商业智能及在制造业应用
商业智能及其在制造业的应用
1商务智能的定义
商业智能（Business Intelligence，简称BI）的概念最早是Gartner
Group的Howard Dresner于1996年提出。当时人们将商业智能定义
为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、
数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的的技术及其应
用。2007年在芝加哥举行的Gartner商业智能峰会，对BI重新定义
为：商业智能是一个伞状概念，它包含分析应用、基础构架和良好的
实践。目前国内外主要BI厂商对BI的定义为，将企业中现有的数据
转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。目前，商业
智能(BI)领域大致可划分为数据仓库、OLAP和报表展示、数据集成、
数据挖掘和针对行业的解决方案等。
2商务智能的关键技术
商业智能，首先是基于信息的大规模生产和数据库技术的运用。
从商业智能系统建立的技术角度来看，构建一个完整的商业智能系统
涉及到以下几种关键技术：
数据仓库（data warehousing）
联机分析处理（on-line analytical processing，简称OLAP）
数据挖掘（data mining）
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变
化的数据集合，用于支持管理决策。首先，数据仓库用于支持决策，
面向分析型数据处理，他不用于企业现有的操作型数据库；其次，数
据仓库是对多个异构的数据源有效的集成，集成后按照主题进行了重
组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不修改。
联机分析技术，对数据库中的数据进行多维分析和展现，是使分
析人员，管理人员或执行人员能够从多种角度对原始数据中转化出来
的，能够真正为用户理解的，并真实反映企业维持性的信息进行快速、
一致、交互的存取，从而获得对数据更深入了解的一项软件技术。
OLAP的一个重要特点是主要通过多维的交互式方式对数据进行
分析，这与数据仓库的多维数据组织形成相互结合、相互补充的关系。
这些基本多维分析操作包括切片、钻取、旋转等，便于用户从不同维
度查询和分析有关数据。
数据挖掘，是在大量相关数据基础之上进行数据探索和建立相关
模型的先进方法。数据挖掘主要功能有：数据总结、分类、聚类、关
联分析、预测、偏差的检测。数据挖掘的主要方法有：传统统计方法，
可视化技术，决策树，神经网络，遗传算法，管理规则挖掘算法等。
3商务智能的技术架构
商业智能所涉及的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交
易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，
以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅
助的业务经营决策既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决
策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)
工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能并不是基
础技术或者产品技术，它是数据仓库、联机分析处理OLAP
(On-line Analytical Processing)和数据挖掘等相关技术走向商业应用后
形成的一种应用技术，其技术架构如图1所示:
图1 商业智能技术架构图
多维数据仓库
数据挖掘 OLAP 数据报表
前端展示工具
数据仓储及其
应用
ETL过程
BI前端展示
OLAP系统
外部数据
业务系统数据
文档资料
数据源
数据集市
数据集市
数据集市
抽取-转换-清洗-过滤-转载
4国内制造业的商务智能应用
据Chinabi的《2009-2010年中国商业智能市场分析》称，全球范
围内，商业智能已经超过ERP和CRM成为最具增长潜力的领域。据
ChinaBI调查2009年中国大陆地区的商业智能市场份额约为26亿元
人民币，比2008年增长18%，约占企业管理软件的市场份额的8%。
