大數(shù)據(jù)時代制造企業(yè)協(xié)同管理創(chuàng)新(ppt48頁)(編輯修改稿)
2025-03-29 10:38 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 戰(zhàn) 大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、第三次工業(yè)革命 全面基于信息和網(wǎng)絡(luò)的生產(chǎn)和創(chuàng)新模式 新興產(chǎn)業(yè)；虛擬化、網(wǎng)絡(luò)化的企業(yè)形態(tài)； 產(chǎn)業(yè)升級的發(fā)展路徑、商業(yè)模式的調(diào)整 未來信息時代的管理者、 數(shù)字化企業(yè)的領(lǐng)航人 13 越是成功的企業(yè)家，可能越是沒有感受到互聯(lián)網(wǎng)對他所在的傳統(tǒng)行業(yè)帶來的“沖擊”，因為他的成功“掩蓋”了危機。 —— 《 創(chuàng)業(yè)邦 》 14 企業(yè)如何應(yīng)對？ 調(diào)整戰(zhàn)略 擁抱 化 變 大數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)化為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè) 帶來的發(fā)展空間 傳統(tǒng)的企業(yè)理論、商業(yè)模式、 管理理念、運營形式、管理方法 等在大數(shù)據(jù)時代的創(chuàng)新需求 關(guān)注 目錄 大數(shù)據(jù)與工業(yè) 大數(shù)據(jù)時代的沖擊 企業(yè)生態(tài)圈協(xié)同發(fā)展 企業(yè)管理模式的轉(zhuǎn)變 數(shù)字化運營系統(tǒng)的構(gòu)建 大數(shù)據(jù)與世界工業(yè)革命 大數(shù)據(jù)與中國制造強國戰(zhàn)略 扎根于大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能、機器人等突破性技術(shù)，工業(yè) 、優(yōu)化虛擬和現(xiàn)實世界中的資源、人才和信息，致力于打造高靈活度、高資源利用率的 “ 智能工廠 ”，實現(xiàn)從產(chǎn)品開發(fā)、采購、制造、分銷、零售、到終端客戶的連續(xù)、實時信息流通。 這條貫穿整個商業(yè)價值鏈的 “ 數(shù)字線程 ” ， 大數(shù)據(jù)與工業(yè) 大數(shù)據(jù)時代的企業(yè)管理與決策 數(shù)據(jù)從哪里來？ 數(shù)據(jù)怎么用？ 除了上帝，任何人都必須用數(shù)據(jù)來說話。 工業(yè)大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)貫穿產(chǎn)業(yè)鏈始終，是企業(yè)的重要的核心資產(chǎn)：工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用將貫穿設(shè)計、制造、營銷、服務(wù)全過程，成為生產(chǎn)輔助決策的支撐，更成為企業(yè)生產(chǎn)的重要生產(chǎn)要素。 大數(shù)據(jù)的獲取方式 ?大數(shù)據(jù)來源 —— 產(chǎn)品數(shù)據(jù)、運營數(shù)據(jù)、價值鏈數(shù)據(jù) ?大數(shù)據(jù)的獲取方式包括以下幾個方面： ?一是通過智能終端和智能產(chǎn)品直接采集數(shù)據(jù)，并通過物聯(lián)網(wǎng)傳輸?shù)酱髷?shù)據(jù)平臺 。 ?二是通過端到端的全渠道營銷，實時收集和監(jiān)測消費者數(shù)據(jù)和產(chǎn)品數(shù)據(jù) 。 ?三是通過整合企業(yè)內(nèi)外各種數(shù)據(jù)資源，建立大數(shù)據(jù)體系。 22 大數(shù)據(jù)怎么用？在工業(yè)領(lǐng)域的基礎(chǔ)應(yīng)用 1 ?加速產(chǎn)品創(chuàng)新： 挖掘和分析 客戶與工業(yè)企業(yè) 之間的交互和交易行為數(shù)據(jù)，能夠幫助客戶 參與 到產(chǎn)品的需求分析和產(chǎn)品設(shè)計等創(chuàng)新活動中。 ?產(chǎn)品故障診斷與預測： 無所不在的傳感器、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的引入使得產(chǎn)品故障實時診斷變?yōu)楝F(xiàn)實，大數(shù)據(jù)應(yīng)用、建模與仿真技術(shù)則使得 預測動態(tài)性 成為可能。 ?工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)生產(chǎn)線的大數(shù)據(jù)應(yīng)用： 現(xiàn)代化工業(yè)制造 生產(chǎn)線安裝有數(shù)以千計的 小型傳感器 ，來探測溫度、壓力、熱能、振動和噪聲。 ?工業(yè)供應(yīng)鏈的分析和優(yōu)化： 通過大數(shù)據(jù)提前 分析和預測 各地商品 需求量 ，從而提高配送和倉儲的效能，保證了次日貨到的客戶 體驗 。 23 ?產(chǎn)品銷售預測與需求管理： 通過歷史數(shù)據(jù)的多維度組合，可以看出區(qū)域性需求占比和變化、產(chǎn)品品類的市場受歡迎程度以及最常見的組合形式
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