达优高科 一、数据智能是什么？
数据智能是指通过对大量数据的收集、分析和挖掘，利用人工智能和机器学习等技术，从中获取有价值的信息和洞察，并将其应用于决策和创新中的能力。
数据智能可以帮助企业和组织更好地理解客户需求、优化业务流程、提高效率和创造商业价值。
它涵盖了数据收集、数据处理、数据分析和数据应用等环节，通过智能化的方式实现对数据的深度理解和利用，从而推动企业的发展和竞争力的提升。
二、智能工厂的前景如何？请用数据道明？
工业4.0已经到来了，无人驾驶机动车等
三、智能工厂的MES是什么？
一、平台型 移动化 可配置（易用 实用 落地）
1）明确针对成长型制造企业车间数智化管理
2）传统管理系统20%的资金，解决企业80%的问题
3）以作业计划和执行为核心，物料/质检/设备/模具/Andon模块
4）因需而变，平台灵活配置性及高度自定义满足客户个性化需求
二、生产任务组织及下达（生产组织效率提升）
1）PMC部门随时了解物料齐套、产能负荷、生产进度等信息
2）生产现场管理者移动派工，指定机台、人员、时间…
3）根据实际情况支持生产任务及序级工单的拆分及多状态区分
4）执行中需求变更及异常的快速反应保证订单交期
三、执行数据快速搜集（车间人员零培训，识字就可以操作）
1）多智能终端满足车间场景：手机/PDA/平板/工控机/物联设备…
2）支持单人/多人/批次/序列/容器/工段组等多种报工方式
3）随时查看进度信息、工单信息、图纸、工艺文件和作业指导书
4）以任务/设备/质量/班组/人员多维度自动生成关联性车间数据
四、生产信息尽在掌握（车间管理透明化、数字化）
1）不同角色随时查看订单进度及车间执行状况
2）生产动态/在制库存/计件工资/质检报表/产能分析…随时查询
3）生产过程严格追溯：物料（批次或序列）、质检信息、加工参数、作业人员、作业机台、作业时间、返修及异常等
五、实时生产现场看板（可视化的拉动车间执行效率）
1）现场看板：日产看板/进度看板/质量看板/设备看板…
2）预警看板：任务超期预警/异常看板（设备/物料/质检）
3）仓储看板：备料看板/缺料看板/待检看板/出入库看板…
4）在标准看板的基础上支持客户特殊需求的定制开发
六、JIT物料拉动 （车间线边仓精细化管理）
1）车间线边仓、工位仓JIT拉动式精细化管理
2）备料分析驱动车间备料/上料/下料/用料/退料/叫料/配料等操作
3）支持物料属性配置（批次/序列/关键件/需检验/上料验证…）
4）车间物料的严格追溯和精确控制实现物料成本降低
七、严格质量管理体系 （严格质量管理实现 “降本、提质”）
1）根据质量标准设置对应的质检项、参数范围、质检模板
2）支持产品工艺级首件检/自检/质检/抽检/巡检的类型配置
3）移动端（手机/平板）实现质检过程的便捷操作
4）质检异常快速响应及处理、对部门及人员进行责任划分
八、快速计件工资核算 （快速核算 准确无误）
1）批量设置货品工序单价，实现计件标准快速配置
2）报工完成自动核算计件工资（数量、工时、副单位、定额…）
3）完善的工资模块实现人员工资项目及其他奖惩管理
4）日工资看板提升一线工人的主观能动性和执行效率
九、可开发的柔性管理（敏捷开发、可集成性）
1）标准API接口，可集成常见的ERP系统形成一体化解决方案
2）针对企业生产管理的个性化需求，在标准产品的基础上提供二次开发服务，和客户共同追求适合自身发展的数智化解决方案，最大限度做到因需而变。
四、数据智能分析是什么？
数据挖掘等综合技术，这里面有讲 大数据分析
五、智能工厂是什么意思？
智能工厂并不仅仅是简单的自动化。智能工厂是一个柔性系统，能够自行优化整个网络的表现，自行适应并实时或近实时学习新的环境条件，并自动运行整个生产流程。智能工厂能够在工厂车间内自动运作，同时与具有类似生产系统的全球网络甚至整个数字化供应网络互联。需要注意的是，鉴于技术的快速发展趋势。
智能工厂的定义和描述不应视为其“终极形态”，相反，其代表的是长期进行的演变，是打造并维持一个柔性学习系统的不断发展的历程，而非过去工厂所进行的一次性现代化方式。就如WSI和生英钛集团的智慧工业方案，通过互联网和智能系统实现工厂科学管理，智能生产模式，提高生产效率。
六、数据工厂管理方法是什么
数据工厂管理方法是什么：实现数据驱动决策的关键步骤