应用商业智能的行业中，金融、电信行业是BI应用最集中的行业，
约占40%的市场分额，保险、能源、烟草、政务行业约占30%的市
场份额，制造、零售行业约占30%的市场份额，是BI应用最具潜力
的行业。
制造业的企业信息化水平参差不齐，有些大中型企业已经成功使
用商业智能技术，但是大部分企业基础信息化水平仍未达到，随着这
些企业的信息化水平逐步提高，建设商业智能系统的需求也会随之而
来。
目前搜集的制造业应用商业智能的案例主要涉及：
1) 操作现场和研制。实现技术流程与生产作业流程的有机结合。航
宇五院案例。
2) 售后服务。改变保修问题分析主要靠工程师手工处理的计算方式，
应用整体保修分析解决系统，使工程师迅速判断保修赔偿率、是
否需要特殊检查。上海通用案例。
3) 决策支持。决策支持系统由数据仓库及管理系统、模型库及管理
系统、知识库及管理系统、数据抽取工具、数据挖掘与知识发现
工具、用户界面等模块组成，成功实现了对数据、模型、知识、
交互四个部件的系统集成武钢决策支持系统。武钢智能综合决策
支持系统。
4) 销售情况。对日常工作情况实现流程化管理，并及时完成数据的
上报。另一方面，通过完成各种复杂的报表生成和数据分析，使
企业管理人员能够及时、深入、全面地了解全国各地、不同时段、
不同车型的销售情况等各种信息。北京一汽车销售商。
5) 办公系统。加强和完善生产管理、提高资源共享和团队协作程度，
最大限度地实现公司内部资源的高效利用，提高综合统计、分析、
处理数据，报表设计的效率。中国铝业氧化铝系统案例。
5商业智能实施风险
当然，商业智能如ERP，CRM等应用系统一样，在实施中存在着
一定的风险，制造企业首先要认清自身的需求情况，在选择合作伙伴
的同时也要进行充分的了解。各主流厂商都有各自的优势，比如SAS
的数据挖掘、Hyperion的预算与报表合并、BO的数据分析与报告等。
而商业智能产品的发展趋势必将是整合平台基础上的集成化应用。如
何切实了解自身需求、选择具有优势的厂商产品，将是企业实施商业
智能成功的关键。
现将制造企业实施商业智能需要避免的方面总结如下：
1）信息系统提供的数据太过于明细，很难对企业宏观决策起到帮助
作用；
2）信息系统提供的汇总报表只能反应某一方面的信息，而不能形成
对整个业务过程的全面了解，管理人员要分析一个问题时必须同
时在手上拿5，6张汇总报表或明细报表，不能进行动态的数据透
视；
3）一个企业中通常同时运行着几套不同的信息系统，这些系统相互
独立，数据互不联系，但从整个企业的角度来看这些信息又是相
互联系的，管理者在进行决策时也必须同时使用到来源于各系统
的综合数据，但各管理信息系统的相互独立造成了使用复杂，决
策效率低下；
4）管理者在查看信息的时候通常需要将原始的数据通过某种数据模
型运算，以计算出某种指标，如:库存周转率，资金周转率等，并
以次来衡量企业的运行状况。但很多信息系统的数据无法直接应
用到商业模型或数学模型上，有的信息系统即使有提供一部分数
据模型，但无法进行扩展，必须要应用一种信息的算法或新的模
型。
6实施商业智能的步骤
实施商业智能系统是一项复杂的系统工程，整个项目涉及企业管
理、运作管理、信息系统、数据仓库、数据挖掘、统计分析等众多门
类的知识。因此用户除了要选择合适的商业智能软件工具外还必须按
照正确的实施方法才能保证项目得以成功。商业智能项目的实施步骤
可分为：
（1）需求分析。需求分析是商业智能实施的第一步，在其它活动
开展之前必须明确地定义企业对商业智能的期望和需求，包括需要分
析的主题，各主题可能查看的角度（维度）。需要发现企业那些方面
的规律。用户的需求必须明确；（2）数据仓库建模。通过对企业需求
的分析，建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型，并规划好系统的
应用架构，将企业各类数据按照分析主题进行组织和归类；（3）数据
抽取。数据仓库建立后必须将数据从业务系统中抽取到数据仓库中，
在抽取的过程中还必须将数据进行转换，清洗，以适应分析的需要；
（4）建立商业智能分析报表。商业智能分析报表需要专业人员按照
用户制订的格式进行开发，用户也可自行开发（开发方式简单，快捷）；
（5）用户培训和数据模拟测试。对于开发使用分离型的商业智能系
统，最终用户的使用是相当简单的，只需要点——击操作就可针对特
定的商业问题进行分析；（6）系统改进和完善。任何系统的实施都必
须是不断完善的。商业智能系统更是如此，在用户使用一段时间后可
