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打造以經(jīng)營為中心,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程透明化管理
幫助企業(yè)合理產(chǎn)能分配,提高資源利用率
快速打造數(shù)字化生產(chǎn)線,實(shí)現(xiàn)全流程追溯
生產(chǎn)過程精準(zhǔn)追溯,滿足企業(yè)合規(guī)要求
以六西格瑪為理論基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量全數(shù)字化管理
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對設(shè)備進(jìn)行全生命周期管理,提高設(shè)備綜合利用率
實(shí)現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)的實(shí)時采集與監(jiān)控
利用數(shù)字化技術(shù)提升油氣勘探的效率和成功率
鉆井計(jì)劃優(yōu)化、實(shí)時監(jiān)控和風(fēng)險(xiǎn)評估
提供業(yè)務(wù)洞察與決策支持實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動決策
打通數(shù)據(jù)孤島 實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程全透明化
實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期的質(zhì)量管理與追溯
精準(zhǔn)制定生產(chǎn)計(jì)劃 合理配置生產(chǎn)資源
全面可視的生產(chǎn)質(zhì)量統(tǒng)計(jì)與追溯
一鍵生成排產(chǎn)計(jì)劃,有效提升資源利用率
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打造數(shù)字化工廠,全面提升產(chǎn)品質(zhì)量
快速應(yīng)對訂單變化,大幅減少企業(yè)資源浪費(fèi)
實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品報(bào)價(jià)快速精準(zhǔn),全面實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)透明化
打造生產(chǎn)計(jì)劃自動排產(chǎn)信息化平臺
前段時間BigInsights V4.1發(fā)布時,首次將強(qiáng)大的Hadoop擴(kuò)展至Power平臺之上,但僅限于產(chǎn)品中的開源組件,如HDFS/YARN/HBASE/HIVE等。如今最新產(chǎn)品更新包的發(fā)布使得BigInsights中的其他IBM增加組件:BigSQL、BigR等,也可以輕松運(yùn)行在Power之上。
流計(jì)算也能像數(shù)據(jù)庫那樣保證數(shù)據(jù)不丟失嗎?
文章從華大基因推出腫瘤基因檢測服務(wù)、大數(shù)據(jù)預(yù)測早產(chǎn)兒病情、廣東省人民醫(yī)院利用大數(shù)據(jù)調(diào)配床位3個醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例中,以應(yīng)用背景、數(shù)據(jù)源、圖說場景、實(shí)現(xiàn)途徑、應(yīng)用效果5個視角去看待大數(shù)據(jù)在醫(yī)療的應(yīng)用狀況。
Cognos審計(jì)日志是對系統(tǒng)事件、用戶行為的詳細(xì)記錄。我們可以使用審計(jì)日志回答“誰在什么時候?qū)δ硞€組件做了什么操作”的問題。Cognos可以將審計(jì)信息記錄到不同的介質(zhì)中,最常用的兩種記錄介質(zhì)是文件系統(tǒng)和審計(jì)數(shù)據(jù)庫。
和以前用Excel制作數(shù)據(jù)地圖相比,使用R語言確實(shí)便捷了許多,而且將鼠標(biāo)懸停在地圖上方時能夠顯示數(shù)據(jù)明細(xì),通過拖動鼠標(biāo)能夠改變最大最小值,相應(yīng)的地圖區(qū)域會動態(tài)顯示或隱藏,這些特點(diǎn)要在Excel中實(shí)現(xiàn)估計(jì)相當(dāng)麻煩。
隨著業(yè)界傳播開源的理念,推廣開源項(xiàng)目,為 IT 開發(fā)者提供了一個發(fā)現(xiàn)、使用、并交流開源技術(shù)的方向。很多企業(yè)在建設(shè)他們的業(yè)務(wù)交易和分析系統(tǒng)的項(xiàng)目中,開始關(guān)注和選用具有“自我特色”的開源技術(shù)和軟件作為整體解決方案中的組成部分去實(shí)施。
如今,舉國上下大搞“互聯(lián)網(wǎng)+”,而另一邊,美國則悄悄地進(jìn)入了我們?yōu)樗绰?、見所未見的“新硬件時代”,是否我們的企業(yè)乃至整個社會,應(yīng)該在所謂的“互聯(lián)網(wǎng)+”狂熱中冷靜一下,放眼2-3年后的未來,那里有一個“新硬件時代”在悄悄來臨……
IBM BigInsights 是實(shí)現(xiàn)IBM大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的重要旗艦產(chǎn)品,下文將介紹剛發(fā)布的4.1版本所包含的功能和組件。
本文帶大家一起進(jìn)行Spark的大數(shù)據(jù)之旅。本文的內(nèi)容主要分為兩個部分:一是Spark的背景介紹,二是介紹Spark的基礎(chǔ)。
Watson Analytics既可以自動獲取數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)優(yōu)化;還可以利用這些優(yōu)化的數(shù)據(jù),更快速、自動化地進(jìn)行數(shù)據(jù)探索;更厲害的是,它還擁有人人都可以使用的預(yù)測性分析。當(dāng)然,我們做數(shù)據(jù)分析不是目的,只是手段。獨(dú)樂樂不如眾樂樂,最終我們還需要將這些數(shù)據(jù)分析的結(jié)論以講故事的方式分享給其它用戶。
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