資料科學
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可幫助各種行業的從業者和服務提供商
將價值網路的虛擬世界與真實世界聯絡在一起
資料科學
實時的 智慧資訊來幫助使用者加速決策╃▩╃,改善業務流 程╃▩╃,增強產品競爭力
NETVIBES – EXALEAD解決方案透過將大量異 構的╃▩╃,多源的資料轉換成有意義的╃▩╃,實時的 智慧資訊來幫助使用者加速決策╃▩╃,改善業務流 程╃▩╃,增強產品競爭力

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我們的價值

行業的視角

從資訊流到可行的見解

透過將大量的資訊轉化成清晰₪☁·₪✘、敏銳的洞察力來 提高認知│₪↟:對於趨勢的分析╃▩╃,綜合性的概述……

真實世界的證據
從直覺到可行的證據

圍繞3DE孿生聚合大量多源資料╃▩╃,將所有影響決 策的因素關聯起來


知識遺產

從個人體驗到收集可重用的知識與技巧

利用現有資料來揭示和捕獲內在的知識╃▩╃, 並分享到公共社群


產品總覽

產品協同開發

透過對3D模型相關的變更╃▩╃, 問題以及關鍵效能指標地  實時監控做出決策最佳化


企業計劃& 協同合作
透過對多專案(集)的決策制 定以實現最具挑戰的業務 流程

全質量管理
透過對以往經驗的學習總 結加速新問題解決時間╃▩╃, 從而保證產品質量的持續 最佳化

全球採購&網路價值
從設計到供應商的可持續 並且具有成本效益的零部 件標準化及採購策略

裝置運維最佳化
從單點裝置到整體設施╃▩╃, 從現場技術到遠端熱線的  360°全方位裝置監控來優 化執行效率

資料智慧協同
透過各種異構資料來源中找出相關關聯資料以影響決策制定

智慧採購及標準化
OnePart 優選件搜尋簡介│₪↟:
OnePart優選件搜尋功能針對企業內部零件╃▩╃,2D/3D設計資料及其零件相關資訊
進行搜尋及重用╃▩╃,從而有助於企業對於研發成本的節省│◕↟。
Preferred Part Consumer(S1X)幫助設計師和工程師快速找到可重複使用的零件╃▩╃,  他們就可以確定是否真的需要建立新的零件並承擔相關的成本│◕↟。
OnePart優選件易於部署╃▩╃,透過有效聚合企業知識庫中零件的2D/3D設計及其他  相關資訊資料╃▩╃,允許使用者快速直觀地洞察隱藏在多個數據源中的大量資料關係│◕↟。
使用者基於三維相似度和元資料搜尋╃▩╃,快速識別適合重用的零件│◕↟。當發現相似零 件時╃▩╃,使用者還可以分析相關零件的父/子關係及其文件╃▩╃,以促進最佳的重用和 完整的檢視╃▩╃,從而做出最佳的重用/開發決策│◕↟。

OnePart 標準件分析簡介│₪↟:

適用於零件標準化庫經理╃▩╃,OnePart標準零件分析(X1R) 可以根據形狀或使用者選擇的其他標準自 動識別相似的標準件或者企業歷史開發的零件╃▩╃,並且在識別後將相似零件分組歸類│◕↟。

在零件類庫中標準化庫經理可以決定哪些零件將是優選件₪☁·₪✘、可替代件或過時廢棄件╃▩╃,零件標準 庫經理可以將定義的優選件釋出給使用優選件重用功能(S1X)的產品設計工程師│◕↟。
目的在於減少相似/相同零件的種類╃▩╃,幫助工程師在建立新產品時儘可能選用標準庫中的優選件以縮短產品開發時間及相關成本╃▩╃,降低開發風險│◕↟。
零件智慧開發包簡介
OPK零件智慧開發包幫助使用者透過EDL(Elastic Data Model)方式對OnePart產品進行客製化開發╃▩╃,允許使用者配置以下屬性│₪↟:
Data Model
Document Processors
Search Logics & Feeds
Mashup Builder UI

