商业智能及在制造业应用

基于人工智能的商业智能决策系统设计与实现第一章：引言随着人工智能技术的迅速发展和应用的不断提升，智能商业决策系统也成为了商业智能领域的重要研究和应用方向之一。

基于人工智能技术的商业智能决策系统，不但能够帮助商业企业进行更加精准化的决策，还能够提高企业的整体效益和竞争力。

本文重点探讨基于人工智能的商业智能决策系统的设计和实现，主要包括商业智能决策系统概述、人工智能基础技术、商业智能决策系统设计和实现、应用案例及展望等方面的内容。

第二章：商业智能决策系统概述商业智能决策系统，简称BI系统，是一种基于电子数据处理和数据分析技术的企业管理信息系统，通过对企业数据进行采集、处理、分析、挖掘和展示，为企业管理决策提供科学依据。

商业智能决策系统主要包括数据仓库技术、数据挖掘技术、决策支持系统等技术，可以帮助企业通过对海量数据进行整合和分析，提高企业管理决策的质量和效率，促进企业的可持续发展。

第三章：人工智能基础技术人工智能技术是建立在数学、计算机科学、电子学等多个领域基础之上的一项高技术，其主要应用包括机器学习、语音识别、图像识别、自然语言处理和智能推理等方面。

利用人工智能技术，可以轻松实现数据的自动挖掘和分析，提高分析的准确性和效率，帮助企业管理实现更加便利和高效。

第四章：商业智能决策系统设计和实现商业智能决策系统设计和实现涉及到多个方面，包括数据的采集和处理、数据挖掘和分析、决策支持系统的构建等。

在数据采集和处理方面，需要充分考虑数据的来源、格式、完整性和准确性等因素，以保证数据的质量和可靠性。

在数据挖掘和分析方面，需要利用机器学习、深度学习等方法，进行数据模型的建立和数据的预测和分析，以便为企业管理决策提供有力支持。

在决策支持系统的构建方面，可以采用多种技术，如虚拟化技术、数据仓库技术、在线分析处理技术等，并结合人工智能技术和数据挖掘技术，构建出一个高效、可靠、用户友好的商业智能决策系统。

第五章：应用案例基于人工智能的商业智能决策系统已经在多个领域得到广泛的应用，如金融、医疗、制造业等。

“中国制造2025”智能工厂的五大趋势
佚名
【期刊名称】《企业管理实践与思考》
【年(卷),期】2016(000)004
【摘要】最近几年，欧美国家最早针对流程工业提出了“智能工厂”的概念。

流程工业智能工厂由商业智能、运营智能、操作智能三个层次组成，由于自身的自动化水平较高，因此实施智能工厂相对比较容易。

与流程工业相比，离散制造业首先在底层制造环节由于生产工艺的复杂性，如车、铣、刨、磨、铸、锻、铆、焊对生产设备的智能化要求很高，投资很大。

特别是装备制造业、家电、汽车、机械、模具、航空航天、消费电子等产品大都要求产品智能化，设计智能。

【总页数】2页(P6-7)
【正文语种】中文
【中图分类】F270.7
【相关文献】
1.“工业4.0”和“中国制造2025”战略背景下中国制造业发展研究--以中国九江石化智能工厂为例 [J], 夏诗园
2.“工业4.0”和“中国制造2025”战略背景下中国制造业发展研究——以中国九江石化智能工厂为例 [J], 夏诗园;
3.关于举办"《中国制造2025&新一代智能制造》绿色智能工厂的创新及应用"高级研修班的通知 [J],
4.关于举办"《中国制造2025&新一代智能制造》绿色智能工厂的创新及应用"高
级研修班的通知 [J],
5.“中国制造2025”智能工厂的五大趋势 [J],
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工业互联网平台技术及常见应用场景2020年8月工业互联网概述1工业互联网平台技术2Contents目录卡奥斯数据治理3卡奥斯科学家工作台4应用案例501工业互联网概述工业互联网是新一代网络信息技术与制造业深度融合的产物，是实现产业数字化、网络化、智能化发展的重要基础设施，通过人、机、物的全面互联，全要素、全产业链、全价值链的全面连接，推动形成全新的生产制造和服务体系，是经济转型升级的关键依托、重要途径、全新生态。

