数据质量与“中国制造 2025”

自从提出”中国制造 2025″这一行动纲领以来,过程工业或者说中国一直在迎接新一轮的工业革命。要实现这场工业革新的战略目标,人们极大程度上要倚重可靠而准确的数据信息。因此,相关人员、软件应用和业务流程对于劣质数据和信息的容忍度在急剧降低。

出于这个原因,对于那些有志于投身于“中国制造 2025”这一先进的制造战略的现代化工业厂房而言,他们需要随时随地获取有用的信息和可靠的数据,从而实现可持续的业务发展。换言之,数据质量至关重要。

直到最近,数据质量 这一概念才被不完全地分解为数据验证和数据校正项目,以及仅支持某些特定功能(如碳氢化合物加工行业的生产和产量会计)的计划。

时代在改变。“2025 中国制造”涉及的所有行业都应将数据质量作为一项战略,并为此而创建一个可信赖的工业厂房数据集,从而支持并推动这场工业革命,不断提升性能、质量和可靠性,创造一个可持续运营的环境,让人们实现自己的梦想。

挑战显而易见:

  1. 我们必须满足以下三类“数据用户“的要求:
    • 相关人员;
    • 软件应用;
    • 运营和业务流程。
  2. 工业厂房会持续产生不同类型的数据,比如来自传感器和实物交易的数据流和事件(这里只列出主要的类别作为示例)。我们必须将这些厂房数据进行组合,使这些数据集连贯、准确、可靠、有效、可用,并适合所有类型的数据用户。我们称之为“工业厂房数据集”
  3. 随后,我们必须以可靠、可重复和可持续的方式将“数据用户”和“工业厂房数据集”连接起来,以便推进运营和业务,或者在必要时进行转型。

Pimsoft 的业务正是要应对上述挑战,这是我们企业的核心竞争力和价值主张。而我们的武器就是 Sigmafine,它应用了平衡原则、统计数据、工程标准和复杂计算来监控和组合工业厂房数据,是一个强大的检查和平衡系统。

Sigmafine 系统可以生成并维护一个连贯、可信并且可用的工业厂房数据集,让客户不仅能应对当前的业务挑战,更能决胜未来。事实上,Sigmafine 可以为客户提供自适应的企业信息服务,它与时俱进,可以满足数据用户不同时期的业务和运营需求。

确保数据质量不再是统计员、生产会计师的任务或职能,或者仅是一个局部解决方案。在“中国制造 2025”时代,在现代化工业厂房里,数据质量必须是能够自主运行的企业信息服务,它可以跨越工业厂房的整个价值链,并且可以供所有数据用户访问。“数据质量”不是一个项目,而是一种实践,Sigmafine 极大地简化了这种实践,这对于“中国制造 2025”战略的成功实施至关重要。

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