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Applications big data pour l’industrie 4.0 dans le secteur des machines de construction

   2017-05-31 213 0
Conseils de base: dans le domaine des machines de construction, le cycle de renouvellement lent et régulier des machines lourdes et de l’équipement est la plus grande caractéristique. Mais quand il rencontre la croissance économique du pays à la baisse, il y aura une capacité de production excessive, un stock excessif d’équipement, etc.
        Dans le domaine des machines de construction, le cycle de renouvellement lent et régulier des machines lourdes et de l’équipement est une grande caractéristique. Mais quand il rencontre la croissance économique du pays à la baisse, il y aura une capacité de production excessive, un stock excessif d’équipement et d’autres problèmes... Comment changer cette situation? En plus d’expérimenter continuellement le travail interne et les produits innovants, le Dr Zhizhong zhou, qui travaille depuis 10 ans chez zoomlion, propose de promouvoir la transformation par le biais du big data, en se concentrant sur le marché post-service.

Transition sur le marché des machines de construction: défis et opportunités

En tant qu’entreprise de fabrication d’équipements, zoomlion opère dans le secteur des machines de construction, le secteur des machines agricoles et le secteur financier. Parmi eux, le secteur des machines de construction a une très grande part, c’est aussi un secteur où zoomlion a fait ses débuts. Le secteur des machines de construction a connu un ralentissement relatif ces dernières années, pour trois raisons principales:

La vente de nouvelles machines est directement affectée par des facteurs tels que l’économie, les investissements, le marché immobilier, etc., qui ont conduit à une offre excédentaire d’équipement dans l’ensemble du secteur.

Si vous voulez développer davantage l’espace rentable de l’industrie, en plus de l’innovation continue des produits, vous devez également effectuer une analyse approfondie de l’équipement, des clients et d’autres données à travers la technologie de big data pour réaliser le partage et la convergence de l’information, agissant sur le marché post-service.

Avec l’industrie de la construction pour la sécurité de la construction, l’efficacité et le contrôle des coûts de plus en plus lourd, les fabricants d’équipements doivent renforcer le niveau d’intelligence de l’équipement, mais aussi avoir la capacité d’analyse et de traitement des données. La mise à niveau du «service passif» au «service actif» permet de réduire les risques de construction et de prolonger les heures de travail sans problème.

La demande sur le marché des machines de construction continue à chuter, et ne peut plus soutenir le développement de l’ensemble de l’entreprise grâce aux revenus des ventes de consoles. Dans le même temps, les clients font face à la réduction des projets d’ingénierie, le taux d’exploitation et l’efficacité de fonctionnement des équipements sont deux fois faibles, les coûts de gestion d’exploitation et les coûts de réparation et d’entretien sont deux fois plus élevés.

Par conséquent, comment rendre les entreprises plus proches du marché, mieux comprendre les clients par l’analyse de données, améliorer l’efficacité de la gestion des opérations d’entreprise et de la prise de décision, la transformation et la mise à niveau rapide du type de production traditionnelle et de fabrication au type de service intelligent haut de gamme est un défi majeur pour chaque entreprise dans l’industrie.

Faciliter la transformation grâce au data driven,Mais d’où viennent les données?

Pour les entreprises industrielles, mais aussi les données sur internet dans le cadre, par exemple, wechat du centre commercial en ligne de collecte des données liées au comportement des utilisateurs, mais de plus en plus autour de produits propres, la recherche et le développement, de la production à la distribution, des services, des séries complètes de données, des données ont été fournies à zoomlion très important, les sources de données de base.

(rédacteur responsable: ed. minor)
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