數(shù)字化改造需要哪些技術(shù)準(zhǔn)備呢？IT技術(shù)的變革進(jìn)步，主要涉及信息的四個(gè)方面：運(yùn)算、存儲(chǔ)、傳輸、收集。在運(yùn)算領(lǐng)域，摩爾定律導(dǎo)致芯片的運(yùn)算能力每?jī)扇攴槐丁Ｓ捎趦r(jià)格基本保持恒定，運(yùn)算能力的提高意味著運(yùn)算成本每年以近30%的速度遞減。人們較少提到的是在信息的存儲(chǔ)、傳輸、收集方面也有類似摩爾定律在起作用。過(guò)去50年，信息的存儲(chǔ)成本每年復(fù)合下降速度也是30%。目前，家庭上網(wǎng)的千兆光纖是九十年代初撥號(hào)上網(wǎng)速度的10萬(wàn)倍。這些技術(shù)上的巨大進(jìn)步，給數(shù)據(jù)的巨量收集帶來(lái)了可能。在過(guò)去十年，全球的數(shù)據(jù)收集量就增加了30多倍。而大數(shù)據(jù)分析、人工智能都是建立在海量數(shù)據(jù)和極低的運(yùn)算成本上的。數(shù)字化改造是企業(yè)的必然進(jìn)程！衢州公共場(chǎng)所數(shù)字化改造解決方案

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是融合發(fā)展的技術(shù)，物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)與制造業(yè)深度融合產(chǎn)生的其新型技術(shù)形態(tài)。是工業(yè)4.0背景下實(shí)現(xiàn)工業(yè)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要助力，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)字化生產(chǎn)、智能化管理、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同等應(yīng)用價(jià)值，構(gòu)建起全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價(jià)值鏈、連接的新型工業(yè)生產(chǎn)制造和服務(wù)體系。以數(shù)據(jù)閉環(huán)為基礎(chǔ)，通過(guò)物理資產(chǎn)整體深度感知，實(shí)現(xiàn)海量工業(yè)數(shù)據(jù)高效集成管理，開(kāi)展各類工業(yè)數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建與分析，打造設(shè)備->數(shù)據(jù)->數(shù)字化模型->控制優(yōu)化全流程，助力企業(yè)數(shù)字化改造，實(shí)現(xiàn)企業(yè)運(yùn)營(yíng)價(jià)值優(yōu)化。揚(yáng)州公共場(chǎng)所數(shù)字化改造如何進(jìn)行數(shù)字化改造？

信息化、數(shù)字化、互聯(lián)網(wǎng)化這些概念，已經(jīng)提出了很久了，但是三者之間的區(qū)別和聯(lián)系，卻總是顯得很模糊。對(duì)于企業(yè)來(lái)講，尤其是傳統(tǒng)企業(yè)，如果想實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)字化賦能，首先應(yīng)當(dāng)定義清楚這些概念，理解各自的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)，這樣才能結(jié)合企業(yè)自身的情況，做量身剪裁，搞清楚自己想要什么，欠缺什么，找到正確的演進(jìn)路徑。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)人來(lái)講，更有必要理清這些概念間的重疊和不同之處，具備較好地理論體系支撐，讓自己從事的工作，在合理正確的大框架下向前探索。實(shí)際上，信息化、互聯(lián)網(wǎng)化、數(shù)字化的概念，之間確實(shí)有交叉、歧義的部分，也有著遞進(jìn)、演化的邏輯。經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的思考，并查閱了大量的專業(yè)資料，在本文中，我將嘗試對(duì)三者概念進(jìn)行區(qū)分和探討。理清三者的關(guān)系后，才能談如何實(shí)現(xiàn)信息化向數(shù)字化的轉(zhuǎn)型。

