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    4. 數據科學
      數據科學

      數據科學

      可幫助各種行業的從業者和服務提供商
      將價值網絡的虛擬世界與真實世界聯系在一起
      數據科學
      實時的 智能信息來幫助用戶加速決策,改善業務流 程,增強產品競爭力
      NETVIBES – EXALEAD解決方案通過將大量異 構的,多源的數據轉換成有意義的,實時的 智能信息來幫助用戶加速決策,改善業務流 程,增強產品競爭力

      數據科學
      我們的價值

      行業的視角

      從信息流到可行的見解

      通過將大量的信息轉化成清晰、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
      從直覺到可行的證據

      圍繞3DE孿生聚合大量多源數據,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

      利用現有數據來揭示和捕獲內在的知識, 并分享到公共社區


      產品總覽

      產品協同開發

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


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

      全質量管理
      通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 優化

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

      設備運維優化
      從單點設備到整體設施, 從現場技術到遠程熱線的  360°全方位設備監控來優 化運行效率

      數據智能協同
      通過各種異構數據源中找出相關關聯數據以影響決策制定

      智能采購及標準化
      OnePart 優選件搜索簡介
      OnePart優選件搜索功能針對企業內部零件,2D/3D設計數據及其零件相關信息
      進行搜索及重用,從而有助于企業對于研發成本的節省。
      Preferred Part Consumer(S1X)幫助設計師和工程師快速找到可重復使用的零件,  他們就可以確定是否真的需要創建新的零件并承擔相關的成本。
      OnePart優選件易于部署,通過有效聚合企業知識庫中零件的2D/3D設計及其他  相關信息數據,允許用戶快速直觀地洞察隱藏在多個數據源中的大量數據關系。
      用戶基于三維相似度和元數據搜索,快速識別適合重用的零件。當發現相似零 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/開發決策。

      OnePart 標準件分析簡介:

      適用于零件標準化庫經理,OnePart標準零件分析(X1R) 可以根據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歷史開發的零件,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發布給使用優選件重用功能(S1X)的產品設計工程師。
      目的在于減少相似/相同零件的種類,幫助工程師在創建新產品時盡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。
      零件智能開發包簡介
      OPK零件智能開發包幫助用戶通過EDL(Elastic Data Model)方式對OnePart產品進行客制化開發,允許用戶配置以下屬性:
      Data Model
      Document Processors
      Search Logics & Feeds
      Mashup Builder UI

      零部件優化用戶簡介

      零部件優化用戶權限允許用戶訪問PartSupply企業版的內容,它可以幫助產品設計工程師通過 零部件分類過濾并結合語義及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 零件和企業的采購和標準化戰略最一致。
      基于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采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 采購成本。
      標準零部件經理簡介
      標準零部件經理權限允許用戶訪問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采購及標準化戰略,
      從PartSupply社區中收集的最大零件內容庫里來定義企業的零件供應商。


      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  理提供實時的KPI,以監控項目計劃的運行狀況,并確保項目能在可控范圍內執行。 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(包括執行人員)快速分析風險/資源,有助于打破信息孤島,以確保執行正確的分析和 行動;提高規劃質量、減少延遲并完成項目;降低項目成本及優化資源。

      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,執行問題演變的歷史趨勢并分析問題的影響,它允許用戶執行診斷分析,以驅動解析過程; 結合語義智能分析的能力,它可以將產品定義與來自字段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
      實現與研發環境直接交互的可操作應用
      基于產品結構的問題歸納
      業務分析用戶簡介:
      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數據源中提取、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數據
      可配置的BI面板及UI設計界面
      跨多個數據源的顯性及隱性關系分析(結構化到非結構化及 非結構化到非結構化)
      數據可視化(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數據連接器直接訪問3D平臺中有價值的數據
      業務分析開發模塊簡介:
      業務分析開發人員(BAD)是一個為快速原型化和部署基于搜索的發現應用程序提供拖 拽式界面的模塊。 其中Mashup-Builder結合了簡化的語法(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序的二次開發。

      主要優勢

      可選的本體驅動數據建模,用于加速開發(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、級聯信息feed來豐富應用程序,而無需索引所有源  (數據融合)
      集成Eclipse來無縫地開發、測試和部署插件
      簡單和高效的管理UI與優化和調試工具
      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。
      該角色允許用戶定義重量目標、監控KPI值和產品成熟度的后續趨勢。項目經理和產品 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。 通過與在3D體驗平臺中的CATIA的完美集成,實現3D幾何模型與其相關性能KPI的實時 交互,替代了基于Excel計算的傳統文件管理模式。

      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整,從而在大小屏幕上都可以進行產品 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,監控KPI值,并根據產品開發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)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行詳細的分析
      數字化智能運營
      資產質量分析簡介:
      資產質量分析模塊幫助運維工程師提高運營設備的質量并降低其維護成本。  該解決方案結合了大數據和機器學習能力,通過對過往經驗的自動學習,發現 其相似性,并預警未來可能的故障或問題。

      主要優勢

      快速準確地識別并理解當前或潛在的設備質量問題
      支持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并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信息或操作執行360度問題分析報告
      工業智能化
      社交業務分析簡介:
      通過網絡爬蟲,幫助用戶了解所關心的行業話題發生的最新實時動態,并做出 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

      利用來自網絡的非結構化數據,了解實時的相關市場的最新變化以及發展趨勢
      幫助用戶開發符合市場需求的正確的產品
      收集消費者或者終端用戶的期望,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
      • 工業設備/重工
      • 高科技
      • 汽車&交通運輸
      • 工業設備/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
      互聯性、應用程序和仿真正在擴大我們的選擇范圍。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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