零部件最佳化使用者簡介

零部件最佳化使用者許可權允許使用者訪問PartSupply企業版的內容╃▩╃,它可以幫助產品設計工程師透過 零部件分類過濾並結合語義及3D形狀相似度的搜尋功能╃▩╃,快速找到他們所需要的零件物件│◕↟。 並透過比較相似零件的相似技術特徵和供應商位置╃▩╃,來決定哪種零件最適合使用者的需求╃▩╃,哪種 零件和企業的採購和標準化戰略最一致│◕↟。
基於PartSupply標準零件經理對零件的定義╃▩╃,設計工程師可以在每一個產品設計中確定│₪↟:直接 從被選擇的供應商中外部採購亦或者最大化的重用企業內部零件設計╃▩╃,從而最大化的降低零件 採購成本│◕↟。
標準零部件經理簡介
標準零部件經理許可權允許使用者訪問PartSupply企業版的內容╃▩╃,它可以幫助標準
庫經理管理企業零件庫中的零件目錄╃▩╃,用來匹配企業的零件採購及標準化戰略╃▩╃,
從PartSupply社群中收集的最大零件內容庫裡來定義企業的零件供應商│◕↟。


PLM智慧分析
專案智慧分析使用者簡介│₪↟:
專案智慧分析使用者模組為所有專案相關方提供診斷和預測分析能力│◕↟。它向專案經  理提供實時的KPI╃▩╃,以監控專案計劃的執行狀況╃▩╃,並確保專案能在可控範圍內執行│◕↟。 專案智慧分析提供的專案/計劃執行狀況的看板檢視╃▩╃,以便為任何團隊成員(包括執行人員)快速分析風險/資源╃▩╃,有助於打破資訊孤島╃▩╃,以確保執行正確的分析和 行動;提高規劃質量₪☁·₪✘、減少延遲並完成專案;降低專案成本及最佳化資源│◕↟。

問題智慧分析使用者簡介│₪↟:

問題智慧使用者模組提供與每個問題相關的所有資訊的360度檢視╃▩╃,執行問題演變的歷史趨勢並分析問題的影響╃▩╃,它允許使用者執行診斷分析╃▩╃,以驅動解析過程; 結合語義智慧分析的能力╃▩╃,它可以將產品定義與來自欄位的問題描述關聯起來│◕↟。


主要優勢

問題歷史及趨勢分析
結合問題所有相關資訊進行360度問題分析
綜合所有問題涉及相關方進行問題診斷
自助式Widget構建
實現與研發環境直接互動的可操作應用
基於產品結構的問題歸納
業務分析使用者簡介│₪↟:
Business Analytics User透過複雜的工具₪☁·₪✘、豐富的分析和直觀的面板╃▩╃,讓所有使用者都能 看到自己的業務╃▩╃,從而做出正確的決策╃▩╃,提高效能卓越和客戶滿意度│◕↟。快速的投資回 報│◕↟。透過快速₪☁·₪✘、準確地從多個PLM和非PLM資料來源中提取₪☁·₪✘、聚合₪☁·₪✘、分析和傳播資訊╃▩╃,  使用者可以衡量並做出更好的管理決策╃▩╃,從而推動整個業務的關鍵績效指標│◕↟。

主要優勢

處理多源的結構化及非結構化資料
可配置的BI面板及UI設計介面
跨多個數據源的顯性及隱性關係分析(結構化到非結構化及 非結構化到非結構化)
資料視覺化(拖拽式圖表╃▩╃,圖形╃▩╃,時間軸╃▩╃,餅圖等等)
服務於決策支援的實時分析
ENOVIA資料聯結器直接訪問3D平臺中有價值的資料
業務分析開發模組簡介│₪↟:
業務分析開發人員(BAD)是一個為快速原型化和部署基於搜尋的發現應用程式提供拖 拽式介面的模組│◕↟。 其中Mashup-Builder結合了簡化的語法(基於Java)₪☁·₪✘、廣泛計算能 力的外掛和一個豐富所有平臺功能的外掛框架╃▩╃,幫助後臺開發人員針對客戶的實際業 務需求快速便捷地進行分析應用程式的二次開發│◕↟。

主要優勢

可選的本體驅動資料建模╃▩╃,用於加速開發(自動應用於所有底層分 析₪☁·₪✘、索引和搜尋配置過程)
一個包含100多個開箱即用的移動和可視儀表板小部件的擴充套件庫
一個豐富所有平臺功能的Java外掛框架
連線₪☁·₪✘、合併₪☁·₪✘、級聯資訊feed來豐富應用程式╃▩╃,而無需索引所有源  (資料融合)
整合Eclipse來無縫地開發₪☁·₪✘、測試和部署外掛
簡單和高效的管理UI與最佳化和除錯工具
重量重心智慧分析簡介│₪↟:
重量重心分析模組幫助設計師╃▩╃,工程師和專案經理獲取在3D體驗平臺上設計的零件和 產品的重量₪☁·₪✘、重心和慣性矩陣的關鍵績效指標(KPI)值│◕↟。
該角色允許使用者定義重量目標₪☁·₪✘、監控KPI值和產品成熟度的後續趨勢│◕↟。專案經理和產品 工程師可以評估重量和重心定義╃▩╃,考慮產品的不同╃▩╃,以滿足效率和可持續性的要求│◕↟。 透過與在3D體驗平臺中的CATIA的完美整合╃▩╃,實現3D幾何模型與其相關效能KPI的實時 互動╃▩╃,替代了基於Excel計算的傳統檔案管理模式│◕↟。