能会提出更多的，更具体的要求，这时需要再按照上述步骤对系统进
行重构或完善。
Kingbase_SmartBI简介
提升企业自助式获取信息的能力
直观、基于Web的定制、访问交互，用户 在提示和向导下完成查询分析
适应企业内部的各种临时性的报表需求
改善业务人员和IT人员的协作关系
最终用户进行自助式的查询
IT 人员仅需对用户权限进行维护
Smartbi Query－功能架构
浏览 灵活报表 展现定制 数据集定制 图形 报表定制 可视化查询 文本导出 图形定制 SQL查询 存储过程查询 批量管理 用户习惯分析 Excel导出 辅助/管理
ห้องสมุดไป่ตู้
Smartbi Report——支持各种格式
随需应变的满足各种复杂报表：普通列表、明细报表、分组报表、嵌套 报表、交叉报表、组合报表、套打报表等。
Smartbi Report——报表交互
支持钻取分析 具有独特的智能预警
浏览 汇总 数据 下钻到明细表
红色高 亮预警
Smartbi Report——数据补录
– – 原因分析：具备联动、跳转和上下钻能力，可以查看指标的更详细的报表、查询或关联信息。 主动预警：跟踪和监控潜在的数以千计的业务指标和接收实时的消息。一旦用户收到预警，他 可以进行分析并查找问题的根本原因，最后采取纠正行动。 战略地图分析： 通过变动区域地图的颜色、或在区域地图上加KPI彩旗，让决策层可以清楚了 解企业的战略执行，详尽掌握企业信息。 指标管理与指标联动：以最简单直观的方式，从多角度分析指标 。
Smartbi Dashboard 介绍
Smartbi Query 介绍
Smartbi Report 介绍 Smartbi Analysis 介绍 Smartbi Mobile 介绍 Smartbi 通用组件 介绍
基于人工智能的商业智能决策系统设计与实现
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。
BI相关知识简介PPT课件
01
02
03
确定业务需求
深入了解业务背景，明确 BI系统需要解决的具体问 题。
设定项目目标
根据业务需求，设定清晰、 可衡量的项目目标，如提 高决策效率、优化业务流 程等。
评估资源投入
对项目所需的人力、物力、 财力等资源进行评估，确 保项目的可行性。
选择合适工具和技术栈
工具选型
根据项目需求和目标，选 择适合的BI工具，如 Tableau、Power BI、 FineBI等。
营销效果评估与优化
利用BI工具进行数据挖掘和分析，帮 助企业识别不同市场细分并确定目标 市场。
运用BI技术对营销活动的结果进行量 化评估，发现有效和无效的策略，进 而优化未来的营销活动。
营销策略制定与执行
基于BI提供的数据洞察，制定个性化 的营销策略，并通过实时数据监控调 整策略执行。
客户关系管理
持。
02
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概念及特点
数据仓库定义
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持 管理决策。
面向主题
数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。
集成性
数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总 和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业 的一致的全局信息。
技术栈选择
确定与所选BI工具相匹配 的技术栈，如数据库、数 据清洗、数据挖掘等。
兼容性考虑
确保所选工具和技术栈与 现有系统兼容，降低实施 难度和成本。
构建数据模型和指标体系
数据模型设计
根据业务需求，设计合理的数据 模型，包括数据结构、数据关系
基于自主ERP和商业BI工具的制造业商务智能发展模式研究
最后 ，商务智能基础薄弱且对商务智能需求多样化 弱时， 需要通过集成商业 Ｂ 工具来帮助制造企业建立高 Ｉ
起 点 的商 务 智 能应 用 。现 有 商 业 Ｂ 具 经 过 多 年 的发 Ｉ Ｔ
展 ， 有较 强 的通 用 性 ， 成 了包 括 报表 、 具 集 查询 和分 析 、 绩
该模式通过商务智能平台实现 自主研发的 Ｅ Ｐ软件 的企业可使用 ０ Ｃ模式。当企业的商务智能基础相对薄 Ｒ 一
量积 累与其在决策 分析上 的局限性之 间的矛盾决 定的 ， Ｒ 各 样 的 制造 业 行 业特 色 ，考 虑制 造 企业 应 用 的 多种 多样 Ｅ Ｐ
