数据中台

产品简介
Product introduction
        数据中台汇集企业内各类业务平台数据,通过数据接口获取各平台数据,对数据进行集中管理,建立数据关联,通过数据计算和加工为用户挖掘数据价值,同时作为各个业务的数据源,为业务系统提供数据和计算服务。

        见著科技的数据中台可对接公司信息化管理系统ERP企业资源计划、PLM产品生命周期管理、MES制造执行系统、BPM业务流程管理、KMS知识管理系统等,应用大数据技术,对收集的海量数据进行采集、清洗、动态展示、建立模型、预测分析等技术处理,实现从设计、工艺、制造、交付到运维的全生命周期数据管理。
核心优势
Core advantage
多类型数据导入
支持结构化数据 和非结构化数据
易用
平台操作简单易用 任何用户都会用
数据兼容
支持数据库 Hadoop、NoSQL
大容量数据
数据容量 无限扩充
应对问题
Coping with problems

运维参数、工艺参数、质量数据采集

确立时间参照,圈取故障点抽取实效参数,清洗数据

修正参数区间及权重,优化映射关系指数

确认工艺参数与产品质量映射管理基本要素建模,推断生产条件的合理区间

分析故障点和实效参数规划强弱级关联、标签化分类,提纯关联因子

主要功能
major function
生命周期管理
基于大数据的产品
全生命周期管理(PLM)
质量管控
质量管控对接
QS系统数据
智能运维监控
智能运维监控
故障管理
预警管理
场景管理
管理业务
场景设计
各业务单元关注不同内容,支持根据客户需求定制化功能 以及不同数据权限的控制
适配场景
Adaptation scenarios

适用于已实施企业资源计划管理(ERP)系统、产品生命周期管理(PLM)系统、企业生产制造管理(MES)系统的企业,帮助企业实现需求管理、项目管理、产品管理、物料管理、BOM管理、配置管理、工艺管理等功能。

应用价值
Application value

实现数据共享

通过数据平台实现数据集中,确保大数据用户均可使用数据,充分发挥数据作为企业重要资产的业务价值

驱动业务创新

大数据业务人员可以基于明显、可信的数据,进行多维分析和数据挖掘,为产品更新创造了有利条件

调优产品参数

通过工业制造数据和运维数据分析,实现在设计和制造阶段就指导参数调休,降低故障率

提高生产效率

通过导入智能制造平台、APS高级排产与调度来实现对工厂生产过程全数据管理、质量监控与预警、资源可用量管理存储自动化管理、配送智能化管理,提高生产管理效率

提升服务质量

基于大数据的相关技术进行健康状态评估、故障诊断与预测和状态维修决策建议。从而降低维修成本,优化售后服务,为终端用户提供更好的体验的目标。

改善数据质量

从中长期看,大数据对各数据的整合、清洗、有助于整体数据质量的改善,提高数据的实用性

数据中台

数据中台汇集企业内各类业务平台数据,通过数据接口获取各平台数据,对数据进行集中管理,建立数据关联,通过数据计算和加工为用户挖掘数据价值,同时作为各个业务的数据源,为业务系统提供数据和计算服务。

见著科技的数据中台可对接公司信息化管理系统ERP企业资源计划、PLM产品生命周期管理、MES制造执行系统、BPM业务流程管理、KMS知识管理系统等,应用大数据技术,对收集的海量数据进行采集、清洗、动态展示、建立模型、预测分析等技术处理,实现从设计、工艺、制造、交付到运维的全生命周期数据管理。
核心优势
Core advantage

多类型数据导入

支持结构化数据 和非结构化数据

易用

平台操作简单易用 任何用户都会用

数据兼容

支持数据库 Hadoop、NoSQL

大容量数据

数据容量 无限扩充

高并发

高性能的实时 并行挖掘

实时数据集成分析

支持集成和 实时分析
应对问题
Coping with problems

运维参数、工艺参数、质量数据采集

确立时间参照,圈取故障点抽取实效参数,清洗数据

修正参数区间及权重,优化映射关系指数

确认工艺参数与产品质量映射管理基本要素建模,推断生产条件的合理区间

分析故障点和实效参数规划强弱级关联、标签化分类,提纯关联因子

主要功能
major function

生命周期管理

基于大数据的产品全生命周期管理(PLM)

质量管控

质量管控对接QS系统数据

智能运维监控

智能运维监控故障管理预警管理

场景管理

管理业务场景设计

信息互通

故障信息与产品信息联通

业务健康管理

基于大数据的健康管理(PHM)
各业务单元关注不同内容,支持根据客户需求定制化功能 以及不同数据权限的控制
适配场景
major function

适用于已实施企业资源计划管理(ERP)系统、产品生命周期管理(PLM)系统、企业生产制造管理(MES)系统的企业,帮助企业实现需求管理、项目管理、产品管理、物料管理、BOM管理、配置管理、工艺管理等功能。

应用价值
Application value

实现数据共享

通过数据平台实现数据集中,确保大数据用户均可使用数据,充分发挥数据作为企业重要资产的业务价值

驱动业务创新

大数据业务人员可以基于明显、可信的数据,进行多维分析和数据挖掘,为产品更新创造了有利条件

调优产品参数

通过工业制造数据和运维数据分析,实现在设计和制造阶段就指导参数调休,降低故障率

提高生产效率

通过导入智能制造平台、APS高级排产与调度来实现对工厂生产过程全数据管理、质量监控与预警、资源可用量管理存储自动化管理、配送智能化管理,提高生产管理效率

提升服务质量

基于大数据的相关技术进行健康状态评估、故障诊断与预测和状态维修决策建议。从而降低维修成本,优化售后服务,为终端用户提供更好的体验的目标。

改善数据质量

从中长期看,大数据对各数据的整合、清洗、有助于整体数据质量的改善,提高数据的实用性

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