主要優勢

實現重量相關KPI(如權重₪☁·₪✘、重心和慣性矩陣)易於訪問╃▩╃,允許管理人 員和設計人員定義公差的目標值╃▩╃,並使用餅圖₪☁·₪✘、雷達圖和歷史圖 對其進行評估
透過配置和篩選向下鑽取詳細資訊╃▩╃,幫助工程師和檢查人員識別 需要解決的問題
在3D幾何模型上使用顏色程式碼進行重量權重分佈分析
滿足圖表或圖示的佈局調整╃▩╃,從而在大小螢幕上都可以進行產品 效能評估
透過比較重量預估值₪☁·₪✘、計算值和測量值來判斷缺失的產品定義
透過比較不同型號(又稱配置)╃▩╃,使用者可以對雷達圖進行分析
成本智慧分析簡介│₪↟:
在“互動設計-成本”方法中╃▩╃,工程團隊對成本管理政策做出貢獻│◕↟。因此╃▩╃,必須確 定成本目標╃▩╃,監控KPI值╃▩╃,並根據產品開發成熟度跟蹤成本趨勢│◕↟。
成本智慧分析模組允許工程師能對與零件或者元件定義相關的KPI值進行互動╃▩╃,並
允許經理能夠根據直接或間接成本定義對產品狀態進行實時審查和評估│◕↟。

主要優勢

讓成本相關KPI易於訪問╃▩╃,允許管理人員和設計人員定義目標值╃▩╃, 並使用餅圖₪☁·₪✘、雷達圖和歷史圖表對其進行評估
幫助工程師和管理人員即時發現需要改進的地方
KPI值會在深入研究產品結構和篩選各種標準時動態顯示
對每個零件的成本成熟度進行評估╃▩╃,提供各種類別(預估值₪☁·₪✘、計算 值和申明值)並確定缺失的定義
比較不同的變數(又稱配置)使使用者能夠在雷達圖上執行詳細的分析
數字化智慧運營
資產質量分析簡介│₪↟:
資產質量分析模組幫助運維工程師提高運營裝置的質量並降低其維護成本│◕↟。  該解決方案結合了大資料和機器學習能力╃▩╃,透過對過往經驗的自動學習╃▩╃,發現 其相似性╃▩╃,並預警未來可能的故障或問題│◕↟。

主要優勢

快速準確地識別並理解當前或潛在的裝置質量問題
支援運維工程師解決已存在的問題
幫助質量經理和運維工程師開發並部署預防性維護措施來避免潛 在的風險問題
結合與故障或問題相關的所有資訊或操作執行360度問題分析報告
工業智慧化
社交業務分析簡介│₪↟:
透過網路爬蟲╃▩╃,幫助使用者瞭解所關心的行業話題發生的最新實時動態╃▩╃,並做出 有洞察力的商業決策│₪↟:包含對行業發展趨勢╃▩╃,相關市場以及主要競爭對手的趨 勢性分析│◕↟。

主要優勢

利用來自網路的非結構化資料╃▩╃,瞭解實時的相關市場的最新變化以及發展趨勢
幫助使用者開發符合市場需求的正確的產品
收集消費者或者終端使用者的期望╃▩╃,做出正確的產品開發或升級策略╃▩╃,從而提升產品的質量
識別與競品之間的優勢差別╃▩╃,維持產品在市場中的競爭力
解決方案
  • 汽車&交通運輸
  • 工業裝置/重工
  • 高科技
  • 汽車&交通運輸
  • 工業裝置/重工
  • 高科技
汽車&交通運輸
交通運輸再想象
從移動技術的進化到革命
互聯性₪☁·₪✘、應用程式和模擬正在擴大我們的選擇範圍│◕↟。過去以孤島方式運營的行業正為提供下一代的移動體驗而逐步融合│◕↟。
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