六合彩资料站
Công nghệ song phương: "kiến thức" là lực lượng trung tâm của sự biến đổi của kỹ thuật số thông minh trong các doanh nghiệp xe hơi
Công nghệ song phương: "kiến thức" là lực lượng trung tâm của sự biến đổi của kỹ thuật số thông minh trong các doanh nghiệp xe hơi
Từ nghiên cứu và phát triển, thiết kế, sản xuất đến sản xuất, bán hàng, bảo trì, các doanh nghiệp ô tô chứa rất nhiều dữ liệu và kiến thức. Vào ngày 18 tháng 9 năm 2023, tại 2023 lần thứ hai của chuyển đổi số hóa đại hội, giám đốc cao cấp của các sản phẩm công nghệ cao xu ying cho biết, kiến thức như là một bản tóm tắt và tinh lọc thông tin, khi kiến thức được đưa vào quá trình chuyển đổi kỹ thuật số, thông minh, một mặt có thể thu thập kinh nghiệm của chúng tôi, Mặt khác, trong việc tiếp cận kiến thức, trong việc phân tích kiến thức sáng tạo và trong quá trình đổi mới kinh doanh, sẽ có nhiều ứng dụng hơn.
Tập trung kiến thức tìm kiếm, câu trả lời, phân tích hiệu quả có thể đạt được và sự tồn tại của bảng ngắn, xu ying tin rằng thông qua kiến thức xây dựng, có thể hình thành một lớp kiến thức thống nhất. Trên nền tảng của kiến thức, bạn có thể đưa các dữ liệu có liên quan, kinh nghiệm qua một loạt các khoản thu, thực sự đạt được sự đa dụng của kiến thức, chia sẻ, phân phối, di sản, cho phép nhiều cảnh hơn. Xây dựng cụ thể chỉ cần ba bước, bước đầu tiên "xây dựng"; Bước thứ hai "sự hiểu biết"; Bước 3 "dùng".
Cựu giám đốc sản phẩm công nghệ của Xu Ying | nước đôi
Nội dung bài giảng sau đây:
Nghiên cứu trường hợp đưa kiến thức vào trung tâm
Có rất nhiều yếu tố hỗ trợ quá trình chuyển đổi kỹ thuật số thông minh của các doanh nghiệp ô tô, trong đó có phần mềm và phần cứng. Vậy làm thế nào để đặt kiến thức vào vị trí của sức mạnh cốt lõi? Hãy xem một vài ví dụ.
Ví dụ đầu tiên là từ nghiên cứu thiết kế xe hơi. Thiết kế sản phẩm ô tô cần rất nhiều kiến thức. Để tạo thuận lợi cho việc quản lý hiệu quả, tìm kiếm, sử dụng các kiến thức, chúng tôi cần phải sử dụng các thông số kỹ thuật công nghiệp, tiêu chuẩn và các tài liệu dữ liệu có liên quan, và như vậy, thông qua logic kinh doanh để xây dựng các cơ sở kiến thức, trung tâm kiến thức và bản đồ kiến thức. Tập thêm đi, dựa trên điều cơ bản của nó để tương ứng có thể thiết kế sản phẩm của các nhà nghiên cứu và kiến thức truy cập, và như thế này, trong các giai đoạn khác nhau của thiết kế sản phẩm, chúng ta có thể thiết kế dựa vào nhu cầu của các nhà cung cấp những thông tin chính xác hơn.
Công nghệ nguồn biểu đồ: nước đôi
Trường hợp thứ hai từ GongChengChe ra. Khi GongChengChe chỉ gọi số 400 điện thoại, sau khi xuất hiện sự cố nhỏ sẽ gọi trung tâm dịch vụ nhân viên sẽ theo thông tin để lại những ghi chép, một lần nữa đưa hồ sơ cho đến những sửa chữa kỹ sư, sửa chữa kỹ sư sẽ đến hiện trường để trông những thiết bị.
