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數(shù)據(jù)科學
數(shù)據(jù)科學

數(shù)據(jù)科學

可幫助各種行業(yè)的從業(yè)者和服務提供商
將價值網(wǎng)絡的虛擬世界與真實世界聯(lián)系在一起
數(shù)據(jù)科學
實時的 智能信息來幫助用戶加速決策,改善業(yè)務流 程,增強產(chǎn)品競爭力
NETVIBES – EXALEAD解決方案通過將大量異 構的,多源的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有意義的,實時的 智能信息來幫助用戶加速決策,改善業(yè)務流 程,增強產(chǎn)品競爭力

數(shù)據(jù)科學
我們的價值

行業(yè)的視角

從信息流到可行的見解

通過將大量的信息轉(zhuǎn)化成清晰、敏銳的洞察力來 提高認知:對于趨勢的分析,綜合性的概述……

真實世界的證據(jù)
從直覺到可行的證據(jù)

圍繞3DE孿生聚合大量多源數(shù)據(jù),將所有影響決 策的因素關聯(lián)起來


知識遺產(chǎn)

從個人體驗到收集可重用的知識與技巧

利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)來揭示和捕獲內(nèi)在的知識, 并分享到公共社區(qū)


產(chǎn)品總覽

產(chǎn)品協(xié)同開發(fā)

通過對3D模型相關的變更, 問題以及關鍵性能指標地  實時監(jiān)控做出決策優(yōu)化


企業(yè)計劃& 協(xié)同合作
通過對多項目(集)的決策制 定以實現(xiàn)最具挑戰(zhàn)的業(yè)務 流程

全質(zhì)量管理
通過對以往經(jīng)驗的學習總 結(jié)加速新問題解決時間, 從而保證產(chǎn)品質(zhì)量的持續(xù) 優(yōu)化

全球采購&網(wǎng)絡價值
從設計到供應商的可持續(xù) 并且具有成本效益的零部 件標準化及采購策略

設備運維優(yōu)化
從單點設備到整體設施, 從現(xiàn)場技術到遠程熱線的  360°全方位設備監(jiān)控來優(yōu) 化運行效率

數(shù)據(jù)智能協(xié)同
通過各種異構數(shù)據(jù)源中找出相關關聯(lián)數(shù)據(jù)以影響決策制定

智能采購及標準化
OnePart 優(yōu)選件搜索簡介
OnePart優(yōu)選件搜索功能針對企業(yè)內(nèi)部零件,2D/3D設計數(shù)據(jù)及其零件相關信息
進行搜索及重用,從而有助于企業(yè)對于研發(fā)成本的節(jié)省。
Preferred Part Consumer(S1X)幫助設計師和工程師快速找到可重復使用的零件,  他們就可以確定是否真的需要創(chuàng)建新的零件并承擔相關的成本。
OnePart優(yōu)選件易于部署,通過有效聚合企業(yè)知識庫中零件的2D/3D設計及其他  相關信息數(shù)據(jù),允許用戶快速直觀地洞察隱藏在多個數(shù)據(jù)源中的大量數(shù)據(jù)關系。
用戶基于三維相似度和元數(shù)據(jù)搜索,快速識別適合重用的零件。當發(fā)現(xiàn)相似零 件時,用戶還可以分析相關零件的父/子關系及其文檔,以促進最佳的重用和 完整的視圖,從而做出最佳的重用/開發(fā)決策。

OnePart 標準件分析簡介:

適用于零件標準化庫經(jīng)理,OnePart標準零件分析(X1R) 可以根據(jù)形狀或用戶選擇的其他標準自 動識別相似的標準件或者企業(yè)歷史開發(fā)的零件,并且在識別后將相似零件分組歸類。

在零件類庫中標準化庫經(jīng)理可以決定哪些零件將是優(yōu)選件、可替代件或過時廢棄件,零件標準 庫經(jīng)理可以將定義的優(yōu)選件發(fā)布給使用優(yōu)選件重用功能(S1X)的產(chǎn)品設計工程師。
目的在于減少相似/相同零件的種類,幫助工程師在創(chuàng)建新產(chǎn)品時盡可能選用標準庫中的優(yōu)選件以縮短產(chǎn)品開發(fā)時間及相關成本,降低開發(fā)風險。
零件智能開發(fā)包簡介
OPK零件智能開發(fā)包幫助用戶通過EDL(Elastic Data Model)方式對OnePart產(chǎn)品進行客制化開發(fā),允許用戶配置以下屬性:
Data Model
Document Processors
Search Logics & Feeds
Mashup Builder UI