制造业商务智能不同于其他行业 ，它具有 自身鲜明 的应 用 特点 ， 要包 括 ： １整 体 数据 量相 对 较小 ， 单 个 主 （） 但
基 金 项 目 ： 家 ８ ３ 划 资 助 项 目（０ ８ Ａ ４ ３ １ 国 ６计 ２０ Ａ ０ ２ ０ ）
机械工程师 ２１ 年第１ 期 ００ ０ ２ ７
制 造业 信总 化
仿真 ， 毽撞 ／ ＡＤ Ｃ Ｃ ／ ＡＭ／ ＡＥ Ｃ 、我 国行 业商 业 智 能平 台与 商业 Ｒ
制 造 业信 总 化
仿 真 ， 壤 Ｉ ＤＩ ＡＭＩ ＡＥ Ｃ Ｐ 建 ＣＡ Ｃ Ｃ Ｉ ＡＰ
基 自 ＥＰ 商 Ｂ工 的 造 ｉ 智 发 模 研 于 主 Ｒ和 业 Ｉ具 制 业 务 能 展 式 究 奇
冯毅雄 ， 宋轩 ｔ 胡耀 光 张瑞 君 ， ， ，
（ 浙 江 大 学 机 械 工 程 学 系 ， 州 ３ ０ ２ ２． 京理 工 大 学 机 械 与 车 辆 学 院 ， 京 １０ ８ １． 杭 １０ ７： 北 北 ００１
３ 中 国 人 民大 学 商 学 院 ， 京 １ ０ ７ ） ． 北 ０ ８ ２
BI基础概念培训PPT课件
详细描述
数据准备是BI实施的重要环节，包括数据整合和数据清洗。数据整合是将分散在各个业务系统的数据进行整合， 形成一个统一的数据源；数据清洗则是确保数据的准确性和完整性，为后续的数据分析和报表开发提供可靠的基 础。
平台搭建
总结词
选择与配置工具
详细描述
平台搭建是选择适合的BI工具并进行配置的过程。根据需求分析的结果，选择 合适的BI工具，并进行相应的配置和设置，以确保数据展示和分析的准确性和 效率。
数据挖掘
数据挖掘定义
数据挖掘是从大量数据中 提取有用信息的过程，这 些信息可以用于决策支持。
数据挖掘技术
数据挖掘涉及多种技术， 如关联规则挖掘、聚类分 析、分类和预测等。
数据挖掘应用
数据挖掘广泛应用于金融、 零售、医疗等领域，帮助 企业发现潜在商机和改进 运营。
数据可视化
数据可视化定义
数据可视化效果
Tableau、Power BI、QlikView等。
商务智能工具的功能
数据查询、报表生成、仪表板展示、数据挖掘等。
数据可化工具
数据可视化工具
01
通过图形、图表、图像等形式展示数据，帮助用户更好地理解
数据。
常用数据可视化工具
02
Excel、Python、D3.js等。
数据可视化工具的功能
03
数据可视化、数据交互、数据探索等。
BI基础概念培训PPT课件
目录
• BI概述 • BI技术基础 • BI工具介绍 • BI实施步骤 • BI案例分享
01 BI概述
BI定义
BI定义
BI（Business Intelligence）即商业智能，是一种运用了数据仓库、数据分析和数据挖掘技 术的解决方案，旨在帮助企业更好地理解其业务数据，做出科学决策，并提升运营效率。
OLAP分析及应用案例分析
云端OLAP服务将采用按需付费的计费模式 ，用户只需为自己的实际使用量付费，降低 数据分析成本。
感谢您的观看
THANKS
03
选和查看所需的数据。
旋转与转置
旋转是指改变数据立方体的维度顺序，以便从不同的角度查看数据。 转置是指将数据立方体中的行和列进行交换，以便更好地适应不同的分析需求。
旋转和转置可以帮助用户更好地理解和组织数据，使其更符合特定的分析需求。
钻取
1
钻取是指深入探索数据立方体中的细节信息，从 宏观到微观逐步查看数据的层次结构。
SAP BO
简介
SAP BO（BusinessObjects）是SAP公司开发的一款商业智能工具， 提供数据查询、报表制作和数据分析功能。
特点
集成性、可靠性、安全性。
应用场景
适用于使用SAP系统的企业，帮助用户进行数据分析和可视化呈现， 支持多平台和移动设备访问。
04
OLAP应用案例分析
电商销售数据分析
广泛应用于各行业，如金融、市场营销、销售等，用于数据分析 和可视化呈现。
QlikView
01
02
03
简介
QlikView 是一款内存内 分析工具，支持实时数据 分析和快速查询。
特点
高性能、灵活性、可扩展 性。
应用场景
适用于需要处理大量数据 的企业，如零售、物流和 制造业，用于数据挖掘和 商业智能应用。
通过多维数据分析，可以更全面地了 解数据的各个方面，从而更好地支持 决策制定和业务分析。
切片与切块
01
切片是指从数据立方体中选择某一维度的数据，以查看该维度 下的数据分布情况。
02
切块是指同时选择多个维度的数据，以查看这些维度之间的数
