智慧社区建设有何意义？如何才能打造智慧社区呢？

在新时代物业管理中，找准智能化、专业化的定位切入点。易软智联，满足物业管理企业不同岗位、不同角色的工作管理需求，有效提升物业管理工作效率，降低物业管理运营成本，提升物业管理服务品质，实现物业企业管理一体化的目标。

当不变的服务质量，融入创新的科技智慧，将给社区管理带来更多的可能，创造智慧物业管理更多的价值。

物业信息化三位一体——全生态链解决方案

三大平台、八大场景，基于行业发展转型的深刻洞见，充分发挥智慧社区优势，为物业赋能

以建设信息化核心目标

| 做好内部管理 |通过引入信息化系统，对企业内部各条线业务重新梳理、业务流程再造，真正做到：收费无漏洞，合同执行有过程、物资仓储有管控，设施设备无风险；核心加强营运管理、提升效率、降低成本。

| 提升项目品质 |

打造客户服务体系，以工单管理为核心，移动办公、品质巡查为手段，400呼叫中心、互联网、手机APP、微信公众号为媒介，规范服务流程，提升服务质量，提高业主满意度。

| 构建智慧社区 |

以手机APP为媒介，集成各类软件系统以及硬件设备，打造一体化智慧停车、智能安防云推送、多方式智慧监控、可视化智慧门禁、智能生活等为一体的智慧化社区，在一个平台上集中管控，实现数据共享、业务互通，避免“信息孤岛”，为后期领导决策分析、大数据、物联网等提供切实的业务支撑和数据来源。

易软智联—— 懂科技 更懂你，为行业提供更加智能卓越的整体解决方案，实现更科学高效、全方位的物业管理，加速推动中国物业服务信息化产业发展，赋能美好社区生活。

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大数据逐渐渗透我们的日常生活与每个角落，让生活更加便利。大数据可以说是无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹，下面就为大家详细介绍一下大数据主要应用于哪些行业。

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制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺。

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金融行业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

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汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，未来会逐渐步入市场。

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互联网行业：借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放，给客户提供方便快捷的通道。

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餐饮行业：利用大数据打破老式的餐饮经营模式，彻底改变传统餐饮经营方式。

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电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施，掌握客户需求。

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能源行业：随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

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物流行业：利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本，提高工作效率。

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城市管理：可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能防护。

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个人生活：大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活习惯，为我们提供更加全面的服务。

大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。

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纵观煤矿行业，发展智能化是大势所趋。在全国工业制造业智能化的浪潮下，煤炭行业作为我国重要的能源行业，其智能化建设直接关系我国国民经济和社会智能化的进程。从实施细则陆续出台，可以看出国家和煤炭、科技行业均对煤矿智能化重视程度很高，推进力度很大。

煤矿市场空间巨大，供给产能难以覆盖需求增长。从智能化煤机制造企业的调研情况来看，当前供给端产能跟不上需求的增长，可以预见的是煤机智能化生产制造将迎来一轮爆发性增长期。

将人工智能、工业物联网、云计算、大数据、机器人、智能装备等与现代煤炭开发深度融合，形成全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的智慧煤矿管理系统。实现煤矿开拓、采掘、运输、通风、洗选、安全、管理等过程的智能化运转。

智慧煤矿管理系统我以我擅长的可视化管理角度给大家看个案例，通过主观视角去充分理解只会煤矿管理的优势和前景。

选煤厂 3D 可视化

搭建选煤厂区建筑及生产设备、管线等设施的三维场景，将生产数据采集、安全监测监控与生产时空有机结合，构建了集智能巡检、设备安全监测、预警功能、企业管理于一体的三维可视化管理系统。全方位推动选煤厂精细化管理工作，实现减人增效的目的。

整体场景采用航拍建模方式获取，利用飞机或无人机搭载多台传感器，对选煤厂进行拍摄采集，快速高效获取真实反映厂区情况的数据信息。通过纠正、平差、多视影像匹配等一系列的内业处理 *** 作，最终获得三维模型。航拍建模的成果数据具有地理坐标系信息，可以准确地和 GIS 匹配。

和 GIS 的集成方案中可提供根据经纬度和海拔数据构建漫游线路，让用户以第一人称的视角按照指定线路对厂区进行巡检漫游，Hightopo在制定线路的时候可以参考重点区域或智能化水平较高的区域进行制定，给用户呈现选煤厂重点发展区域以及智能化发展成效。