Trong quá trình này, dù là đối với nhân viên gọi công việc của trung tâm, hay là đối với sửa chữa những kỹ sư kiểm tra, đều cần so sánh ngưỡng cửa chuyên nghiệp của cao. Tiêu chuẩn quen thuộc khác nhau gọi trung tâm của nhân viên làm việc, kỹ sư có cao có thấp, chống lại những vấn đề tương tự, khi xử lý cách CanChaBuJi. Khi nhân viên lưu động, được rồi trường hợp kinh nghiệm sẽ bị thất lạc, làm cách nào trong quá trình này có thể đưa được rồi, trường hợp kinh nghiệm của các doanh nghiệp tài sản thừa kế lượng mưa xuống và đặt xuống, cần phải xây dựng trung tâm kiến thức và ZhiShiKu.
Công nghệ nguồn biểu đồ: nước đôi
Ở đây chúng ta đưa thiết bị, hỏng, lý do và biện pháp xử lý hiện tượng, trên từ kinh doanh xây dựng hệ thống kiến thức mới, logic thông qua hệ thống kiến thức, xe cộ khi xuất hiện vấn đề, vấn đề đơn giản có thể dựa theo gợi ý từ PaiZha. Điện thoại gọi đến 400, 400 gọi trung tâm điều trị tương ứng của các nhân viên cũng có thể gợi ý để hướng dẫn ra nhiều vấn đề, để lại manh mối của nhiều hơn. Khi ông ấy đặt vấn đề và manh mối, khi các kỹ sư sẽ truyền cho để sửa chữa những gì xảy ra tiếp theo, có thể hiểu ý tưởng về tình trạng xe là gì, và sau đó đi biện pháp muốn sửa chữa, bằng cách này cải thiện kinh nghiệm và hiệu quả.
Một công việc đến từ xe hơi của quá trình xem xét trường hợp thứ ba. Quy trình sản xuất xe hơi là điển hình của các doanh nghiệp, tình dục đối với quy trình kinh doanh tình dục, có hệ thống liên quan đến yêu cầu xây dựng, sản xuất cần thực hiện quy trình, hệ thống tương tự cũng sẽ có tất cả các loại phần mềm, để hỗ trợ người tonkawa quy trình đi. Nhưng dù đó là hệ thống phần mềm hay là những hệ thống luật lệ, đều là ở trước và sau khi xây dựng những điểm khác nhau trong khoảng thời gian khác nhau.
Công nghệ nguồn biểu đồ: nước đôi
Gerry bowler, thường sẽ gây ra một số chức trên quy trình trực tuyến yêu cầu hệ thống luật lệ, nhưng thật ra ở dưới đường, dựa vào hệ thống cần phải đi một quy trình mới, nhưng đi trong hệ thống vẫn là quy trình cũ, và khi kiểm tra quy trình sẽ không GeGui, và có rủi ro. Vì vậy tôi sẽ đưa luật lệ trong hệ thống dựa trên quy trình tương ứng các quy tắc đã xây dựng lồ một cách hợp lý và đi thực tế trong quá trình xây dựng hệ thống quy trình rồi những biểu đồ. Bằng cách so sánh, có thể nhìn thấy sự khác biệt về sự tồn tại giữa hai việc một cách rõ ràng thiếu hoặc tình trạng của, một lần nữa với nâng cấp trên kiểm tra quy trình GeGui.
Ứng dụng kiến thức trong việc chuyển đổi thông minh trong các doanh nghiệp ô tô
Bạn có thể thấy rằng trong tất cả các lĩnh vực, từ nghiên cứu và phát triển đến sản xuất, có rất nhiều kiến thức. Những kiến thức này có thể là tài liệu, quy định, dữ liệu, hoặc kinh nghiệm. Trong các doanh nghiệp bên trong xe hơi, đặc biệt là của những bộ phận dựa nhiều kiến thức, mọi người truy cập tập tin đối với các kiến thức và thời gian của phân tích sẽ chiếm tới 40% của thời gian làm việc -- 70%, đây là ghìm rất lớn.
