检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《情报理论与实践》2017年第11期86-89,104,共5页Information Studies:Theory & Application
基 金:江苏高校哲学社会科学基金资助项目"工业大数据驱动下的制造企业智能化服务推进策略研究--以江苏为例"(项目编号:2016SJB630116);江苏省产学研前瞻性联合研究项目"智慧云制造背景下工业大数据集成平台开发及关键技术研究"(项目编号:BY2016065-10)的成果
摘 要:随着制造与服务加速融合发展,制造业对工业大数据独特的知识发现与知识服务需求愈发强烈。通过分析工业大数据驱动下知识发现与知识服务面临的挑战与企业具体需求,依托数据资源确权,构建市场供需对接切入模型,采用持续工程、数据即服务等管理模式和方法论,并从路径选择、流程管理和技术执行3个方面上给出知识服务应用实施策略。With the rapid development of the fusion of manufacturing and service,the demand of manufacturing for knowledge discovery and knowledge service especially based on industrial big data grows rapidly. Through the analysis of challenges faced by knowledge discovery and knowledge service driven by industrial big data,as well as the specific needs of enterprises,the paper first specifies the rights based on data resources,and constructs a market supply and demand docking model. Then,using information management methodologies of continuous engineering and data as service,the paper gives knowledge service implementation strategies from path selection,process control and technical execution.
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