在当今数字化时代，数据被誉为企业的最重要资产之一。然而，大量的数据如果无法有效整合和管理，将无法为企业带来真正的价值。数据工厂作为数据管理的核心概念之一，扮演着至关重要的角色。那么，数据工厂管理方法是什么？本文将深入探讨数据工厂管理的关键方法，帮助企业实现数据驱动决策的目标。
1. 确立清晰的数据治理框架
数据工厂管理的第一步是确立清晰的数据治理框架。数据治理是指确保数据质量、安全性和合规性的一系列流程和规范。通过建立健全的数据治理框架，企业可以规范数据的流程、标准和责任，确保数据在整个生命周期中得到正确管理和利用。
2. 选择合适的数据工厂架构
在确定数据治理框架后，企业需要选择适合自身业务需求的数据工厂架构。数据工厂架构主要包括数据采集、数据处理、数据存储和数据分析等环节。不同的业务场景需要不同的数据工厂架构，因此企业应根据自身情况进行选择。
3. 实施数据采集和清洗策略
数据工厂的核心环节之一是数据采集和清洗。企业需要制定有效的数据采集策略，确保从各个数据源中采集到高质量的数据。同时，对采集到的数据进行清洗和预处理是至关重要的，可以提高数据质量和可用性，为后续的数据分析和挖掘奠定基础。
4. 建立高效的数据处理流程
数据处理是数据工厂管理中的另一个重要环节。建立高效的数据处理流程可以帮助企业实现数据的快速处理和分析。企业可以借助各类数据处理工具和技术，如ETL工具、数据仓库等，实现数据的抽取、转换和加载，为数据驱动决策提供支持。
5. 优化数据存储和管理策略
数据工厂管理方法还需要优化数据存储和管理策略。企业需要根据数据量和访问频率等因素，选择合适的数据存储方案。同时，对数据进行分类、备份和管理也是必不可少的，以确保数据的安全性和可靠性。
6. 发挥数据分析和挖掘的作用
最终，数据工厂的目的是为了发挥数据分析和挖掘的作用，为企业决策提供有力支持。通过数据分析和挖掘，企业可以深入了解数据背后的规律和趋势，发现商业机会并优化运营流程，从而实现数据驱动决策的目标。
综上所述，数据工厂管理方法涉及数据治理框架的建立、数据工厂架构的选择、数据采集和清洗策略的实施、数据处理流程的优化、数据存储和管理策略的落地以及数据分析和挖掘的运用等多个方面。只有全面把握这些关键方法，企业才能建立健全的数据工厂管理体系，实现数据驱动决策的目标。
七、智能遥控驾驶是什么？
智能遥控驾驶是一种无人驾驶技术，是人通过红外技术在有一定距离的情况下实现对汽车的驾驶。
智能遥控驾驶是车辆行驶过程中没有人在车内、或者没有直接通过车辆本身的控制机构（方向盘、油门及刹车踏板等）控制车辆的技术。
智能遥控驾驶从传播信号的载体来看一般分为无线电遥控、红外线遥控和超声波遥控。
八、智能驾驶是什么概念？
智能驾驶是指利用计算机、传感器和其他技术实现车辆自主驾驶的技术。智能驾驶的目标是在不需要人为干预的情况下让车辆安全、高效地行驶，从而提高驾驶的舒适性和安全性。
智能驾驶技术包括自动巡航、智能制动、自动泊车等功能，可以通过对车辆的环境感知、路况评估和决策控制等方面的深度学习和机器学习进行优化，从而实现更加智能化的驾驶体验。
九、智能驾驶是什么语言？
智能驾驶涉及到多种编程语言，因为智能驾驶技术是一个跨学科、跨领域的综合应用。以下是一些在智能驾驶领域中常用的编程语言：
1. C++：C++ 是一种具有面向对象特性的编程语言，广泛应用于底层系统开发和算法实现。在智能驾驶领域，C++ 适用于汽车嵌入式系统、传感器数据处理和高性能计算等场景。
2. Python：Python 是一种高级编程语言，具有简洁明了的语法和丰富的库。在智能驾驶领域，Python 常用于算法开发、数据分析、机器学习和深度学习等方面。
3. Java：Java 是一种跨平台的面向对象编程语言，广泛应用于企业级应用和安卓应用开发。在智能驾驶领域，Java 可用于开发车载信息系统、车联网应用和自动驾驶算法等。
4. JavaScript：JavaScript 主要用于 Web 前端开发，但在近年来，随着 Node.js 等平台的出现，JavaScript 也开始应用于后端开发。在智能驾驶领域，JavaScript 可用于开发自动驾驶的软件界面和车联网应用等。
5. C#：C# 是微软推出的一种面向对象编程语言，与.NET 平台紧密结合。在智能驾驶领域，C# 可用于开发自动驾驶应用和车载信息系统等。
总之，智能驾驶领域涉及多种编程语言，根据具体的应用场景和需求选择合适的编程语言进行开发。
十、智能工厂特点？
1.智能化机器多
2.一线工人多
3.维修维护人员多
4.可以24小时不间断运行
