电商资讯 2020-06-09 10:25:19
随着企业的发展，制造供应链管理的复杂性越来越高，数据也越来越复杂。大数据技术可用于供应链的每个环节，从需求生成、产品设计到采购、制造、订单、物流和协作。通过大数据分析，可以实现库存信息、订单信息和配送信息的数字化、可视化和信息化，最终达到降低成本、提高效率和提高产品质量的目的。
作为供应链管理和应用开发平台的一站式服务提供商，瑞尚具备海量数据管理、敏捷开发、数据分析和挖掘的能力，并结合制造业的特点，赋予制造业力量，帮助工业企业从传统制造向智能制造转型升级。
无论是流程制造、离散制造还是混合制造，每天都会产生大量数据。许多生产和制造环节依赖于数据的生成和数据的变化来进行生产循环。然而，在数据管理方面仍然存在许多问题。
1、挖掘数据价值困难
来自仪器仪表、设备和工业机器人的数据已进入生产信息系统或制造执行系统，但它们大多用于在线监控和历史数据查看，不能用于海量数据分析。
2.信息孤岛现象十分严重
制造业中的各种信息系统，如制造执行系统、客户关系管理、供应链等。拥有大量的生产和运营数据，这些数据往往是分开的。即使一些系统有交互，也很少有交互信息，信息孤岛现象严重。
3.缺乏数据管理手段
制造业有许多生产系统和自动化设备。重点主要是生产。在许多情况下，数据管理中的人员和技术输入被忽略了。无法有效管理数据资源和建立数据管理机制，为生产经营提供有效的数据指导。
整体解决方案架构
通过整合企业现有业务系统的数据，可以得到各个系统的内部数据关系。对于生产，连接ERP、MES、PMS等系统，实时更新生产数据，一键观察数据，掌握数据结构，实现零编码的数据关联、添加、组合、汇总和透视，并对数据内容进行分组、分段、过滤和替换。经理可以通过不同的客户看板实时掌握整体生产情况。
客户价值：
1.轻松的大数据管理
该公司提供一站式大数据管理和应用程序开发能力，进行数据集成、分析和挖掘、任务调度等。简单方便，使业务人员能够更加专注于业务数据应用并提高效率。
2.智能工业互联网
帮助制造业在工业互联网上实现智能互联，如设备健康管理、产品全过程跟踪、优化生产流程、提高产量等，全面提升智能制造水平。
3、敏锐的洞察力分析
整合内部生产经营数据和外部市场环境数据，有助于决策者从更高、更全面的角度洞察生产、产品和市场数据，从而提高产品和企业的市场竞争力。
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