工业互联网是什么？工业互联网体系架构2.0包括产业层、商业层、应用层、能力层4个层次，其中1个宏观视角；3个微观视角工业互联网的总体业务视图02工业互联网平台技术API-Gateway开放平台AB C D E FG H I J KSaaS通用功能PaaS云管平台算法模型库微服务治理开发者中心工业机理模型SaaS场景能力算法模型库大数据BI工具工业机理模型KAI机器学习CH平台核心能力海尔行业能力SaaS提质增效SaaS应用创新SaaS资源配置海尔七大节点能力NIAASIOT家电农业模具教育机械能源服装建陶房车大健康电子交通好品海智智慧城市化工定制PBEDSaaS通用公共能力FA微服务治理I开发者平台JL大数据BI工具M AI工具LM标识解析区块链N M标识解析o区块链OCR NP Q R 计算网络数据库S计量计费T日志告警U消息通知QR TS UV W IoT云设备管理边缘计算X加密芯片Y智能网关V X£Z终端设备Z工业协议YGPAASG QR TS UPAPAAS+大数据+AI安全防护层£数字孪生WSAAS€COSMO Store€企业/个人/开发者/政府门户平台架构云计算AI 应用AI 应用控制中心云端边端云端边端视频上传模型识别视频上传下发模型识别监控边缘计算带宽浪费延迟过高云端成本高昂隐私问题无法解决云计算1.0边缘计算3.0边缘计算2.0边端云端管理端（私有）进程进程进程进程边端云端管理端（私有）容器容器容器容器边端云端管理端（公有K8S ）容器容器容器容器标准化：边缘能力：成本：标准化：边缘能力：成本：标准化：边缘能力：成本：COSMO 边缘计算平台边端云端管理端（K8S ）数据清洗数据分析业务应用Ai 应用COSMO IoT➢原生集成COSMO IoT 平台➢基于K8S 技术，管理更高效➢边缘能力更强大，可将任何容器应用在边缘端运行起来➢接入成本低，充分利用现有资源，平台仅收取服务费➢繁荣的边缘应用市场，丰富的系统应用与第三方应用，支撑客户多样的需求COSMO 边缘计算平台边缘节点业务应用数据库➢边缘侧执行，实现产品实时预测，提升检测效率➢边云协同，实现AI 模型云端下发，节点状态统一监控➢局域网内可执行，减少数据上云基于机器视觉的质检方案，通过云端下发分析模型应用与边缘实时决策的结合，实现自动视觉检测，提升产品质量工业生产线海尔云边缘计算边云数据协同图片大数据Ai 模型边缘计算应用场景-工业视觉建设背景①政策背景——顶层设计需求根据国家《工业互联网发展行动计划（2018-2020）》，明确提出“标识解析体系构建行动”的发展目标为“2020年建成5个左右标识解析国家顶级节点，形成10个以上公共标识解析服务节点，标识注册量超过20亿”。

全球十大ERP实施成功案例1、美铝公司（Alcoa）公司简介美铝公司创办于19世纪80年代中期，目前是世界最大的氧化铝、电解铝和铝加工产品的生产商，活跃于包括基础研究和开发、技术及回收利用等铝工业的所有主要领域。

美铝产品应用于航空航天、汽车、包装、建筑、商业运输和工业市场。

美铝日用消费产品包括美铝轮毂（Alcoa wheels）、雷诺膜（Reynolds Wrap ）和贝克家用膜（Baco Household Wrap ）。

其他业务还包括乙烯基侧板、包装系统、精密铸件、瓶盖以及轿车和卡车的配电系统。

美铝在全球43个国家雇员总数达万人。

美铝成为道琼斯工业指数成员已有45年之久并于2001年成为道琼斯可持续发展指数成员。

美铝是中国铝行业的最大投资商和铝产品贸易伙伴，目前在华拥有5个独资、合资企业，员工2，200人。

2004年，美铝公司的营业额达到235亿美元。

ERP实施概况自2001年起，美铝公司开始实施Oracle提供的ERP系统，目前已经实施成功的模块包括财务管理、人力资源管理、订单到现金（Order to cash，OTC）业务流程管理以及需求到付款（Requisition to pay，RTP）业务流程管理。

