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文档简介

工业大数据应用场景（三） 备故障预测、产品研发与设计、销售与生产预测、 供应链优化 等方面的应用，并通过 大数据交易 为企业的决策提供可靠的参考依据，为其数字化、智能化、互联网化转型提供有力支撑。 供应链优化 行采集、管理、分析与应用，可以实现仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降，并帮助企业持续进行供应链的改进和优化。 1. 精确的需求预测 据此制定合适的销售预测、库存策略、生产安排。 2. 敏捷、透明的寻源与采购 通过数据分析寻找到合适的供应商，建立良好的供应商关系，通过供应商绩效评估和合同管理，使采购过程规范化、标准化、可视化、成本最优化。 3. 成熟的补货和库存协调机制 通过对需求变动、安全库存水平、采购提前期、最大库存设置、采购 订购批量、采购变动等方面大数据的综合分析，建立优化的库存结构和库存水平设置，消除过量的库存，降低库存持有成本。 4. 建立高效的运输与配送中心管理 通过大数据分析合理的运输管理、道路运力资源管理，提高企业对运输风险的管控力，改善企业运作和客户服务品质。 5. 有效可靠的供应链计划 包括需求预测、库存计划、资源配置、设备管理、渠道优化、生产作业计划、物料需求与采购计划等。 工业大数据交易 大数据在工业领域方面的应用主要集中在产品创新、产品故障诊断与预测、能耗管理、工业供应链分析和优化等方面，其采集、管理 、分析及应用将深刻改变制造企业的生产和决策。 台所具备的工厂远程运维管理系统、订单数字制造管控系统、项目协同管理工作云平台、产业地图与智能交互、智能工业云服务体系等功能模块能够有效采集水泥、电力、建材 冶金、矿山、环保、工程机械等领域的工业大数据，为中国工业和全球客户提供工业垂直搜索引擎服务，并集成工业大数据人工智能分析
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