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 工业企业数据质量治理进阶实践指南白皮书

 
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本报告聚焦工业企业数据质量治理的进阶路径。报告先界定主数据、静态数据、源端 / 末端治理等核心概念，再以时间为脉络，将治理划分为起步（编码管理）、过渡（主数据管理）、突破（静态数据治理）、成熟（源端 + 末端治理）、智能（结构化 + 非结构化治理）五个阶段，每个阶段均...
作者：国际数据治理协会  
发布时间：2025-10-13
关键字：数据质量治理  1-1314架构  源端+末端治理  静态数  

 工业企业数据治理实践指南（2025）

 
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本指南以 “1-1314 数据治理框架” 为核心，系统阐述工业企业数据治理方法。指南先界定数据治理概念与价值，再拆解 1-1314 框架的五大组成部分，说明其与 DAMA 理论、DCMM 标准的融合路径；随后从数据标准重构、静态数据中心搭建、质量监测体系建设等方面，提供实践路径，同时提...
作者：国际数据治理协会  
发布时间：2025-10-13
关键字：1-1314架构  数据质量  源端治理  四重防护  DCMM落地  

 智能制造现状报告（2025）——包装消费品版

 
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本报告基于罗克韦尔对全球174位CPG高管调研发布第十版现状报告：竞争压力已取代通胀成为行业最大外部挑战，质量、成本和风险成内部三大焦点。70%企业把“长期业务影响”列为技术投资首因，AI/机器学习、数字孪生和云安全成为未来五年最优先支出，用于在线质量监控、过程优化与销...
作者：罗克韦尔  
发布时间：2025-09-11
关键字：人工智能  机器学习  在线质量监控  

 高质量数据集建设指引

 
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本报告聚焦人工智能时代的高质量数据集建设，系统梳理了政策背景、概念内涵、分类方法、建设现状与技术挑战，并提出了“场景驱动”的建设模式与全生命周期技术路径。报告强调数据质量、标准规范与生态协同的重要性，明确了从数据采集、标注、清洗到模型验证的核心技术环节，并构...
作者：国家数据局  
发布时间：2025-09-02
关键字：高质量数据集  人工智能  数据治理  

 人工智能高质量数据集建设指南

 
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本指南从政策、技术、产业层面介绍了当前高质量数据集建设的背景，梳理了高质量数据集的定义、特征、分类、建设主体以及“三大建设难点”，提出了人工智能数据工程的“五大核心要素”和企业建设高质量数据集“三步走”战略，分析了高质量数据集建设的核心技术，展示了科学、通信...
作者：中国信息通信研究院  清华大学计算社会科学与国家治理实验室  中国人工智能产业发展联  
发布时间：2025-09-01
关键字：人工智能高质量数据集  数据工程核心要素  全流程质量管控  

 打造数字化装配线，成就效率和质量标杆

 
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本资料是2025年6月6日e-works”第九届中国装备制造业智能制造论坛（天津）“的会议资料。恩柏科华东区域总监吴成系统介绍了 Epicor CPC（过程控制系统）在离散制造业数字化装配线的落地实践：通过JEM作业要素监控，将数字化工作指令、条码/扭矩/视觉设备与PLC实时集成，实现无纸...
作者：吴成  
发布时间：2025-08-20
关键字：数字化装配线  JEM作业要素监控  无纸化作业指导书  

 2025制造业AI应用场景案例研究报告-质量检测篇

 
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本报告聚焦制造业质量检测环节，系统梳理AI在外观、尺寸、异音等六大细分场景的最新应用案例，涵盖汽车轴承、电驱动、密封胶涂胶、继电器、座椅调高器及聚烯烃装置。通过深度学习、3D视觉、声学融合与“机理+AI”混合建模等手段，展示如何替代人工、提升检出率、缩短节拍并降低成...
作者：e-works Research  
发布时间：2025-08-15
关键字：AI质量检测  机器视觉  机理+AI混合模型  在线智能检测  

 CMMI中国2024年度优秀实践案例集

 
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本报告系统梳理了CMMI在中国20余年的发展历程，从早期软件行业的引入到多行业融合创新，再到当前支撑数字经济的高质量发展。报告精选金融、医疗、制造、安全等领域的标杆案例，深入剖析企业如何通过CMMI模型优化流程、提升质量、降低成本，并总结“CMMI+敏捷/DevOps”等本土化创...
作者：CMMl Institute  
发布时间：2025-07-21
关键字：CMMI实践  过程改进  数字化转型  质量提升  

 高质量数据集实践指南（1.0）

 
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本报告系统梳理了AI时代下高质量数据集的定义、建设路径与评估体系，覆盖工业制造、医疗、交通等20+场景实践案例。报告提出“场景驱动”与“数据驱动”双模式建设方法论，构建涵盖研发、交付、运维、运营的全生命周期管理框架，并建立五级成熟度评估模型。通过航天紧固件失效案例...
作者：CCSA TC601 大数据技术标准推进委员会  
发布时间：2025-07-11
关键字：高质量数据集  人工智能  数据治理  场景应用  

 数据标注优秀案例集

 
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本报告深入探讨了云计算与人工智能深度融合背景下的安全挑战与应对策略。报告从产业生态、服务模式、风险分析、防护体系建设等多个维度，系统梳理了云上人工智能在数据、模型、基础设施等方面的安全风险，并提出了全链条的防护框架和治理机制。同时，报告还展望了未来技术趋势，...
作者：国家数据局  数据要素社  
发布时间：2025-07-10
关键字：数据标注  人工智能  高质量数据集  产教融合  智能化工具  
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