1756-L83ESK湘西原装
2023-04-30 浏览次数:8次
1756-L83ESK湘西原装
工业企业的数字化的能力是不断地提升,企业的关注点从数据中台转向了终的数据流通与变现的能力。但企业内部及其上、下游之间的合作,越来越依赖于各类的数据平台以及数据化的工具,但又形成了新的一些痛点和症结,主要包括四个方面。
一是急需突破传统数据中台中,在面向复杂对象或复杂系统时,没有具体的这种工程方法论和工具的难题。对于寻找数据化转型的工业企业而言,为关注的是如何管理企业的数据要素的资源,如何让数据要素产生价值,并有效地服务工业全流程。但在实践过程中呢,我们工业企业多数缺少有用于处理复杂系统,不同域的大数据的这种数据操作系统。
二是工业数据急需从我们企业的生产力要素全局关联性、数据的逻辑性,和多重关联性出发,形成来源广泛、逻辑标准统一的数据与资源池。面向工业企业的各组织域、各职能域、各业务域、各数据域的这种事物的逻辑对象,建立其的模型,以及其直到叶子级的子模型对应的组织和处理好模型的数据。并将它们进行的编码标识,形成反映复杂系统的各组织域、各职能域、各业务域、各数据域之间的无歧义、无犹豫,单一的数据来源的工业企业生产数据库。
三是生产力数据库的缺失,工业数据多以工业场景控制设备采集数据为主,这个数据采集量是巨大的,具有较强的连续性和关联性,目前的一些工业协议的互联互通是存在较大的一个瓶颈。
四是数据安全的可信现状急需改变,工业数据的业务的价值因敏感度较,企业多明显倾向于数据本地化的运营和存储。对这种数据安全性的要求呢,
BOSCH REXROTH R911285321 SCS-P02.1A-FW NEW SCSP021AFW
SQUARE D B1.30 NEW OVERLOAD RELAY LOT OF 10 B130
ORIENTAL MOTOR CAPACITOR CH90CFAUL-C NEW CH90CFAULC
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REXROTH INDRAMAT RME02.2-16-DC02?4 MODULE RME02216DC024
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10 ALLEN BRADLEY 800MR-W00 **TES NEW 800MRW00
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VALCO CINCINNATI SS-1A CONTROL 080XX046
PROTO TRAK MX2 15837-1R NEW 158371R
COOPER BUSSMAN FRS-R-150 FUSE NEW FRSR150
HONEYWELL 106615A RELAY 106615A
GOULD SHAWMUT TRS150R FUSE NEW TRS150R
HP INKJET 20 C6614DC BLACK NEW C6614DC
GOULD SHAWMUT TRS200R FUSE NEW TRS200R
COOPER BUSSMANN ECSR125 FUSE NEW ECSR125
VICKERS 414521 NEW COIL 414521
WESTINGHOUSE AN21P NEW RELAY AN21P
CUTLER-HAMMER B330AN NEW MOTOR SWITCH B330AN
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CUTLER-HAMMER 10250T22KB NEW SELECTOR SWITCH 10250T22KB
PARKER ADJUSTABLE SHOCK ABSORBER M575-3 NIB
ALLEN BRADLEY 800MR-H32B NEW 800MRH32B
SQUARE D C68T10 NEW SWITCH C68T10
SQUARE D C66B2 NEW LIMIT SWITCH C66B2
PARKER 0R37B NEW VALVE 0R37B
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ALLEN BRADLEY 889P-F4ABDM-2 SER.A 889F4ABDM2 *NIB*
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ENIDINE FP4348 NEW HYDRAULIC SHOCK ABSORBER FP4348
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EDWARDS SELF POWERED EXIT SIGN 1663A*CBX5-00 NEW
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VIKING PUMP 1848860 USED 1848860
ENERPAC KC1710 NEW SERVICE PARTS KC1710 4393
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POTTER & BRUMFIELD KUP14A55 NEW RELAY KUP14A55
HORNER ELECTRIC HE670IBU100E USED INTERBUS
GE General Electric Motor KCP39SGH913BS NEW 02425000701
xmyjtc0001.b2b168.com/m/
工业企业的数字化的能力是不断地提升,企业的关注点从数据中台转向了终的数据流通与变现的能力。但企业内部及其上、下游之间的合作,越来越依赖于各类的数据平台以及数据化的工具,但又形成了新的一些痛点和症结,主要包括四个方面。
一是急需突破传统数据中台中,在面向复杂对象或复杂系统时,没有具体的这种工程方法论和工具的难题。对于寻找数据化转型的工业企业而言,为关注的是如何管理企业的数据要素的资源,如何让数据要素产生价值,并有效地服务工业全流程。但在实践过程中呢,我们工业企业多数缺少有用于处理复杂系统,不同域的大数据的这种数据操作系统。
二是工业数据急需从我们企业的生产力要素全局关联性、数据的逻辑性,和多重关联性出发,形成来源广泛、逻辑标准统一的数据与资源池。面向工业企业的各组织域、各职能域、各业务域、各数据域的这种事物的逻辑对象,建立其的模型,以及其直到叶子级的子模型对应的组织和处理好模型的数据。并将它们进行的编码标识,形成反映复杂系统的各组织域、各职能域、各业务域、各数据域之间的无歧义、无犹豫,单一的数据来源的工业企业生产数据库。
三是生产力数据库的缺失,工业数据多以工业场景控制设备采集数据为主,这个数据采集量是巨大的,具有较强的连续性和关联性,目前的一些工业协议的互联互通是存在较大的一个瓶颈。
四是数据安全的可信现状急需改变,工业数据的业务的价值因敏感度较,企业多明显倾向于数据本地化的运营和存储。对这种数据安全性的要求呢,
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