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新视角 | 新形势下工厂设备管理的5大误区与对策

随着设备自动化、数字化水平的提高,工厂亟需构建新型设备的管理能力,在这个过程中,我们总结了大家常常存在的5个误区,并给出的对策建议,希望可以帮助企业少走一些弯路。

走出工业物联网六大误区,捕获数字化转型价值

现如今,数字化转型是企业成败的关键,但并非所有企业都在转型中游刃有余。新冠疫情的暴发令所有企业瞬间进入“备战状态”,那些未能及时出击、安度危机,并进入恢复模式的企业,将有可能在陷入低谷的同时被时代淘汰。

昆仑数据:工业大数据7大误区

7个误区,分三批,包括规划层面,技术路线方面,以及执行层面,可能遇到的问题。言不及义:脱离业务逻辑的数据分析是浪费案例:曾和合作伙伴探索过空压机的大数据分析。在涉及到工业设备的大数据分析应用中,有很多PHM(设备健康维护管理)的案例。但在跳到

解读传感器选型上常见的误区

现在传感器的应用几乎无孔不入,面对琳琅满目的传感器设备,恐怕了解不是很多的人选择的时候可能都会遇到选型上常见的误区,到底该怎么样来选择呢?工采网小编通过本篇文章就从两个方面带大家走出传感器认识的误区。在选择传感器时,工采网建议首先要了解应用环境以及你

安筱鹏一语道破:为什么数字化转型常常陷入误区与困境?

工业现场存在着不胜枚举的“不确定性”,生产过程的不确定性、市场需求的不确定性、竞争格局的不确定性、未来的不确定性…工业智能正是始于我们面对这些不确定性的恐惧,以及征服这些不确定性的欲望。

“企业上云”热情不减 部署时需走出这三大误区

企业上云,是近年来一个比较热门的话题,社会各界对于云计算的应用状况也十分关注。在技术发展相对缓慢的年代,企业间进行信息共享和传递往往会受制于网络基础、通信水平等的限制。随着物联网、云计算、大数据等前沿技术的兴起,这一切无疑已经发生了巨大的改变。企

资讯 2019-04-10
离散制造业的转型刚需:工业化创业项目的交付误区与投资方向

正是由于供需关系网络如此的分散和市场化,在当前窗口,亟需转型的是它们,需求驱动因素不是政策型/事件型,而是业务变革型——柔性生产的转型。

智能制造存诸多误区 推进智能工厂建设还需呼唤“理性”

在一大批样板智能工厂不断涌现的同时,还有很多制造企业对于智能制造存在诸多认识与实践中的误区,推进智能工厂建设还需呼唤“理性”。

这5个人工智能误区经常挂在嘴边!

IT和商业领袖经常对人工智能(AI)可以为他们的组织做些什么感到困惑,并受到几种AI误解的挑战。Gartner表示,开发人工智能项目的IT和业务负责人必须将现实与神话分开,才能制定未来的战略。Gartner研究副总裁AlexanderLinden表示,随着人工智能技术进入组织,企业和IT领导者必须充分了解人工智能如何为其业务创造价值以及其局限性。人工智能技术只有在它们成为组织战略的一部分,并以正确的方式使用时才能提供价值。Gartner指出了五个关于人工智能的常见误解。误区1:人工

工厂自动化改造的五大误区

“机器人革命”开始,不少企业就已踏上工厂自动化的“不归路”,无人工厂也成为未来工厂的发展趋势。但全自动化流水线却零星地出现大型企业中,尽管政府大力推动机器人换人政策,不少企业领了国家发放的津贴,硬是把设备“晾”在生产车间里。

智能制造有误区 选好队友不被坑

可见我国智能制造的顶层设计上已深刻认识到智能制造/工业4.0的实现不可能一蹴而就,需要循序渐进,补齐短板,并行发力。因此,中国制造企业在实施智能制造过程中应“因企而异”,避免盲目跟风和片面认识。

零点自动化:智能制造有误区 选好队友不被坑

近日,中国工程院院刊《Engineering》刊发了最新观点性文章走向新一代智能制造,为我国制造业智能转型指明并行推进、融合发展的技术路线。可见我国智能制造的顶层设计上已深刻认识到智能制造/工业4.0的实现不可能一蹴而就,需要循序渐进,补齐短板,并行发力。因此,中

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