制造

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在金融行业和制造业中，商务智能解决方案的演示文档展示了其在数据分析和业务优化方面的关键作用。

一种新型的电化学辅助机械可控断裂结法（EC-MCBJ）被开发用于制造铜量子点触点。使用碱性电镀液代替传统酸性溶液，实现了宽度小于 18nm 的纳米接触。大量生产的触点通过 MCJB装置表征，显示出异常的电导直方图和良好的兼容性。该方法无需复杂光刻，经济高效，可适用于各种金属的量子点触点制造。

中国作为制造业大国，在许多产品的产量上占据世界领先地位。然而，在当今国际竞争中，企业之间的竞争已不再局限于产品本身，而是上升到产业链的竞争。 以芭比娃娃为例，中国制造的芭比娃娃成本仅为1美元，但在美国沃尔玛的零售价却高达9.99美元。这表明在国际分工体系中，中国被分配到附加值最低、资源浪费严重、环境污染较大、劳动剥削严重的制造环节。而其他高附加值的环节，如产品设计、原料采购、物流运输、订单处理、批发经营和终端零售，则主要被欧美国家掌控。 中国拥有大量优秀大学毕业生，但失业率却居高不下。这是因为在产业链的六大环节中，真正需要大学生的是产品设计、原料采购、物流运输、订单处理、批发经营和终端零售，而不是制造环节。 中国企业必须意识到，产业链竞争的核心在于掌握高附加值环节。只有通过产业升级，提升自身在产业链中的地位，才能在国际竞争中占据优势。

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传统制造业的客户系统难以适应顾客不断变化的主观意愿，导致无法获取客户潜在需求。为此，提出了一种面向服务型制造的自适应客户定制平台。该平台构建了逻辑结构、功能体系和体系结构，通过对客户多形式交互信息进行知识解析和数据挖掘，获取客户潜在需求，帮助企业进行决策分析，最终定制出符合客户个性化需求的产品。

挖掘数据金矿：释放制造业中的大数据价值 制造业正在经历一场数据驱动的革命。海量数据的积累为企业提供了前所未有的洞察力和优化机会。通过有效挖掘和分析这些数据，制造商可以实现： 提升效率，降低成本： 数据分析可以识别生产瓶颈、优化流程，从而提高效率并降低运营成本。 增强产品质量： 通过分析生产数据，企业可以识别缺陷模式，优化产品设计，并实施更有效的质量控制措施。 预测性维护： 数据分析可以预测设备故障，从而实现从被动维修到主动维护的转变，减少停机时间并降低维护成本。 开发新产品和服务： 通过分析客户数据和市场趋势，制造商可以开发更符合市场需求的新产品和服务。 增强供应链韧性： 数据分析可以帮助企业预测供应链中断，优化库存管理，并增强供应链的整体韧性。 为了充分释放大数据在制造业中的价值，企业需要构建强大的数据基础设施，采用先进的数据分析技术，并培养数据驱动文化。

统计显示，智能制造在2000年到2021年间上市公司中的应用呈现显著增长趋势，反映出工业智能化的深刻影响和发展态势。词频分析揭示了智能制造技术在工业领域中的广泛应用。

驱动制造业腾飞：数据与数字化的双引擎 构建坚实的数据基石 数据体系蓝图： 从数据采集、存储、处理到分析与应用，构建覆盖全流程的数据架构。 数据治理策略： 确保数据质量、安全和合规性，建立数据标准和规范。 数据平台搭建： 选择合适的技术平台，实现数据的整合、管理和应用。 数字化转型，运营升级 智能制造： 应用物联网、人工智能等技术，优化生产流程，提高效率和质量。 供应链协同： 建立数字化供应链平台，实现供应链上下游的协同和可视化。 客户关系管理： 通过数据分析洞察客户需求，提供个性化的产品和服务。 营销策略优化： 利用数据分析进行精准营销，提高营销效率和投资回报率。 数据赋能，洞察价值 数据分析与可视化： 将数据转化为可操作的洞察，支持决策和运营优化。 预测与预警： 利用数据模型预测未来趋势，提前预警潜在风险。 商业智能： 构建商业智能平台，提供全面的业务数据分析和报告。 迈向智能制造，释放增长潜能 通过数据驱动和数字化运营，制造企业可以实现降本增效、提升产品质量、优化客户体验，并在市场竞争中获得优势，实现可持续增长。

市场竞争加剧使企业创新活动迫在眉睫。装备制造业技术含量不足，总体竞争力差。研究企业创新战略和创新绩效有利于提高企业创新管理水平。文章利用146家装备制造业上市公司数据，通过描述性统计分析、相关性分析、多元线性回归分析和Logistic回归模型研究高管团队异质性、企业创新战略选择和企业创新绩效的关系。结果显示，高管团队年龄和任期异质性与自主创新战略显著正相关；年龄异质性与企业创新绩效显著正相关，教育水平异质性与企业创新绩效显著负相关；创新战略选择与创新绩效正相关关系不显著，但自主创新和合作创新均对创新绩效有促进作用。此研究为装备制造业上市公司高管团队组建和管理提供依据，为企业创新活动开展提供借鉴。