主厂房设备监控系统通过 3D 效果，1：1 制作 3D 可视化仿真互动模型，并将重介洗煤工艺流程整合融入，将原煤进行洗选加工和综合处理的全过程信息监控。

系统可实时显示重介旋流器、精煤皮带、振动筛、原煤皮带等重要设备的动态数据，当点选不同楼层设备时，自动d出设备多重信息，创建多参数实时在线监测。

数据信息包括运行设备的振动频率、温度、故障信号、趋势信号等数据，管理人员可通过此功能，进行调用查看设备运行状态、故障属性及导致故障发生的相关联信息历史数据。

通过 2D 和 3D 无缝融合，搭配数据面板以及动画驱动制作了蓄水工艺可视化。场景支持常规的旋转、平移和视角缩放。蓄水工艺包括蓄水、加药搅拌（添加絮凝剂）、放水、泵体放水等 *** 作的演示，营造具有真实沉浸感的体验。

压滤车间负责压滤处理煤泥、回收分离介质水，压滤机负责处理浓缩机底流。传统的压滤生产主要依靠人工 *** 作，需人工查看并判断压榨程度，工作效率低下，产品水分无法得到保证，存在液压系统破损或压滤喷料伤人的安全隐患。

搭建的压滤车间可视化管理系统，通过引擎将压滤车间的压滤机以及楼层分布进行 1:1 还原，可随时查看设备基本信息、运行信息、故障信息等。点击左侧面板压滤机以及楼层展开，即可查看车间楼层分布情况以及压滤机工作状态。

实时监测系统内压滤机状态信息，包括松开、压紧、进料等各进程状态，打破压滤机与压滤机之间、压滤机与智能压滤检测系统相关辅助设备之间的信息孤岛。实现智能压滤检测系统内所有设备及相关信息的统一集中监管，降低岗位巡检工的劳动强度，方便生产监管。

三维仿真的选矿场景，其中包含：选矿漫游（选矿工艺流程）、全场漫游（场景绕场查看）、浓密机和球磨机的启停动画演示、选矿设备的单独查看。当然也支持定制哦~

选矿工艺动画过程，从矿石破碎到筛分再到磨矿、分级等一系列作业的漫游动画，支持拉近视角近距离监控选矿的每一步作业。

搭建 3D 轻量化大型智慧矿山解决方案，根据矿山现场的 CAD 图、鸟瞰图、设备三视图等资料还原外观建模，围绕以数字化开采、高速掘进、智能通风排水供配电、筛煤工艺等内容为主体的三维立体可视化管理系统。

场景初始化后，界面通过自由视角、固定路线对矿山全场景空间进行巡检式漫游，在路径中展示设备及系统信息，漫游线路的制定着重凸显核心区域或智能化发展区域，为用户呈现矿山整体面貌、重点发展区域及智能化发展成效。

实现交互式的 Web 三维场景，可进行缩放、平移、旋转，场景内各设备可以响应交互事件。

针对控制中心页面的建设，运用丰富的可视化图表和动画效果，集成供水、通风、运输、掘锚机运作及井内三维漫游画面，形象的对井下多元应用场景进行详尽的数据解释；可融合智能感知设备数据，实现对矿井的生产环境、工作视角、设备分布、工艺流程、产量走势、巷道划分、设备运行实时状态的真实复现，达到矿井上下透明化管理的目的。

三维立体的巷道监管效果，有利于改善矿山环境及工程实施设计，能将巷道工程变迁情况客观无误的记录和展现。可视化巷道的搭建由点-线-面-单个巷道-多个巷道过渡延伸。点击按键可随意切换工作区视角和井内视角，方便运维人员从不同角度观察到每条巷道的名称、视点位置、设备分布及对应的数据。巷道内部漫游设有前进、倒退等功能，易于实时了解视点位置。此外，增添聚光灯的设计会让巷道整体更加真实，仿佛身临其境。

相较于传统静态模拟图式的通风机房在线监控系统，3D 可视化通风系统能更加生动形象的展现在人眼前，使其内容具有可读性与可控性。两侧 2D 面板数据提供重要运行参数的实时变化和历史趋势查询，提供自定义趋势查看、数据分析、曲线对比等功能，点击场景中的设备可显示设备属性信息。对于超限时状态设备进行及时报警，在短时间内为运维人员提供所需信息要素，提升运维监测效率。

压风自救装备系统在正常生产运作时，可为井下开拓掘进工作的风动工具提供压缩空气动力，满足井下岩石巷道掘进及煤巷支护之需；当发生灾变事故时，工作人员可进入自救装置，打开压气阀进行避灾自救。

将矿井压风系统与 3D 可视化进行有机结合，可对井下用风情况准确掌握。系统将根据设定的井下各指标阈值，自动调整空气压缩机的启动关停、倒机、负荷调控，确保井下恒压供风。健全矿井紧急避险系统的日常维护水平，加强抗灾救灾能力。

为完善瓦斯抽采流程的标准化，可通过可视化系统实现对瓦斯抽采泵、放空管闸阀、管道总闸阀、高低负压闸阀等设备的远程遥控监测。根据井下监测到的抽采泵站工作状态、瓦斯浓度、气体流量、工序能耗等信息通过抽采管路实时上传到监控设备中，提供瓦斯的精准研判，为下一步科学优化抽采设计提供准确分析。

