数据驱动的工业互联网供应链能力优化

2018-04-08 17:37 mikj 次阅读 条评论

    数据驱动的工业互联网供应链能力优化是非常明显的,数字运维从业务层面连接用户需求和供给能力,是全面解决方案中的业务辅助工具,同时也是解决目标量化的关键数据。工业互联网则侧重于对数据分析,是数字运维在预测性维修诊断结果的输入,以提高全面服务解决方案的服务能力。

    两者都是相辅相成,以业务和物理实时数据为基础,通过建模与数据处理,实现在工业服务供应链的产业化应用,将实现:

    1、大数据与交易信息匹配。大数据主要解决交易高效匹配问题,比如我们通过数字运维提炼出MTTR平均故障修复时间、MTBF平均故障间隔时间为数据基础,可在实现对工业品和服务购买前的供应效率和供应质量验证,同时通过运维业务分布数据,实现对工业服务和工业品的消耗预测,实现供应链的整体响应效率,这是规避目标和交易不确定性,实现工业电商和供应链优化的关键所在。

    2、人工智能与知识积累和交互加速。以数据应用为基础,通过人工智能技术的应用,比如对维修记录、数据分析模型的学习,将提高工业服务技术人才的学习和应用效率。或通过AR技术,数据自主分享相关的场景,实现技术专家与工业服务技术人员的知识共享,提高工业知识在产业化条件下的交互能力,从而规避技术的不确定性。

    3、区块链与供应链金融。金融往往是产业化的基础,这代表了工业互联网生态模型成功建立的条件,依托于数字运维和工业互联网技术的支持,在区块链技术的驱动下,建立交易诚信和工业保险体系,是规避风险不缺性的关键。


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