本文目录一览：
解决制造业质量数据分析难题,从3个方向入手就够!
1、简单易用的质量分析工具 质量数据自助仪表盘，多数据源轻松获取，秒级响应数据需求。
2、建立统一的数据采集和管理平台，极大降低数据分析中数据收集和整理的时间。打破多个业务系统（SAP、MES、手工台账等）的数据孤岛，将数据集中到一个平台，完善数据采集机制、建立数据标准、提升数据质量。
3、我们拿到数据之后，首先要对数据要有个基本了解，可以从集中趋势，离散程度及分布形状出发，来了解自己的数据。 分析数据之后，对数据有初步了解，通过数据分布可以展现出用户对产品的依赖程度。
4、在搞清楚工业大数据分析之前，我们应该如何定义制造业的大数据？这里可以通过大数据的三个特性，进一步了解大数据的特性。数据来源工业大数据的主要来源有两个，第一是智能设备。
企业信息化建设面临的困局与思考
部分公司面临着产品类型多，业务多元化，流程来源多头，而整个公司有没有没有流程建立、决策职能单位，大多依赖于领导决策，这样就会面临着大量随时救火的信息化项目需求，其实是伪需求。
一方面，在信息化建设初期政府致力于建立高速信息公路，为企业的信息化发展提供一个良好的外部环境，如银行、税收等金融管理体制、政府财政管理体制等的联网信息化建设。
对建设信息化的重要性认识不足 在整个工程项目中，个别的部分和领导对信息化的重要性和紧迫性认识不足，没有把信息化放在应有的位置，片面的认为信息化只是IT部门应该做的事情，在一定程度程度上制约了企业的信息化建设。
我国企业普遍存在信息化程度低，信息机构不健全，信息化建设投入不足与建设成本过高，经营管理中协作不充分的问题。从总体上看，存在地区不平衡，还较多停留在表面应用层次上，没有深入到企业的运行、管理各个环节。
在中小企业信息化建设实施过程中的问题主要出在实施人员身上。
《通知》指出，要“加强网络安全管理体系建设，落实安全责任，完善技术手段，加强应急响应保障，确保不发生重大网络安全事件”。 信息化规划 信息化规划，一方面要坚持战略引领。
为加快制造业数字化转型应该怎么做?
采用管理软件如PLM则成为解决智能工厂建设必要措施。
G+智能制造解决方案方面，则通过5G专网部署，提升了制造执行系统（MES）过站效率，加快软件***，并增强AR智能分析能力。联想集团高级副总裁关伟建议： 企业应积极拥抱工业互联网，尽快开展数字化转型，促进降本增效。
传统工业制造企业要实现数字化转型，需要明确战略、建设基础设施、数据驱动决策、推动物联网技术应用、建设数字化工厂，并进行组织文化和结构的改变。这样的转型将有助于企业实现数字驱动和高价值管理的目标。
数字化转型第一要务是实现标准化 通过术语定义、参考架构、评估模型等基础性标准的规范，新概念和新技术才能得以真正的实施，行业内部合力加速行业数字化转型。
