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2022-04
耐材之窗耐火原料指数
综合指数
  • 综合指数:210.38
  • 上月:211.21
  • 环比: -0.39%
  • 去年同期:181.91
  • 同比: +15.65%
产品指数
  • 铝矾土:2450.00 上月:2450.00 环比: 0.00% 去年同期:2302.50 同比: +6.41%
  • 碳化硅:9750.00 上月:8450.00 环比: +15.38% 去年同期:6200.00 同比: +57.26%
  • 鳞片石墨:5100.00 上月:0.00 环比: 0.00% 去年同期:3612.50 同比: +41.18%
  • 中档镁砂:2550.00 上月:2550.00 环比: 0.00% 去年同期:2450.00 同比: +4.08%
  • 普通电熔镁砂:4300.00 上月:4300.00 环比: 0.00% 去年同期:3500.00 同比: +22.86%
  • 棕刚玉:5600.00 上月:0.00 环比: 0.00% 去年同期:4700.00 同比: +19.15%
  • 白刚玉:4975.00 上月:0.00 环比: 0.00% 去年同期:4150.00 同比: +19.88%
  • 棕刚玉:5500.00 上月:0.00 环比: 0.00% 去年同期:4500.00 同比: +22.22%
当前位置:耐材之窗 > 技术信息 > 在数字化时代,数据是企业最宝贵的资产

在数字化时代,数据是企业最宝贵的资产

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发布时间:2021-10-30 浏览量:10361

如何挖掘企业生产经营过程中的数据潜力,让数据说话,通过数据驱动业务方向及公司决策,已成为企业数字化转型成败的关键。无论是优化库存水平,缩短产品交货时间,还是面向特定用户群体优化产品设计,所有决策都需要数据,以及通过数据来洞察改进或提升的空间。

越来越多得企业战略将明确数据是企业的关键资产,分析是不可或缺的能力。这些企业结合实际业务和数据现状,构建基于工业大数据的应用,把产品、设备、资源和人有机结合在一起,推动企业向数字化、智能化转型。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息及形成结论的过程。机器学习是一种使用算法解析数据,并从中学习、自动构建分析模型的数据分析方法,他是人工智能的一个分支,其特点是利用数据训练出模型,然后使用模型进行预测。

在工业领域主要有四种类型的数据分析。

(1)描述性分析

基于历史数据进行统计、概括和总结,以图形、报表等可视化形式展示过去发生了什么。

(2)异常检测

通过检测实时的数据流,分析设备或业务的当前运行状态,如设备异常检测等。异常检测的实时性要求较高,而且一般在边缘端,所以基本不会用到太复杂的分析算法。

(3)预测性分析

利用预测分析模型分析当前和历史数据,对未来或是不确定的事件进行预测。这是一种高级分析技术,主要包括神经网络、回归分析、贝叶斯算法等,对工业企业非常有价值。

(4)规范性分析

基于已经分析得出的运行趋势,通过优化输入来达到期望的结果。例如,需要将产线的产能在此基础上提升5%,需要优化哪些参数或输入。这是一种更高级别的分析技术。

在工业领域中,我们谈论的机器学习主要是预测性分析和规划性分析。

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