Một mặt, chúng ta cần một lượng kiến thức khổng lồ, và mặt khác, rất nhiều kiến thức không được tích lũy. Ví dụ, kinh nghiệm thực tế, các trường hợp điển hình đều bị mất. Và như thế này, cần phải sử dụng rất nhiều kiến thức, nhưng rất nhiều kiến thức và không có được lượng mưa xuống, vậy thì tỉ lệ của kiến thức hiệu quả sử dụng và lượng mưa sẽ rất thấp.
Nguồn: công nghệ kép
Sự khác nhau giữa kiến thức và dữ liệu là gì? Có thể được gọi là kiến thức khi dữ liệu được trừu tượng hóa trong logic kinh doanh. Ví dụ đơn giản, ở đây khi đi lấy trục trặc thiết bị hiện tượng, nếu là dựa trên mức độ dữ liệu lấy, thường xuyên nhận được câu trả lời là bên trái của biểu đồ này, có thể nhìn thấy và trục trặc thiết bị hiện tượng liên quan đến một catalô nhiều tài liệu đang sửa chữa. Nhưng rất nhiều khi đó đối với nhân viên sửa chữa không sử dụng, bởi vì anh ta cần chỉ là một đoạn văn bản trong một bài báo tài liệu nào đó, và đó sự phân bố một đoạn văn bản có thể trong vài bài báo trong tài liệu, rất rời rạc. Khi anh ấy đi lấy nội dung, thực sự muốn có những thông tin là trực tiếp tìm một lý do, và biện pháp được sửa chữa và lời khuyên. Khi truy cập vào hiện tượng, trực tiếp trở về nguyên nhân và các biện pháp, là kết quả trừu tượng của kiến thức.
Đưa kiến thức giới thiệu đến với một trong quá trình chuyển đổi nhân kỹ thuật số, một mặt có thể trải nghiệm lượng mưa, mặt khác dù đang truy cập kiến thức hay trong quá trình đổi mới sáng tạo và phân tích và kinh doanh của kiến thức, sẽ có nhiều hơn những mục đích. Đầu tiên là tìm kiếm, sau khi giới thiệu kiến thức, mang lại hiệu quả tìm kiếm những mạch là hai loại khác nhau. Ưu điểm của thứ hai là giải đáp, nó là câu trả lời chính xác, nhưng ít hơn là không đủ linh hoạt. Sau khi mô hình ngôn ngữ lớn ra, giải đáp được những bước tiến lớn rồi, lợi thế là linh hoạt, nhưng ít hơn là không thể giải thích.
Lập bản Đồ đưa kiến thức thực hiện khi đưa vào trong phần giải đáp của tới, dùng nó để quy tắc trở về của mô hình ngôn ngữ câu trả lời câu hỏi lớn, có thể gia tăng lớn KeXinXing của mô hình ngôn ngữ. Trong quá trình lập bản Đồ kiến thức thực hiện xây dựng, độ khó là phải là không thể tránh khỏi phải thực hiện trí điểm màu nhân tạo, khối lượng lớn hơn. Nhưng gần đây thông qua sự kết hợp với mô hình ngôn ngữ lớn, trong quá trình này có thể chọn, bằng cách lý luận của mô hình ngôn ngữ lớn và một loạt các khả năng giải thích của, giúp chúng ta xây dựng lập bản Đồ kiến thức, một cách thông minh hơn để phần thứ nhất trí đánh dấu là những công việc nhân tạo cho ngôn ngữ lớn được thực hiện tự động, cải thiện hiệu quả rồi giải đáp và xây dựng hiệu quả.
