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  • 原創(chuàng) 使用大數(shù)據(jù)精準管理,制止食堂餐飲浪費

    9月,“開學(xué)第一課!江西婺源女校長當面吃光學(xué)生剩飯”的新聞突然沖上了微博熱搜,在網(wǎng)友的評論中可以發(fā)現(xiàn)有稱贊老師做得好的,也有說不講衛(wèi)生的,兩方說的都算在理,但是在現(xiàn)在這個科技化的時代,就沒有什么辦法既能不用別人吃剩飯,又不用浪費食物嗎?答案是有的,本文就向您介紹如何使用大數(shù)據(jù)精準管理來制止食堂餐飲浪費。

    2020-11-02 10:17:29.080
    轉(zhuǎn)帖 還在手動維護設(shè)備嗎?工業(yè)4.0預(yù)測性維護方案助你解放雙手!

    預(yù)測性維護是一種預(yù)防代價高昂的制造設(shè)備故障的方法,它可以通過分析整個生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)來提前查明異常行為,以確??梢圆扇∵m當?shù)拇胧﹣肀苊忾L時間的生產(chǎn)停機。在制造環(huán)境中廣泛采用IoT之前,專業(yè)人員和機器操作員必須經(jīng)常定期安排維護時間,以便確定可能需要維修的內(nèi)容。

    2020-10-30 10:56:57.497
    翻譯 物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù):零售業(yè)和金融服務(wù)業(yè)需要關(guān)注的6大趨勢

    盡管過去幾年物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的影響力令人印象深刻,但該技術(shù)將給金融服務(wù)市場帶來的顛覆影響同樣巨大。根據(jù)Markets and Markets的研究報告,到2023年,全球銀行和金融服務(wù)IoT市場預(yù)計將從2.495億美元增長到20.3億美元。這在短短五年內(nèi)增長了八倍,復(fù)合年增長率約為52%。到今年年底,零售行業(yè)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)預(yù)計也將增長到350億美元。本文將介紹推動物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)在金融和零售領(lǐng)域增長的六個關(guān)鍵趨勢。

    2020-10-29 11:53:01.703
    轉(zhuǎn)帖 大數(shù)據(jù)時代下,稅收風險管理應(yīng)該這樣做!

    當前,我國的數(shù)字化進程已經(jīng)擴展到政務(wù)、民生、實體經(jīng)濟等各個領(lǐng)域,稅務(wù)機關(guān)應(yīng)立足戰(zhàn)略思維進行前瞻規(guī)劃,統(tǒng)籌安排各項工作,尤其在稅收征管中發(fā)揮導(dǎo)向作用的風險管理,更應(yīng)順勢而為,走在大數(shù)據(jù)時代的前列。

    2020-10-28 09:59:57.473
    翻譯 如何利用大數(shù)據(jù)和商業(yè)智能同時工作?

    我們?nèi)绾翁幚睚嫶蟮拇髷?shù)據(jù)促進業(yè)務(wù)增長?使用商業(yè)智能的數(shù)據(jù)驅(qū)動型大公司的增長以及跨行業(yè)廣泛采用大數(shù)據(jù)是業(yè)務(wù)的未來。商業(yè)智能通過簡化的操作和流程推動了業(yè)務(wù)革命。您可以通過多種方式在業(yè)務(wù)中使用大數(shù)據(jù)并成倍增長收入,本文中將討論所有主要方法。

    2020-10-27 11:22:11.260
    翻譯 數(shù)據(jù)質(zhì)量改善后對區(qū)塊鏈有大影響?

    數(shù)據(jù)質(zhì)量和區(qū)塊鏈之間有什么聯(lián)系? DQMatters首席信息質(zhì)量教育家,《數(shù)據(jù)質(zhì)量的一致性維度》的發(fā)行商Dan Myers試圖通過使用通用定義來統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理社區(qū),他在企業(yè)數(shù)據(jù)世界大會的演講中題為“改善的數(shù)據(jù)質(zhì)量對區(qū)塊鏈的影響”中解決了該問題。

    2020-10-26 10:46:32.207
    原創(chuàng) 【干貨】一文讀懂工業(yè)大數(shù)據(jù)的算法與模型基本知識與應(yīng)用

    算法和模型則是大數(shù)據(jù)分析體系中關(guān)鍵的核心問題,因此,本次慧都大數(shù)據(jù)對相關(guān)的基本概念和算法計算做一個系統(tǒng)的梳理和介紹。

    2019-05-05 17:09:49.000
    原創(chuàng) 如何將工廠數(shù)據(jù)分析出業(yè)務(wù)價值?這8種工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景完美get

    根據(jù)估計,33%的數(shù)據(jù)在分析時可能很有用。然而,只有0.5%的可用數(shù)據(jù)由公司處理。這意味著制造商還有32.5%的數(shù)據(jù)沒有被利用,剩下32.5%數(shù)據(jù)的合理利用可以為企業(yè)提供更有價值的業(yè)務(wù)洞察和收入增長。

    2019-04-26 13:22:51.000
    原創(chuàng) 【深度】工業(yè)大數(shù)據(jù)全景解讀和應(yīng)用案例

    了解工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背景,歸納工業(yè)企業(yè)大數(shù)據(jù)的分類和特點,從數(shù)據(jù)流推動工業(yè)價值創(chuàng)造的視角看待、重造工業(yè)價值流程,將具有很強的現(xiàn)實意義

    2019-04-25 13:56:49.000
    原創(chuàng) 生產(chǎn)安全事故如何“防患于未然”?工業(yè)大數(shù)據(jù)賦能生產(chǎn)安全“預(yù)判力”

    爆炸為安全生產(chǎn)敲響警鐘,同時,人們也在思考:對于生產(chǎn)的管理、對于安全的預(yù)警會不會有智能的解決方案?工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)如何發(fā)展才能夠完成“防患于未然”的任務(wù)。

    2019-04-23 13:18:45.000
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