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数据驱动和智能化在谈企业-的时候一定单独将数据拿出来

数据驱动和智能化

在谈企业-的时候一定单独将数据拿出来谈。但是对应数据问题实际上企业在原有的业务运作和it系统建设中就已经在做。做法有很多，包括构建基础主数据平台、数据-治理体系、bi系统、大数据分析平台等。那么在谈-的时候在数据这个维度有哪些注意点呢？

数据应用于管理和自动化

在阶段，实际上数据仅仅是应用到管理和自动化，我们通过信息化建设，不断地在it系统里面形成数据，通过这些数据来支撑了我们基本的业务运作。比如我们常说的你要完成一个端到端供应链流程，里面涉及到供应商、采购框架协议、采购订单、采购接收单、出库单、付款单等，这些都是数据。而通过这些数据的产生，使用，交互和协同我们完成了一个完整的端到端业务流程，即：数据支撑了基本的业务流程运作，实现管理自动化。

智能工厂的特点用于优化决策的数据分析

智能工厂的特点

用于优化决策的数据分析

嵌入式传感器和互联机械为制造公司产生了大量的大数据。 数据分析可以帮助制造商调查历史趋势、识别模式并做出-的决策。 智能工厂还可以使用来自组织其他部分及其扩展的供应商和分销商生态系统的数据来创建更深入的洞察力。 通过查看来自人力资源、销售或仓储的数据，制造商可以根据销售利润和人员做出生产决策。 可以将操作的完整数字表示创建为“数字孪生”。

智能工厂是实现智能制造的重要载体

近年来，在-的推动下，各种技术快速发展，-是互联网带来的商业模式变化加速企业的生产制造模式变革，越来越多的中国制造企业在积极进行智能制造的探索。智能工厂是实现智能制造的重要载体，智能工厂的建设过程中，智能物流的规划与设计同时也是内容。与传统的以产品和生产线为中心的工厂规划理念不同，智能工厂的规划需要考虑未来-客户定制和物联网的大背景，以客户为中心，遵循“大物流、小生产”理念，实现客户、研发、采购供应、生产、服务等全价值链的“精益流动”。智能物流是联接企业上下游之间、以及企业端到端价值链各个环节的集物流、信息流、资金流于一体的重要桥梁，因而智能物流的规划是智能工厂能否实现智能化精益流动的关键所在。