Công nghệ nguồn biểu đồ: nước đôi
Thứ ba, phân tích. Cách truyền thống để phân tích là thông qua mô hình cơ học hoặc mô hình máy học. Đôi khi trong quá trình sẽ tìm thấy nó sẽ có ít hơn, từ những điểm chính xác độ không đủ, so sánh chính xác thấp. Lúc đó có thể đưa vào kinh doanh trên tìm hiểu kiến thức giới thiệu đến máy móc học hay cơ chế trong quá trình trắc quang, từ góc nhìn của kinh doanh đưa ra điều kiện làm hạn chế của GuiFanXing, bằng cách gia tăng này làm thay đổi nội dung của những dự đoán.
Bản thân bản đồ là một cấu trúc đặc biệt, mối quan hệ giữa các nút và các nút. Dựa trên đó, bạn có thể dùng nó để phân tích. Trong khi sửa chữa xe, sẽ có nhiều thất bại, nhiều hiện tượng. Trong quá trình này thế nào tìm ra vấn đề cốt lõi, bằng cách sửa chữa đường ngắn nhất để giải quyết vấn đề thay, có thể bằng cách kết hợp làm hình vẽ, lần nữa dùng thuật toán tìm ra cách để giải quyết vấn đề của con đường ngắn nhất. Sau khi tìm ra con đường ngắn nhất, có thể đưa nó trở thành cố định về hiện tượng này nhiều, nhiều cách giải quyết vấn đề trục trặc thiết bị, và lượng mưa nó đến để ZhiShiKu những gì xảy ra tiếp theo. Và như thế này, chống lại những hiện tượng sửa chữa và sửa chữa vấn đề phức tạp của việc nâng cao khả năng giải quyết cũng có thể được tồn tại.
Xây dựng những yếu tố quan trọng của kiến thức
Bằng cách xây dựng có thể tạo ra lớp của kiến thức thống nhất kiến thức. Trên nền tảng kiến thức của lớp, có thể đưa các dữ liệu liên quan, kinh nghiệm đi ngang qua lượng mưa nữa để thượng tầng có thể phân phát và ứng dụng. Ngoại trừ lĩnh vực có thể phục vụ sản xuất xe hơi của tất cả quy trình, cũng có thể đưa vào chuỗi cung ứng của lĩnh vực liên quan đến kiến thức thực hiện chuỗi cung ứng với ứng dụng của hệ thống, ví dụ như, marketing, trả lời điện chống hơn khi phân loại của những mảnh nhỏ mà trao những kiến thức khác nhau, dịch vụ trên toàn chuỗi.
Cụ thể thế nào xây dựng? Nói chung có bốn bước, bước đầu tiên, xây dựng. Lập bản Đồ xây dựng bao gồm cả kiến thức thực hiện xây dựng, ZhiShiKu xây dựng và xây dựng các thuật toán. Bước thứ hai, kiến thức truy cập. Bước thứ ba, dùng, đối với kiến thức thực hiện các phân tích sâu sắc. Xây dựng ở nhất bắt đầu quá trình và không phải là độ khó, bởi vì tôi nhận thấy rằng thông qua một loạt các phần mềm có thể giúp đỡ của chúng tôi lập bản Đồ tiến hành xây dựng và xây dựng của ZhiShiKu, nhưng độ khó là hoạt động gì xảy ra tiếp theo, chuyển vit, cập nhật, bao gồm cả nội dung là làm thế nào trong nhà để đảm bảo rằng kiến thức mới nhất của.
Công nghệ nguồn biểu đồ: nước đôi
Ở đây rất quan trọng trong quá trình một chút là phải làm cho nhân viên kinh doanh tham gia, các nhà kinh doanh sẽ gán cho những nhu cầu và logic, và thuật toán sẽ lấy nhu cầu của họ và logic. Chỉ có một sự kết hợp đồng thực hiện chặt cả hai, để tôi có thể đặt nhu cầu sử dụng mô hình đại diện của các thuật toán và tương ứng, cuối cùng lại đi hỗ trợ ứng dụng của thượng tầng. Đối với nhu cầu của các nhà kinh doanh không chỉ là nhân viên làm việc của cần cơ hội, cũng cần một nhà lãnh đạo, bởi vì muốn bảo đảm cho xây dựng của hệ thống kiến thức cần phải làm lượng mưa tương ứng với quy trình và xây dựng.