商业智能——现代企业的发展趋势
“ 明企 业 ” 经 营 管 理 之 所 以 能 获 得 成 聪 的
功 ， 因 为 其 具 备 了最 快 的反 应 、 优 的 服 务 、 管 理
最 低 的成 本 等 优 势 。一 个 企 业 要 做 到 如 此 “ 聪 明 ”， 能 依 靠 商 业 智 能 。 只
Ｃ ＨＥ Ｚｈ ｎ Ｎ ｅ
，
（ｃｏｌｆ ｃｎｍｃ ａｄＭ ｎ ｅ ｅｔ ｕｅＰｌｅ ｎ ｎ ｅ ｉ ， ｕｎｓｉ ｕｅ ４５０ ） Ｓｈｏｏ Ｅｏｏｉ ｎ ａａ ｍ ｎ， ｂｉ ｏ ｔ ｈｉ Ｕ ｉ ｒｔ Ｈ ａｇｈ Ｈ ｂｉ ３０３ ｓ ｇ Ｈ ｙ ｃ ｃ ｖ ｓｙ
的 方 式 整 合 上 下 游 资 源 ）， 通 全 身 的 “ 打 脉
信 息 系 统 是 难 以胜 任 这 个 任 务 的 ， 有 来 源 于 只 各 个 业 务 系 统 、 整 合 外 部 环 境 数 据 、 有 高 能 具 度可 扩展性 的管理 支持 平 台 （ 商 业智 能 ） 即 才
能做 到 。
络 ”， 业 就 可 以展 翅 高 飞 。 企
二 、 能 管 理 系 统 的 优 势 智
企 业 管 理 包 括 了 手 工 管 理 、 息 管 理 和 智 信
能 管 理 ３种 模 式 ， 中手 工 管 理 沿 袭 的 时 间 较 其
（ ） 业 成 本 增 加 三 企
金 融 危 机 后 ， 动 力 成 本 增 加 、 材 料 价 劳 原
［ 收稿 日期 ］０ １— ５— ６ ２ １ ０ ２ ［ 作者简介 ］ 陈贞 （９ １ １８一 ） 女 ， ， 湖北孝感人 ， 助教 ， 硕士。
２ １世 纪 （ 别 是 发 生 金 融 危 机 ） 来 ， 特 以 现 代 企 业 的生 存 环 境 发 生 了 巨 大 而 深 刻 的 变 化 ，
“中国制造2025”智能工厂的五大趋势
“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
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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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电子商务对各行业的影响及应用
11.4.1 电子商务与证券业
2．电子商务在证券业的应用现状 受各 方面条件的限制，我国网上交易的发展 从不成熟到成熟还需要较长的一段时间， 怎样在这样的环境中生存下去，对证券 商是一个很大的考验。在我国开展证券 网上交易条件具备，且已经初具规模。
11.1 农业的电子商务道路 11.2 制造业的电子商务道路 11.3 商业的电子商务道路 11.4 金融业的电子商务道路 11.5 电子商务与中介业 11.6 电子商务在内、外贸中的应用 11.7 电子商务在其他行业中的应用 11.8 职业引导案例 本章小结 复习思考题
11.1 农业的电子商务道路
11.3 商业的电子商务道路
2）多方位利用电子商务。即使是传统商业企业，利用 电子商务也不仅只有网上零售一种方式，比如，目前进 口商品价格较高的一个重要原因就是中间商利润较高。 通过互联网，商家完全可以直接联系国外厂商，还可以 采用招标来降低采购成本。再比如，企业也可以通过外 部网处理与供货商的关系，减少商品积压，同时降低人 工成本。另外，企业还可以利用互联网跟踪国外消费趋 势，宣传企业形象路
制造业实施电子商务将首先以BtoB业务为主，实施电子商 务包括以下步骤： 1. 全面规划企业 企业实施电子商务必须按照“全面规划， 分步实施，效益驱动，逐步推广”十六字方针。全面规 划包括制定整个电子商务项目所需达到的目标、购置的 硬件系统规划(或新添置的硬件系统规划)、软件的规划 （含软件的选型、实施步骤、实施周期、实施范围及人 员配备等）、整体费用的规划以及整个项目的投入产出 分析、风险评估等工作。通过全面规划的过程使企业的 高层领导充分认识到电子商务应用的特点，最大限度地 规避风险。
11.3 商业的电子商务道路
3 ）网上网下互相促进。网下商店可以为网 上商店起信誉担保、配送中心、售后维修、 形象宣传、发展客户等作用，网上商场可以 为网下商场起宣传形象、售后咨询、处理积 压等作用。
工业互联网平台技术及常见应用场景-以海尔卡奥斯平台为例
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”。