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INDUSTRY WEAKNESSES

行業(yè)痛點

  • 數(shù)據(jù)價值難以體現(xiàn)

    分別來自表計、生產(chǎn)設(shè)備、自動化產(chǎn)品數(shù)據(jù)進入生產(chǎn)信息系統(tǒng)或制造執(zhí)行系統(tǒng)、用于初級查看階段，無法進行海量數(shù)據(jù)分析。

  • 數(shù)據(jù)鏈路無法貫通

    制造業(yè)各個信息系統(tǒng)、如MES、CRM、供應(yīng)鏈等，存在大量被割裂的生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)，原生數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象非常嚴重。

  • 缺乏數(shù)據(jù)管理手段

    制造業(yè)擁有眾多系統(tǒng)和設(shè)備，往往更加關(guān)注硬件的管理而忽略了生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理軟件的投入，不能有效為生產(chǎn)經(jīng)營提供有效的數(shù)據(jù)指引。

  • 數(shù)據(jù)質(zhì)量缺乏安全保障

    在數(shù)據(jù)全生命周期過程中，沒有對每個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)進行識別、度量、分析、改進等一系列管理活動，保障數(shù)據(jù)的可用性和安全性。

服務(wù)案例

資產(chǎn)盤點
數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點主要是由規(guī)劃、盤點（物理層、業(yè)務(wù)層）和目錄三部分構(gòu)成，自動化盤點輔助人工，提升資產(chǎn)管控的效率，省時省力。
智能標簽
通過給標簽定義多種規(guī)則和算法，可以批量掃描數(shù)據(jù)，自動將數(shù)據(jù)進行標簽分類。通過標簽找到特定的數(shù)據(jù)，輔助自動盤點數(shù)據(jù)，節(jié)省大量人力。
核查機制
通過文本相似度算法，自上而下，計算數(shù)據(jù)標準規(guī)范與物理數(shù)據(jù)字段之間的關(guān)聯(lián)，給出最好的推薦。這樣就可以對數(shù)據(jù)進行自動合規(guī)核查，達到由“盤”到“規(guī)-治“的過程。
全局瀏覽
瀏覽數(shù)據(jù)表的信息，可以查詢到數(shù)據(jù)表與業(yè)務(wù)之間的關(guān)系、定義部門，數(shù)據(jù)安全情況，數(shù)據(jù)共享條件，數(shù)據(jù)職責部門情況，數(shù)據(jù)規(guī)范合規(guī)情況，數(shù)據(jù)質(zhì)量情況，做到數(shù)據(jù)的一目了然，總覽全局。

智能制造數(shù)據(jù)治理平臺

聯(lián)系方式

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