全面數(shù)據(jù)采集和分析,有效提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。案例分享:零售業(yè)數(shù)據(jù)管理零售業(yè)是數(shù)據(jù)管理的典型應(yīng)用場景。零售企業(yè)通過收集和分析各種消費(fèi)者行為數(shù)據(jù),包括銷售記錄、客戶屬性、產(chǎn)品偏好等,可以更好地了解客戶需求,優(yōu)化銷售策略。數(shù)據(jù)管理不僅提高了零售企業(yè)的運(yùn)營效率,還能支撐個(gè)性化營銷、精準(zhǔn)決策等,為企業(yè)創(chuàng)造更多商業(yè)價(jià)值。但同時(shí)也面臨數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)等挑戰(zhàn)。物流行業(yè)數(shù)據(jù)管理案例物流行業(yè)面臨著多樣化的產(chǎn)品、復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)以及時(shí)刻變化的需求,有效的數(shù)據(jù)管理舉足輕重。一家大型物流企業(yè)通過構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)、實(shí)時(shí)監(jiān)控物流全鏈條數(shù)據(jù),有效提升了運(yùn)營效率、降低了成本,并提高了客戶滿意度。該公司運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù),深挖了客戶需求模式和運(yùn)輸路徑優(yōu)化等,幫助企業(yè)做出更精準(zhǔn)的決策。同時(shí),采取嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全措施,確保敏感信息得到可靠保護(hù)。案例分享:醫(yī)療健康數(shù)據(jù)管理精準(zhǔn)診斷醫(yī)療健康數(shù)據(jù)管理可以幫助醫(yī)院使用大型醫(yī)療設(shè)備進(jìn)行更精準(zhǔn)的診斷,縮短診斷時(shí)間并提高患者滿意度?；颊咝畔⒄贤ㄟ^整合電子病歷、醫(yī)囑、檢查結(jié)果等多元數(shù)據(jù),醫(yī)療健康數(shù)據(jù)管理可以為醫(yī)生提供全面的患者健康信息,提升診療水平。遠(yuǎn)程健康監(jiān)測(cè)利用可穿戴設(shè)備和移動(dòng)應(yīng)用,醫(yī)療健康數(shù)據(jù)管理可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)患者生理指標(biāo),并及時(shí)預(yù)警潛在健康風(fēng)險(xiǎn)。金融行業(yè)數(shù)據(jù)管理案例分享金融行業(yè)是數(shù)據(jù)密集型的代表,大量交易、客戶、風(fēng)險(xiǎn)等數(shù)據(jù)需要高效管理。例如銀行會(huì)依靠客戶畫像、行為分析等提升服務(wù)質(zhì)量,保險(xiǎn)公司利用數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)客戶流失、欺詐等。此外,監(jiān)管部門也會(huì)通過數(shù)據(jù)分析加強(qiáng)對(duì)金融市場的監(jiān)管。有效的金融數(shù)據(jù)管理需要建立標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)架構(gòu)、完善的數(shù)據(jù)治理體系,并結(jié)合前沿的數(shù)據(jù)分析技術(shù),以提升業(yè)務(wù)決策水平、風(fēng)險(xiǎn)管控能力和客戶體驗(yàn)。生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理的KPI指標(biāo)3核心生產(chǎn)數(shù)據(jù)產(chǎn)量、質(zhì)量、成本三大關(guān)鍵指標(biāo)10數(shù)據(jù)采集點(diǎn)分布在生產(chǎn)各環(huán)節(jié)的傳感器和監(jiān)控設(shè)備20%數(shù)據(jù)分析覆蓋率目標(biāo)是全面提升至80%以上95%數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性為確保可靠決策,數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性目標(biāo)達(dá)95%數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)質(zhì)量管理數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)治理是確保數(shù)據(jù)資產(chǎn)得到有效管理和控制的一系列過程和政策。它涉及制定標(biāo)準(zhǔn)、分配責(zé)任、監(jiān)控和改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)質(zhì)量管理數(shù)據(jù)質(zhì)量管理聚焦于持續(xù)監(jiān)測(cè)、評(píng)估和提升數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、及時(shí)性和一致性。通過制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)則來維護(hù)數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與數(shù)據(jù)共享1數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的重要性制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)能確保數(shù)據(jù)的高質(zhì)量和有效共享。標(biāo)準(zhǔn)有利于信息的無縫整合和跨系統(tǒng)使用。2數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定要考慮行業(yè)需求、技術(shù)發(fā)展、監(jiān)管要求等因素,并根據(jù)實(shí)際情況靈活調(diào)整。鼓勵(lì)行業(yè)內(nèi)協(xié)作制定標(biāo)準(zhǔn)。3數(shù)據(jù)共享的意義數(shù)據(jù)共享可以提高決策效率、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、發(fā)現(xiàn)新的價(jià)值機(jī)會(huì)。良好的數(shù)據(jù)共享機(jī)制是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)。4數(shù)據(jù)共享的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)隱私和安全、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、利益相關(guān)方協(xié)作等問題需要解決。