受國(guó)際貿(mào)易爭(zhēng)端等影響，制造業(yè)面臨著**元件供應(yīng)不足、原材料價(jià)格劇烈波動(dòng)、工人流動(dòng)率極高等問(wèn)題。加速推進(jìn)數(shù)字化改造和智能制造，是制造業(yè)應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)下行趨勢(shì)的重要舉措之一。制造企業(yè)如何推進(jìn)數(shù)字化改造？“數(shù)字化轉(zhuǎn)型不只是技術(shù)本身，還有比技術(shù)本身更重要的。”中國(guó)工程院院士、國(guó)家智能制造**委員會(huì)主任委員李培根教授認(rèn)為，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，需要注意數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、軟件定義、虛實(shí)融合、系統(tǒng)思維、用戶體驗(yàn)、低碳意識(shí)、共生共榮等若干意識(shí)，持續(xù)推進(jìn)制造業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能制造。怎么進(jìn)行數(shù)字化改造？

    一是數(shù)字化顛覆已經(jīng)基本能完成的行業(yè)，比如高科技、軟件平臺(tái)類企業(yè)，那些沒(méi)有實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)已經(jīng)消失不見(jiàn)；二是數(shù)字化顛覆即將發(fā)生的行業(yè)，比如公共事業(yè)、自然資源、資本市場(chǎng)等行業(yè)，他們需要為即將到來(lái)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型做好準(zhǔn)備；三是數(shù)字化顛覆會(huì)持續(xù)發(fā)生的行業(yè)，比如零售、銀行、保險(xiǎn)、交通運(yùn)輸?shù)刃袠I(yè)，除了一些個(gè)性化服務(wù)還需要有人支持，大量流程性或重復(fù)性的工作都會(huì)被數(shù)字技術(shù)所取代；四是數(shù)字化顛覆影響較低的行業(yè)，比如生命科學(xué)、醫(yī)療保健和化工等行業(yè)，這些行業(yè)的數(shù)字化更多是在前端提升客戶體驗(yàn)，后端提升運(yùn)營(yíng)效率。在所有行業(yè)中，短期和長(zhǎng)期會(huì)受到數(shù)字化顛覆的行業(yè)加起來(lái)的比例高達(dá)89%，數(shù)字化顛覆影響不大的行業(yè)只有11%。數(shù)字化顛覆不再是只發(fā)生在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的某些行業(yè)，不再只是由電商和通訊媒體等來(lái)引導(dǎo)，而是會(huì)滲透到絕大多數(shù)的行業(yè)。對(duì)于89%的行業(yè)和企業(yè)來(lái)說(shuō)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型都迫在眉睫。 企業(yè)的數(shù)字化改造并不是件新鮮事。天津數(shù)字化改造功效

企業(yè)數(shù)字化改造，是從“人工”到“數(shù)據(jù)”的轉(zhuǎn)變，其資產(chǎn)必然會(huì)數(shù)據(jù)化，進(jìn)而形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)。衢州公共場(chǎng)所數(shù)字化改造解決方案

增強(qiáng)企業(yè)部門間溝通效率，降低信息的不對(duì)稱性、員工的道德風(fēng)險(xiǎn)，可以看成是數(shù)字化改造的初級(jí)成效。之所以說(shuō)是初級(jí)，原因在于人腦仍是企業(yè)思考、做決策的重要載體。但數(shù)據(jù)的沉淀和人工智能使得機(jī)器思維可以在很多層面替代、補(bǔ)充人腦的不足。就像機(jī)器視覺(jué)能夠超越普通人眼的辨別力，機(jī)器聽(tīng)覺(jué)能超過(guò)普通人耳，AlphaGo可以打敗李世石、柯潔等等。AI在管理領(lǐng)域一樣可以發(fā)現(xiàn)無(wú)數(shù)隱蔽錯(cuò)誤，提出改進(jìn)方案，同時(shí)極大縮短反應(yīng)時(shí)間，從而提升公司的管理和運(yùn)營(yíng)能力。而未來(lái)商業(yè)是智能化的，途徑就是數(shù)字化改造。企業(yè)的抉擇不在于要不要數(shù)字化改造，而是什么時(shí)候，用多大力度。衢州公共場(chǎng)所數(shù)字化改造解決方案

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