多工厂MOM实施项目经验分享：平衡共性与个性，筑牢项目成功根基
在多工厂MOM（制造运营管理）项目同步实施场景中，共性需求与个性需求的平衡的是决定项目成败的核心关键。若处理不当，极易陷入两大误区：要么采用“一刀切”模式，导致系统无法适配单一工厂的实际业务场景，难以落地应用；要么陷
BOM（物料清单）的不规范会给制造企业带来一系列负面影响，主要包括以下几个方面：
2024-01-10
工业数字化的关键所在，是兼具制造与信息赋能工业数字化升级；新型工业化的路径，即“工业装备数字化、工业网络全连接、工业软件云化和工业数据价值化”，这四个措施被归纳为“工业新四化”。
2023-12-27
数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。国际数据管理协会给出的定义为：数据治理是对数据资产管理行使权利和控制的活动集合。数据治理具有以下几方面价值：
2023-12-19
工业互联网围绕全产业链、全价值链、全要素的全面链接，构建新一代信息技术赋能制造业的新生态，强调海量生产要素的互联互通、运行数据的价值挖掘和工业知识的沉淀复用，这为大模型的应用提供了“天然土壤”。具有大算力、大算法和大数据特征的大模型，将在以下3个方面进一步优化工业互联网。
2023-12-07
大模型相比基于垂直领域的AI模型主要有以下两点优势：
2023-11-29
产线控制系统建模需要基于客观的数据和理论，通过数学模型和算法来描述产线控制过程，对其进行优化和改进。只有建立合理的建模方法，才能实现产线控制系统的高效运行和优化，包含以下几个步骤：
2023-11-23
