京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SPSS为中国企业搭建通向工业4.0的桥梁
在德国“工业4.0”的概念提出之后,时隔两年,工作组发布《保障德国制造业的未来——关于实施工业4.0战略的建议》,宣告第四次工业革命的到来。2014年,德国出版《生产、自动化与物流中的工业4.0》,从应用技术的视角对工业4.0进行了剖析。德国将工业4.0视为生产重回欧洲的重大机遇,希望借助工业4.0,牢牢掌控对全球智能制造业的话语权。
当今,中国制造现在还是以低端制造为主,相对于德国、美国则来说以高端制造,无论工业4.0,还是CPS,都是带动信息化和智能化,能够让社会运转的更好。但是中国直接从低端制造,跃迁到德国、美国所追求的目标,显然是有一段巨大的差距。

SPSS为中国企业搭建通向工业4.0的桥梁

SPSS为中国企业搭建通向工业4.0的桥梁
首先按照工业4.0的指导思想,供应商应从设备供应的视角,选取合适的方案,将领先的技术设备解决方案同信息技术提供的新潜力融合在一起,实现创新突破。通过信息通信技术和传统高技术战略的系统融合,在全球市场中开拓新的市场机遇。
其次,改进现有的基础电子信息技术,满足制造业的特殊需求。强化制造技术和信息技术,依靠物理网络系统,实现规模经济和效用。
与此同时,开发模型和战略,以便进行新址设计和执行物理网络系统制造框架。将研究、技术和培训作为优先领域,在自动化工程模拟和系统优化领域开发实验性的应用。
2015年6月24-26日sps automation SHANGHAI上海国际工业自动化技术及装备展览会将登陆上海,作为中国唯一专注于传动驱动系统及零配件和机电一体化元器件及外围设备的国际性领先展会,SPSS 抓住“工业4.0”新浪潮,推出“中国制造”为企业从提供从低中端产品为主到中高端的转型升级,给予中小企业机会更大的发展机会;整合国内行业脉络,架设国际尖端技术与“中国制造”的通道,为生产性价比高的自动化产品牵线搭桥。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06