近年来，随着互联网、物联网、云计算等信息技术的迅猛发展，数据开始成为各个行业的核心价值之一，对于许多传统制造业而言也是如此，数据的分析利用程度越高，企业运营就会越高效，并最终转化为生产效率的提升。毫无疑问，大数据正在改变着人们的生活与工作方式，也改变着制造企业的运作模式
马云在2018杭州•云栖大会上提到“在技术变革的大趋势下，传统靠资源消耗型的企业面临的挑战会越来越大 单纯的工业内部解决方案已经很难提升运营效率， 需要有效的手段让隐形、碎片化的工业问题浮出水面。”
然而依赖资源消耗只是目前所存在的核心问题之一传统企业还面临着什么样的挑战？有哪些行之有效的手段能帮助我们实现转型？该如何选择最适合自身的数字化发展之路？
传统制造业数字化转型面临的挑战;
仍然存在很多纸张记录数据的方式，数据的准确性及时效性无法保证
设备缺乏物联能力，数据采集困难
数据系统孤立难以打通，已有数据难以整合与管理
缺少数据的实时监控与SPC分析，不能第一时间了解检查过程是否稳定受控
手工制作报表费时费力，需要完成数据获取、数据拼接、相关计算、格式编辑等诸多工作，还要经常要根据各种要求花大量的时间制作各种报表
数据利用率低，无法有效地进行分析与改进
历史数据查找追溯困难等
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提高数据采集与分析管理效率;
提高效率，降低成本：以电子化测量的方式，大幅提高质量检验的效率；同时，数据的共享和访问也将变得非常方便；
确保数据真实性：最大限度地降低人为的数据错误，确保数据真实、可靠；
提高质量可追溯性：按照一定逻辑相互关联的数据，帮助进行质量问题的追溯；
平台化/体系化：通过联网部署，不同仪器设备的数据能实现共享、互联，不受时间、空间的限制；同仪器设备的数据可统一采集到一张报表，实现单表一步汇总分析，减少报表制作的时间和难度;
节省时间：在十几秒中各动生成各种报表，大大缩短报表制作时间；
定制灵活：支持二次开发，量身定制以满足您的个性化需求；
完美解决转型之初数据收集与管理困难的问题
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提高数据分析以及报表管理能力
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