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缺乏物料数据的全面采集和分析,无法准确掌握物料实时状态,导致物料管理决策的盲目性 • 缺乏统一的标准和流程,导致物料管理混乱,增加了出错的概率 • 生产、检验、物流等环节缺乏系统化的数据记录,难以追溯产品或事件的历史信息 • 问题原因难定位,质量问题反复发生,影响企业的声誉和效益 •
数据API服务:提供人口、法人、证照、信用等信息的API查询和核验服务 数据集服务:提供基础关键信息的数据集服务 大模型:提供智能助手辅助的数据治理系统,基于盘古大模型提供BI自助分析能力 数智融合:提供AI+政务大模型赋能数据治理生产线全流程 数据要素:提供可信、可控、可证的数据可信流通基础设施 数据
实现全链路质量在线化管理,数据驱动的持续改进机制,智能化预警与分析 建立统一完善的质量管理流程和平台 打造研发质量管控流程,从源头避免质量事故,建立统一QMS质量管理流程,实现全流程可控、追溯、分析和展示 实现质量体系自诊断和质量预警 产品的全生命周期质量记录和追溯管理,智能化的质量管理体系诊断和质量预警
法根据计算和存储的不同增长情况分别动态扩容,整体利用率低。 数据孤岛 集团业务错综复杂,统计业务多样化,业务之间都有各自数据,数据都各自存储各自定义。导致数据就像一个个孤岛一样极其困难和企业内部的其他数据进行连接互动。 运维工作量大成本高 美图的DBA人均维护数据库和实例多达10
实现运维组织、工具、流程、数据、智能化的统一建设统一提升 数据采集与处置 采集与治理公有/私有/混用云的指标、告警和调用链数据 运维一站式采集任务的配置与自动化部署 数据处理及算法 利用数据治理和算法赋能数字化运维和智能运维,让企业的运维能力化,快速和高效的实现运维的业务价值 从服务满意度、事
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