零部件優(yōu)化用戶簡介

零部件優(yōu)化用戶權限允許用戶訪問PartSupply企業(yè)版的內(nèi)容,它可以幫助產(chǎn)品設計工程師通過 零部件分類過濾并結(jié)合語義及3D形狀相似度的搜索功能,快速找到他們所需要的零件對象。 并通過比較相似零件的相似技術特征和供應商位置,來決定哪種零件最適合用戶的需求,哪種 零件和企業(yè)的采購和標準化戰(zhàn)略最一致。
基于PartSupply標準零件經(jīng)理對零件的定義,設計工程師可以在每一個產(chǎn)品設計中確定:直接 從被選擇的供應商中外部采購亦或者最大化的重用企業(yè)內(nèi)部零件設計,從而最大化的降低零件 采購成本。
標準零部件經(jīng)理簡介
標準零部件經(jīng)理權限允許用戶訪問PartSupply企業(yè)版的內(nèi)容,它可以幫助標準
庫經(jīng)理管理企業(yè)零件庫中的零件目錄,用來匹配企業(yè)的零件采購及標準化戰(zhàn)略,
從PartSupply社區(qū)中收集的最大零件內(nèi)容庫里來定義企業(yè)的零件供應商。


PLM智能分析
項目智能分析用戶簡介:
項目智能分析用戶模塊為所有項目相關方提供診斷和預測分析能力。它向項目經(jīng)  理提供實時的KPI,以監(jiān)控項目計劃的運行狀況,并確保項目能在可控范圍內(nèi)執(zhí)行。 項目智能分析提供的項目/計劃運行狀況的看板視圖,以便為任何團隊成員(包括執(zhí)行人員)快速分析風險/資源,有助于打破信息孤島,以確保執(zhí)行正確的分析和 行動;提高規(guī)劃質(zhì)量、減少延遲并完成項目;降低項目成本及優(yōu)化資源。

問題智能分析用戶簡介:

問題智能用戶模塊提供與每個問題相關的所有信息的360度視圖,執(zhí)行問題演變的歷史趨勢并分析問題的影響,它允許用戶執(zhí)行診斷分析,以驅(qū)動解析過程; 結(jié)合語義智能分析的能力,它可以將產(chǎn)品定義與來自字段的問題描述關聯(lián)起來。


主要優(yōu)勢

問題歷史及趨勢分析
結(jié)合問題所有相關信息進行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(xiàn)與研發(fā)環(huán)境直接交互的可操作應用
基于產(chǎn)品結(jié)構的問題歸納
業(yè)務分析用戶簡介:
Business Analytics User通過復雜的工具、豐富的分析和直觀的面板,讓所有用戶都能 看到自己的業(yè)務,從而做出正確的決策,提高性能卓越和客戶滿意度??焖俚耐顿Y回 報。通過快速、準確地從多個PLM和非PLM數(shù)據(jù)源中提取、聚合、分析和傳播信息,  用戶可以衡量并做出更好的管理決策,從而推動整個業(yè)務的關鍵績效指標。

主要優(yōu)勢

處理多源的結(jié)構化及非結(jié)構化數(shù)據(jù)
可配置的BI面板及UI設計界面
跨多個數(shù)據(jù)源的顯性及隱性關系分析(結(jié)構化到非結(jié)構化及 非結(jié)構化到非結(jié)構化)
數(shù)據(jù)可視化(拖拽式圖表,圖形,時間軸,餅圖等等)
服務于決策支持的實時分析
ENOVIA數(shù)據(jù)連接器直接訪問3D平臺中有價值的數(shù)據(jù)
業(yè)務分析開發(fā)模塊簡介:
業(yè)務分析開發(fā)人員(BAD)是一個為快速原型化和部署基于搜索的發(fā)現(xiàn)應用程序提供拖 拽式界面的模塊。 其中Mashup-Builder結(jié)合了簡化的語法(基于Java)、廣泛計算能 力的插件和一個豐富所有平臺功能的插件框架,幫助后臺開發(fā)人員針對客戶的實際業(yè) 務需求快速便捷地進行分析應用程序的二次開發(fā)。