制定相應(yīng)的制度和技術(shù)保障措施至關(guān)重要。生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理的倫理與法規(guī)數(shù)據(jù)隱私與安全確保生產(chǎn)數(shù)據(jù)的隱私和安全,遵守相關(guān)法律法規(guī),保護(hù)用戶信息,建立健全的數(shù)據(jù)安全機(jī)制。數(shù)據(jù)倫理責(zé)任在數(shù)據(jù)收集、分析和應(yīng)用中,需遵循數(shù)據(jù)倫理原則,尊重個(gè)人隱私,保護(hù)弱勢(shì)群體利益,防止數(shù)據(jù)歧視。合規(guī)性管理建立生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理的合規(guī)性管理體系,確保符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)及相關(guān)法規(guī)要求,提高數(shù)據(jù)管理的透明度。知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)保護(hù)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的知識(shí)產(chǎn)權(quán),防止非法使用和泄露,建立知識(shí)產(chǎn)權(quán)管理機(jī)制,維護(hù)企業(yè)利益。生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理的組織架構(gòu)組織模型通常采用矩陣制或項(xiàng)目制,既有數(shù)據(jù)管理職能部門,又有各業(yè)務(wù)單元數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人。數(shù)據(jù)治理成立數(shù)據(jù)治理委員會(huì),制定數(shù)據(jù)策略和標(biāo)準(zhǔn),確保數(shù)據(jù)管理流程和責(zé)任落實(shí)。人員配置配備數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、數(shù)據(jù)工程師等專業(yè)人才,提升數(shù)據(jù)管理能力。數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)管理需與數(shù)字化戰(zhàn)略深度融合,推動(dòng)整個(gè)企業(yè)數(shù)據(jù)能力的提升。生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理的人才培養(yǎng)培養(yǎng)全面型人才擁有數(shù)據(jù)分析、IT技術(shù)、業(yè)務(wù)知識(shí)和跨部門協(xié)作能力的復(fù)合型人才是關(guān)鍵。建立持續(xù)培訓(xùn)機(jī)制定期舉辦數(shù)據(jù)管理相關(guān)培訓(xùn)課程,確保員工掌握最新技能和工具。打造數(shù)據(jù)文化鼓勵(lì)員工主動(dòng)關(guān)注數(shù)據(jù),培養(yǎng)使用數(shù)據(jù)分析解決問題的意識(shí)和習(xí)慣。引進(jìn)外部專家聘請(qǐng)行業(yè)頂尖的數(shù)據(jù)管理專家為員工提供指導(dǎo)和咨詢。生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理的變革管理制定變革愿景明確數(shù)據(jù)管理變革的目標(biāo)和預(yù)期結(jié)果,激發(fā)全組織的參與和支持。建立變革團(tuán)隊(duì)組建跨部門的變革管理團(tuán)隊(duì),凝聚共識(shí),推動(dòng)數(shù)據(jù)管理流程和文化的轉(zhuǎn)型。分階段實(shí)施采取漸進(jìn)式的變革方法,分步實(shí)施,及時(shí)評(píng)估反饋,保證變革的有序推進(jìn)。培養(yǎng)變革意識(shí)持續(xù)加強(qiáng)組織成員的數(shù)據(jù)管理意識(shí),營造積極主動(dòng)的變革文化。管控變革風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和應(yīng)對(duì)變革過程中可能出現(xiàn)的各種風(fēng)險(xiǎn),確保變革的順利進(jìn)行。生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理的融合創(chuàng)新1跨界協(xié)作打破部門壁壘,整合生產(chǎn)、供應(yīng)鏈、質(zhì)量、物流等部門的數(shù)據(jù)資源,實(shí)現(xiàn)全流程的數(shù)據(jù)互聯(lián)互通。2技術(shù)融合結(jié)合大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新興技術(shù),提升生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理的智能化水平。3商業(yè)模式創(chuàng)新利用生產(chǎn)數(shù)據(jù)開發(fā)個(gè)性化產(chǎn)品和服務(wù),滿足客戶需求,打造新的收入增長點(diǎn)。4價(jià)值鏈重塑通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)重構(gòu)企業(yè)價(jià)值鏈,優(yōu)化生產(chǎn)、供應(yīng)、營銷等環(huán)節(jié),提升全產(chǎn)業(yè)鏈的運(yùn)營效率。生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理的發(fā)展趨勢(shì)智能化和自動(dòng)化利用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集、分析和決策支持。推動(dòng)從數(shù)據(jù)收集到應(yīng)用的全流程智能化。云計(jì)算和大數(shù)據(jù)借助云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù),實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的集中存儲(chǔ)、彈性擴(kuò)展和智能分析,提高數(shù)據(jù)處理能力和可視化水平?？缦到y(tǒng)集成打通生產(chǎn)、質(zhì)量、設(shè)備、物流等各個(gè)系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)孤島,實(shí)現(xiàn)全流程數(shù)據(jù)的無縫連接和深度融合。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策利用生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和預(yù)測(cè)