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《專業(yè)》《 誠(chéng)信》《創(chuàng)新》《合作》《共贏》的經(jīng)營(yíng)理念
《不斷開發(fā)新產(chǎn)品》《為客戶提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)》
《以最大限度追求客戶滿意》《并不斷開拓新領(lǐng)域業(yè)務(wù)》
Allen-Bradley（美國(guó)AB)系列產(chǎn)品
Schneider(施耐德電氣)系列產(chǎn)品
General electric(通用電氣)系列產(chǎn)品
Westinghouse（美國(guó)西屋）系列產(chǎn)品
SIEMENS(西門子系列產(chǎn)品)
產(chǎn)品廣泛應(yīng)用領(lǐng)域
【玻璃生產(chǎn)及加工行業(yè)】 【化工及鹽化工廠】 【冶金-煉鐵高爐系統(tǒng)】
【水利水電廠監(jiān)控系統(tǒng)】 【汽車制造行行業(yè)】 【鋼鐵工程-鍋爐行業(yè)】
【水泥制品及生產(chǎn)制造】 【電力及水利行業(yè)】 【電力-電氣化水系統(tǒng)】
【中央空調(diào)及樓宇監(jiān)控】 【供水及水處理業(yè)】 【鐵路運(yùn)輸-裝卸行業(yè)】
【電站及小水電控制業(yè)】 【造紙及印刷行業(yè)】 【電力-除灰除渣系統(tǒng)】
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工廠流程的環(huán)節(jié)不只一兩個(gè)，但無(wú)論如何總要先透過數(shù)據(jù)分析，了解之后才能優(yōu)化。目前業(yè)界普遍的做法是將最復(fù)雜最有價(jià)值的幾個(gè)問題丟出來(lái)，先成立項(xiàng)目組，以項(xiàng)目方式處理。
但這樣的作法會(huì)讓企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)生責(zé)任推托，如果不是項(xiàng)目組的人員，那數(shù)字轉(zhuǎn)型就跟之無(wú)關(guān)。事實(shí)上一間工廠要能真正進(jìn)化，邁向工業(yè)4.0，將會(huì)有幾百個(gè)甚至上千個(gè)問題需要解決，也就是所謂的“長(zhǎng)尾”問題，而這些問題的總價(jià)值很可能還超越最貴的那幾題，那怎么辦？
企業(yè)需要一套核心數(shù)據(jù)分析全流程架構(gòu)來(lái)解決長(zhǎng)尾問題。過去在軟件開發(fā)的領(lǐng)域，企業(yè)盛行一套DevOps的開發(fā)維運(yùn)架構(gòu)，為的是能系統(tǒng)化和規(guī)模化去應(yīng)付頻繁的部署需求。
面對(duì)數(shù)字化過程中對(duì)數(shù)據(jù)分析效率要求的提升，國(guó)際上現(xiàn)在也效法DevOps架構(gòu)發(fā)起了AnalyticOps的概念，用一套系統(tǒng)化的平臺(tái)建構(gòu)一個(gè)可規(guī)?；臄?shù)據(jù)分析流程，以提升企業(yè)內(nèi)部各環(huán)節(jié)數(shù)字化的效率。
舉例來(lái)說，如訊能集思所推出的產(chǎn)品理論架構(gòu)，即跟AnalyticOps相似，推出的智能決策平臺(tái)JarviX以O(shè)T(營(yíng)運(yùn)技術(shù))端的需求切入，透過AI增強(qiáng)分析的技術(shù)來(lái)降低工具的使用門檻，讓OT端能夠自主完成數(shù)據(jù)分析全流程，減低企業(yè)為了數(shù)據(jù)分析付出的龐大跨部門溝通成本，對(duì)比以往需要IT和DT人員搭配組成的項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)去做分析，現(xiàn)在OT的人員就能直接做數(shù)據(jù)分析，大規(guī)模的提升分析流程各環(huán)節(jié)的效率。