由于美铝在世界各国的分支机构繁多，其ERP 的实施也十分复杂，因此按照不同地域分阶段进行。

他们最初在欧洲的50家分公司实施了财务和需求－付款流程模块，这些模块目前包括欧洲、北美、澳大利亚、亚洲和南美州等地的分支机构得到广泛应用。

HR模块已经在澳大利亚分公司实施完毕，而欧洲及拉丁美洲等地有望在年底结束。

OTC模块则在美铝公司的所有全球分支机构中至少完成了60%。

目前，美铝公司使用ERP的员工人数已超过10,000。

2、德国巴斯夫公司（BASF Aktiengesellschaft）公司简介德国巴斯夫是世界领先的化工公司，向客户提供一系列的高性能产品，包括化学品、塑料品、特性产品、农用产品、精细化学品以及原油和天然气。

信息技术在各大领域中的应用信息技术是指利用计算机技术、通信技术和网络技术等，来处理、存储、传输和展示信息的一种综合性技术。

在当今信息化的时代，信息技术在各大领域中得到了广泛的应用，以下我们将从医疗、教育、交通、商业、制造业等多个角度来分步骤地阐述。

一、医疗领域随着信息技术的快速发展，医疗领域中也得到了广泛应用。

例如：医院使用电子病历系统，将患者的病历信息全部电子化，并通过网络共享，大大提高了医疗服务效率；同时，还能够根据大量数据进行统计和分析，以便更好地预测并处理疾病的流行和预防疾病的爆发。

二、教育领域随着信息技术的普及与发展，教育领域也发生了翻天覆地的变化。

在线课程、智能化学习、智慧校园等新技术已经成为教育的主流。

信息技术的应用，使得学习过程更加便捷，不仅解决了地域上的限制，还大大提高了教学效果和效率。

同时，数字化的考试系统和学生信息管理系统也使得教学过程更加规范和便捷。

三、交通领域交通领域是信息技术最早和最广泛的应用领域之一。

例如：城市智能交通系统，包括智能交通信号灯、智能停车场、智能交通运输等，大大提升了交通效率，减少了堵车和排放的污染。

此外，利用智能导航系统，可以更加便捷地到达目的地，同时还能与其他交通工具实时互联，真正实现了信息化与智能化的交通。

四、商业领域商业领域与信息技术的结合，促成了电子商务的发展，使消费者的购物更加便捷、安全，提高了商务效率。

同时，信息技术也可以通过大数据技术对消费者的需求信息进行分析，帮助企业进行营销决策，开创了商业智能化的新时代。

五、制造业领域随着信息技术和机器人技术的快速发展，制造业中的生产流程也日趋智能化，以增强生产效率和生产质量。

例如：智能化的生产自动化系统，可以完成多种任务。

虽然在研发中需要大量人工投入，但在后续的生产领域中，却可以大大减少人力投入，从而提高生产效率和质量。

此外，信息技术也可以通过大数据的技术分析生产过程中的数据，从而发现并处理潜在的生产问题。

1. 为什么需要主数据管理1.1. MDM的定义"The whole is more than the sum of the parts." --Aristotle整体比部分相加之和的内容要多。

――亚里斯多德这句亚里斯多德的哲学名言，很适合来描述主数据管理（MDM，master data management）。

MDM主要关注于研究、分类和访问企业内的重要数据。

也就是说，MDM帮助你理解企业内的每一份数据，包括客户、产品、场所和其他的主要的主题域等内容。

在这篇研究文章中，清晰的给出了MDM的定义，详细说明了建立MDM将会产生的收益和结果，也说明了建立MDM需要的各种技术，以及实现MDM的实践步骤。

为了更深入的解释MDM，说明它的好处和用法，本篇文章中列举了很多实际的案例。

其中每一个案例都是从实际的业务出发，通过对业务和技术问题的分析，总结了一套实现MDM的方法和技巧。

通过这套方法，可以避免实现中的一些缺陷，增加实现的成功率。

为什么需要主数据管理？主数据管理：定义我们从定义MDM是什么开始，关于这个问题有两种观点，分别对应于MDM这个词组的重音位置的不同。

1．主数据管理－或者称为管理主数据。

这包括建立和维护主数据的一些管理性的应用。

例如，客户数据整合（CDI，customer data integration），产品信息管理（PIM，product information management），以及用来管理类似数据主题的其他应用。

2．主数据管理－或者称为数据管理之后的一系列管理过程。

这包括整合企业数据（包括主数据）所需要的基础结构和技术。

例如ETL（extraction, transformation, and load）和EII（enterprise information integration）等技术。

从本篇研究文章的目的出发，我们采用第一种观点，即认为MDM的功能是管理各种类型的主数据。