简介：[摘要] 高校的数据资产管理由多个部分组成，结构层次繁多，随着高校信息化建设逐步规范化、细致化以及教学科研队伍的壮大，信息数据也呈现不断增多的上升趋势。对数据信息进行有针对性、系统性地积累与沉淀，利用综合归类、属性提取、状态表征、行为描述等方法，从海量数据信息中提取出隐含的、未知的有价值的信息，从而促进数据信息转化形成高校教育的数据资产，为今后的大数据分析决策和智慧校园建设提供重要基础。

简介：摘要：智能工厂作为制造业的新兴发展方向，依赖于大数据技术来提升生产效率和产品质量。数据分类在智能工厂中发挥着核心作用，通过监督学习、无监督学习和深度学习方法，实现对大量复杂数据的有效处理。监督学习如决策树和支持向量机等技术在有标签数据的分类中表现优异，而无监督学习的聚类分析和主成分分析在无标签数据中找出潜在模式。深度学习方法，特别是卷积神经网络，在图像识别和序列数据分析中具有显著优势。通过实际案例分析，展示了数据分类在智能工厂中的应用价值。

简介：摘要智慧工厂顾名思义就是在追求工厂自动化和智能化的道路上，使用现代快速发展的信息科技作为手段。为了提高我国工厂的工作效率和生产效率，迎合我国对于生产量的需求，满足我国人民对于日常生活用品的大量需求，智慧工厂应运而生。智慧工厂的产生是对我国的经济发展产生促进作用的有效途径，可以帮助我国经济飞速的发展。

简介：摘要：卷烟厂各生产车间生产加工过程数据的关键特性在于，数据信息点数量巨大、数据存储位置分散、数据结构多样化、数据读写接口协议差异大，缺乏统一规范的数据读写接口，严重制约着卷烟生产加工过程相关数据资源的利用效率，本文提供一种卷烟厂数据服务平台构建方法，实现卷烟厂各生产车间的生产加工过程数据采集、汇聚，为相关数据应用系统提供统一规范的数据读写接口服务及相关SDK开发组件，提高卷烟生产过程相关数据资源的利用效率，为相关大数据挖掘、大数据分析等应用开发提供基础数据平台支撑。

简介：摘要：简述汕头市域1:500地形图在数据质量检查中常见的问题，并通过iData数据工厂的个性化定制数据质量检查方案进行1:500地形图检查，使地形图数据符合数据合格标准，为今后数据入库工作提供支持。

简介：摘要：智能工厂的建设是一个非常复杂和长期的过程，一定要遵循“整体规划、分步实施”的策略，着眼工厂全局和未来发展方向，从工厂或企业上层整体规划，获得企业管理层的坚定支持；实施需要脚踏实地，从基础做起，一步步往上走，分阶段、分步骤、分目标地实施，才能最终确保成功。

简介：摘要：烟草企业是我国纳税大户，也是社会关注率极高的国有企业。大数据在卷烟工厂中的应用是符合新时代卷烟工厂发展需要，对卷烟工厂的工作效率提升，产品质量的提升，节约资本，提高利润等方面都起到重要作用。本论文从不同方面阐述大数据在卷烟工厂中的应用，希望为研究大数据在卷烟厂中应用的专家和学者提供理论参考意见。

简介：摘要：随着我国社会经济的飞速发展，信息技术的更新换代也随之加快，数据呈爆炸式的模式增长，迫使各行各业都面临数字化变革。在烟草行业当中，卷烟工厂也应紧跟时代的脚步，从传统的生产作业模式，积极向数字化、智能化工厂的方向转变，以卷烟工厂为主体，利用大数据体系完成信息整合工作，汇聚烟草行业的数据信息，分析并将其应用到卷烟工厂的生产决策当中。本文对大数据体系在当代卷烟工厂数据治理的价值进行剖析，希望可以引起广泛关注。

简介：摘要：经过深入的探索和实践，人们建立了一个以大数据为驱动的智能工厂数据平台，它可以帮助企业实施有效的运营管理，包括分析、预测和决策。通过采用Hadoop、Spark、Storm等先进的开放式大数据计算引擎，人们建立起全面的智能工厂大数据系统，它包括数据来源层、数据传输层、数据存储层、资源管理层、处理分析层以及业务应用层，从而满足不同类型的企业对于大量高质量且可靠数据的需求。