主要優(yōu)勢

可選的本體驅(qū)動數(shù)據(jù)建模,用于加速開發(fā)(自動應用于所有底層分 析、索引和搜索配置過程)
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展庫
一個豐富所有平臺功能的Java插件框架
連接、合并、級聯(lián)信息feed來豐富應用程序,而無需索引所有源  (數(shù)據(jù)融合)
集成Eclipse來無縫地開發(fā)、測試和部署插件
簡單和高效的管理UI與優(yōu)化和調(diào)試工具
重量重心智能分析簡介:
重量重心分析模塊幫助設計師,工程師和項目經(jīng)理獲取在3D體驗平臺上設計的零件和 產(chǎn)品的重量、重心和慣性矩陣的關鍵績效指標(KPI)值。
該角色允許用戶定義重量目標、監(jiān)控KPI值和產(chǎn)品成熟度的后續(xù)趨勢。項目經(jīng)理和產(chǎn)品 工程師可以評估重量和重心定義,考慮產(chǎn)品的不同,以滿足效率和可持續(xù)性的要求。 通過與在3D體驗平臺中的CATIA的完美集成,實現(xiàn)3D幾何模型與其相關性能KPI的實時 交互,替代了基于Excel計算的傳統(tǒng)文件管理模式。

主要優(yōu)勢

實現(xiàn)重量相關KPI(如權重、重心和慣性矩陣)易于訪問,允許管理人 員和設計人員定義公差的目標值,并使用餅圖、雷達圖和歷史圖 對其進行評估
通過配置和篩選向下鉆取詳細信息,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代碼進行重量權重分布分析
滿足圖表或圖標的布局調(diào)整,從而在大小屏幕上都可以進行產(chǎn)品 性能評估
通過比較重量預估值、計算值和測量值來判斷缺失的產(chǎn)品定義
通過比較不同型號(又稱配置),用戶可以對雷達圖進行分析
成本智能分析簡介:
在“交互設計-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(jiān)控KPI值,并根據(jù)產(chǎn)品開發(fā)成熟度跟蹤成本趨勢。
成本智能分析模塊允許工程師能對與零件或者組件定義相關的KPI值進行交互,并
允許經(jīng)理能夠根據(jù)直接或間接成本定義對產(chǎn)品狀態(tài)進行實時審查和評估。

主要優(yōu)勢

讓成本相關KPI易于訪問,允許管理人員和設計人員定義目標值, 并使用餅圖、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(fā)現(xiàn)需要改進的地方
KPI值會在深入研究產(chǎn)品結(jié)構和篩選各種標準時動態(tài)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)并確定缺失的定義
比較不同的變量(又稱配置)使用戶能夠在雷達圖上執(zhí)行詳細的分析
數(shù)字化智能運營
資產(chǎn)質(zhì)量分析簡介:
資產(chǎn)質(zhì)量分析模塊幫助運維工程師提高運營設備的質(zhì)量并降低其維護成本。  該解決方案結(jié)合了大數(shù)據(jù)和機器學習能力,通過對過往經(jīng)驗的自動學習,發(fā)現(xiàn) 其相似性,并預警未來可能的故障或問題。

主要優(yōu)勢

快速準確地識別并理解當前或潛在的設備質(zhì)量問題
支持運維工程師解決已存在的問題
幫助質(zhì)量經(jīng)理和運維工程師開發(fā)并部署預防性維護措施來避免潛 在的風險問題
結(jié)合與故障或問題相關的所有信息或操作執(zhí)行360度問題分析報告
工業(yè)智能化
社交業(yè)務分析簡介:
通過網(wǎng)絡爬蟲,幫助用戶了解所關心的行業(yè)話題發(fā)生的最新實時動態(tài),并做出 有洞察力的商業(yè)決策:包含對行業(yè)發(fā)展趨勢,相關市場以及主要競爭對手的趨 勢性分析。

主要優(yōu)勢

利用來自網(wǎng)絡的非結(jié)構化數(shù)據(jù),了解實時的相關市場的最新變化以及發(fā)展趨勢
幫助用戶開發(fā)符合市場需求的正確的產(chǎn)品
收集消費者或者終端用戶的期望,做出正確的產(chǎn)品開發(fā)或升級策略,從而提升產(chǎn)品的質(zhì)量
識別與競品之間的優(yōu)勢差別,維持產(chǎn)品在市場中的競爭力
解決方案
  • 汽車&交通運輸
  • 工業(yè)設備/重工
  • 高科技
  • 汽車&交通運輸
  • 工業(yè)設備/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
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