Khi có một hệ thống kiến thức, sau khi dữ liệu, muốn làm với nó thu thập và hội đồng lãnh đạo, cuối cùng lại kiến thức thông qua hệ thống logic của đã trao nó mục trên kiến thức và kinh doanh mới, đi giao diện gõ-vào-và-phát-âm cho trình chặt chẽ kinh doanh ứng dụng của hệ thống bên hông, tổng thể chống đỡ bằng cách sử dụng trên tất cả kinh doanh.
(nội dung ở trên là giám đốc cao cấp của công nghệ và công nghệ cao xu ying vào ngày 18 tháng 9 năm 2023 tại 2023 lần thứ hai của hội nghị chuyển đổi kỹ thuật số xe hơi công bố "kiến thức" là lực lượng chính của sự chuyển đổi kỹ thuật số thông minh của các doanh nghiệp xe hơi.)
Hai nhà cung cấp trung quốc của tesla sẽ đầu tư gần một tỉ đô la vào nuevo Leon, Mexico
Theo báo cáo của Reuters, vào ngày 18 tháng 10, thống đốc Samuel Garcia của bang nuevo Leon, Mexico, đã đến thăm thượng hải và nói rằng hai nhà cung cấp tesla của trung quốc sẽ đầu tư gần một tỉ đô la vào nuevo Leon.
Một đại diện của nuevo Leon cho biết kế hoạch đầu tư bao gồm 700 triệu đô la từ tập đoàn ningbo tau pu và 260 triệu đô la từ công nghệ hunsae. Tập đoàn ningbo tau pu dự kiến sẽ tạo ra 10.000 việc làm, và công nghệ hearsay sẽ tạo ra 4.000 việc làm. Trong một đoạn phim được quay tại nhà máy ở thượng hải tesla, Garcia cho biết tập đoàn ningbo tulip muốn bắt đầu sản xuất vào cuối năm nay ở nuevo Leon.
Vào tháng 3 năm nay, tesla đã thông báo là sẽ xây dựng một nhà máy lớn ở bang này, và các quan chức Mexico lúc đó nói rằng khoản đầu tư đó đã vượt quá 5 tỉ đô la. Vào tháng 9 năm nay, Garcia cho biết tesla và các nhà cung cấp sẽ đầu tư 15 tỉ đô la trong hai năm tới, gấp ba lần so với thông báo trước của các quan chức Mexico.
Không có phản hồi tức thì nào từ tập đoàn ningbo ttopp và công nghệ hearsay cho lời bình luận. Theo báo cáo của Reuters, tesla chưa bắt đầu công việc xây dựng ở nuevo Leon, do đó thời gian sản xuất không rõ ràng.
Garcia nói, "chúng tôi rất vui vì mọi thứ dường như cho thấy nhà máy new Leon sẽ lớn gấp đôi so với nhà máy Austin." Garcia cũng cho biết tesla đã mua pin, phần mềm, máy tính và các bộ phận khác cho nhà máy nuevo Leon.
Vào tháng 6 năm nay, báo cáo trong nước cho biết tesla đang huy động một số doanh nghiệp trung quốc trong chuỗi cung ứng để xây dựng các nhà máy ở Mexico để hỗ trợ các nhà máy siêu cấp tại Mexico. Trước đó đã có rất nhiều doanh nghiệp trung quốc, chẳng hạn như dongshan precision, lizhong group, xu sheng group, ninh đức thời gian được cho là 5 tỷ đô la để xây dựng một nhà máy ở Mexico.
Công nghệ song phương: "kiến thức" là lực lượng trung tâm của sự biến đổi của kỹ thuật số thông minh trong các doanh nghiệp xe hơiCopyright © 2023 香港六合彩资料