简介：摘要：本文主要从数据中台的技术内容已经先进性进行阐述，以及在应用过程中的起到的重要作用，在数字化工厂中达到的成效和意义。随着数字化转型的发展，各行业的数字化转型进程在最近几年也是突飞猛进，各企业都进行的如火如荼，数字化转型的基础是数据，而数据中台主要通过抓取，分析，过滤，清洗，加载等步骤把数据进行整合，统一给企业提供完整可用的数据，以便更好的发挥数据的价值。

简介：摘要：工厂计划调度是制造企业中至关重要的一环，其决策直接影响到企业的生产效率、产品质量、成本控制和客户满意度等方面。随着信息技术的发展和数据采集技术的成熟，数据分析与决策优化在工厂计划调度中的应用越来越受到关注。本文将从数据分析与决策优化的角度，对工厂计划调度的相关研究进行综述，并探讨未来的发展方向。

简介：摘要：随着时代的发展以及科技水平的提升，不仅为企业带来了更多的发展机遇，也令企业面临着更多的挑战，无形中推动了工厂的智能化建设和发展，而将大数据技术合理运用到企业运营以及工厂生产的各个环节，不仅有助于提高工厂生产质量和效率，对企业管理水平的提升也有着积极的促进作用。本文对智能化工厂的概念进行了简单分析，并简单阐述了大数据背景下智能化工厂的优势及其建设。

简介：摘要

简介：摘要：随着经济的快速发展与科学技术的不断完善，建设智能化工厂是企业实现进一步发展的重要举措，对企业来说具有重要的意义。在大数据的时代背景下，智能化工厂与大数据进行整合是智能化工厂的发展趋势，也是企业需要意识到的问题。本文将立足于大数据背景下智能工厂的发展现状，提出促进智能化工厂发展的有效措施，并积极阐述智能工厂在大数据背景下的发展优势。

简介：摘要：随着新一代信息技术的快速发展，大数据和云计算成为各行业关注的重点并得到广泛应用。目前，如何构建智能制造的体系，实现智慧工厂成为企业的数字化蓝图和实施路线。制造业通过引入自动化、AI、物联网、大数据和云计算等新兴技术，实现制造过程的透明化、智能化和信息化，进而促进生产、管理的数字化转型，应对全球化、信息化、智慧化和绿色化的发展趋势，提升企业的竞争力。

简介：摘要：信息技术的快速革新，数据的爆炸式增长，使得各个行业都面临着向信息化、数字化的变革，在烟草行业中，卷烟工厂也从传统的生产工厂向信息化、数字化，甚至是智能化工厂方向发展。本文结合烟草行业的实际现状，并以卷烟工厂为主体，对如何通过大数据技术完成信息整合，数据汇聚，分析并应用到工厂生产与决策进行研究，指出了烟草行业统计发展过程中存在的难点与不足，为大数据时代下以数据为核心的卷烟工厂数据统计应用工作开展提供部分参考。

简介：摘要：智能工厂是一个庞大的生产系统，包罗了诸多先进技术，如通信技术、大数据技术、虚拟仿真技术、网络技术、人工智能等。基于此，以下对大数据背景下智能化工厂的建设进行了探讨，以供参考。

简介：摘要：在工业大数据时代，大数据的收集、管理和应用在我国工业产品和服务的整个生命周期中发挥了重要作用，对工业企业的设计、生产、运营管理、运营维护、企业数字化、刺激工业数据资源的要素潜力、加快大数据产业的发展等方面产生了重大影响。在此基础上成为必然趋势。

简介：摘要：随着工业互联网、大数据、云计算等新兴技术的广泛应用，工业信息化、智能化水平不断提升，但同时也面临着更为复杂的数据安全威胁。本文围绕这一背景，对工厂网信运维中的数据安全保障进行了全面探讨。本文梳理了网信运维过程中常见的数据安全风险，指出运维过程中存在的主要问题，如岗位编制不够、运维能力不足、人员应用不适。针对这些问题，本文提出了多维度的数据安全保障提升策略，显著提升工厂的数据安全保障水平，降低安全风险，为工厂信息化、智能化发展提供有力支撑。

简介：1．引言工厂基础数据．是指工厂的一些最基本的数据，包括管理数据、生产数据、销售数据、动态和静态的数据等。工厂基础数据的集合形成工厂基础数据库。以工厂基础数据库为基础．经过深入分析处理，便得到工厂成本、利润、效率等关键经济和技术指标。通过工厂基础数据库．管理者可以了解工厂生产、设备运行的历史情况；通过对工厂历史数据进行分析，可以发现生产活动中存在的问题，从而改进生产活动、确切的统计效率、成本、产值等经济指标，动态地管理工厂资产，预测发展趋势，采取预防的处理措施。