车间里的创新 自适应数字化工厂三部曲(中)【亚博网页版登陆界面】

本文摘要:本文以科学知识自动化(zhishipai)许可,将该文件的参考资料刊登在PEGA的数字工厂报告中,有一些调整,这里是三部曲的中篇。

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本文以科学知识自动化(zhishipai)许可,将该文件的参考资料刊登在PEGA的数字工厂报告中,有一些调整,这里是三部曲的中篇。1.数字工厂的战略决策制造业的数字工厂的战略决策可以使用慎重的观察、定位、决策和行动环节(OODA)。OODA模式代表慎重的观察、定位、决策和行动。

该模型在一定程度上以Boyd循环而闻名。Boyd循环是以从USAF频道卸任的James Byod命名的。他的方法是在战争中向敌人取得战略优势。

OODA模型与制造业的“计划-发展-检查-ACT(PDCA)循环”相互关联。OODA模型和PDCA循环都集中在决策方法上。简单来说,他们强调需要仔细观察数据、事件和必要的方法,消除噪音,临时确定新信息的新位置,并在倒计时的相互作用的环形模型中采取行动。

数字工厂中OODA模型的不道德同类是包含人、机器和东西的数据的过程。在挑战低营业利润的困难市场,比竞争思维和行为慢的能力建设是明显的优势。实际上,提高供应链管理和降低运营者成本是制造业和高科技产业发展的核心驱动力。让我们考虑一下OODA模型如何应用于数字工厂。

仔细观察:仔细观察的话,与经验完全一致,或者与数字工厂里科学知识工作者的直觉完全一致,或者与发现过程中的数据收集(更多东西的数据)完全一致。数据源还包括事物、过程和企业应用软件。定位:在特定环境下寻找科学知识和洞察力,例如数字专家的科学知识、行业本身的规则、通过数据分析得出结论的模型(例如预测分析)。

决策:在慎重观察和定位过程中,将提供一系列优先决策自由选择。用户或系统必须选择行动的方针,大多数情况下,该措施可以是优先事项或一系列潜在行动中的个性化自由选择。

措施:在数字化工厂的特定环境下,这些措施是在实施过程和决策应用中采取的措施,用户根据优先级对决策列表进行排序,优化任务顺序。事实上,在大多数行业互联网使用案例中,客户关注以下事项:检测机器和设备的数据流、简单或异常事件的再次发生。

自动识别、临床和推荐(或立即预防)解决问题的最有效措施。随着时间的推移,系统最终需要检测并解决问题,以构建自主自学和自动连续递归的OODA模型。2.毫无疑问,在自适应数字工厂制造大数据结构。

我们将从设备、网络、人、链接、机器等收集到的数据定义为大数据。也就是说,几年来可以识别结构化、非结构化和半结构化数据。

享受大量数据只是把大数据定义为存储库是不明智的。这也将是丧失这些数据所获得的隐秘洞察力和科学知识的最好方法。

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