当发现异常测点时，系统将启动自检诊断功能，对危险管段进行迅速定位诊断。在提高瓦斯抽放参数测量的准确性和安全性的同时，还能起到矿井上下全覆盖监测的作用，为矿井“提浓提效、高效抽采、安全生产”奠定基础保障。

通过引擎强大的渲染功能，真实还原采煤机井下运动工况的行进效果，利用可视化图表将采煤机运行的关键数据进行直观呈现。设有记忆割煤、滚筒换向、自动往返及故障诊断的联动控制功能，针对采煤机故障诊断提供切实的数据依据，加速扼杀故障的萌芽。通过地面调度室即可远程遥控 *** 作，由此达成井下少人化作业，加大煤炭资源的开采效率，为采煤机的高效安全生产奠定基础。

针对环境态势、掘采进度、设备运作、工况状态等信息进行高精度实时监测，赋予数据空间属性，使复杂因素可视化。形成一套可被洞察的参考数据，为开采作业监管提供强有力的决策支撑。

随着国家环境保护力度的持续加大及能源消费结构的转型，正倒逼煤炭产业必须走绿色智能的清洁化生产之路，图扑智慧矿山可视化解决方案恰到好处的助力实现低碳循环发展：将各生产线的控制集中于此，各生产环节信息共享、横向协作，辅助运维人员构建自主感知、智能分析、科学决策、集约高效的数字化矿山。

随着计算机技术、信息技术、网络技术的迅速发展(主要是云计算和现代网络技术的发展)，世界各地、各行业、各单位每天都产生包括数字、文字、视频、音频等在内的海量信息，这些海量信息统称为大数据。在大数据的海洋中，利用“沙里淘金”的技术把有用数据提炼分拣出来，是大数据应用的重要内容之一。大数据应用技术大致可分为以下步骤:数据库的搜集和挖掘，数据质量的甄别和校正，信息的处理(数学模型的建立和校正)，大数据的分析与成果的形成。自2013年大数据概念兴起至今，运用物联网端设施对数据库的搜集技术已经成熟，并且大数据是最先在气象中使用的，通过大型计算机的运算以及过去60年的气象数据，建立识别天气的模型，然后将这些模型与当前的气候条件进行比较，再运用预测性分析进行天气预报。

在万物互联的时代，气象大数据在大规模的收集与应用，气象数据是最用以与平衡领域产生交集和应用的大数据，例如旅游、农业、大健康等等。

以气象大数据和农业的应用为例，气象物联网大数据在农业领域的应用推动农业向“精准”和“智慧”方向发展。

1农场气象实时监测，极端气象及时预报

实时监测空气温湿度、光照、降雨量、风速、风向、大气压力、气体浓度等数据，并通过设定相关报警阈值，实现即时报警，精准控制种植环境指标。

根据卫星数据，系统可预报未来72小时气象，24小时极端天气、降水概率、大风等异常气象预警，提醒用户及时做好防灾防险准备。

2土壤墒情精准监测，异常情况快速预警

实时监测土壤水张力、土壤温湿度、水位、溶氧量、pH值等。

通过设定报警阈值，当土壤数据异常时，如湿度过高，系统自动发出预警消息提醒工作人员。

3远程掌握田间虫情，无公害诱捕杀虫

系统可实现害虫类别自动分类及计数，并自动进行无公害诱捕杀虫，减少农药的使用

通过高清摄像机采集虫情图像，可远程查看田间虫情，并制定防治措施。

4作物长势监测，突发情况可自动转向紧急录像

高清摄像头可720度旋转、拉近、拉远，查看园区实时生产情况；

发生预警时，摄像头可自动转向到预警点紧急录像，不放过任何异常；

可对视频进行截图，无需另外安装相机进行拍摄。

要想简单明了地表述出大数据的概念和 *** 作，应该站在一个更高的视野来看待大数据，通常来说，站在行业的高度来看待大数据，大数据的核心在于为行业领域带来新的价值空间，通过大数据来全面重塑企业各种模式，而如果单纯地站在数据的角度来看待大数据，大数据的核心在于数据的价值化，数据价值化的过程本身就能够开辟出一个巨大的价值空间。
大数据的 *** 作要紧紧围绕大数据的价值空间来展开，目前主要的 *** 作可以分为三大块，分别是数据采集 *** 作、数据分析 *** 作和数据应用 *** 作，这些 *** 作的背后几乎涵盖了当前大数据行业的所有产业链。
数据采集 *** 作是大数据产业链的起始端，所以要想了解大数据 *** 作，首先就应该从数据采集开始。当前数据采集渠道通常有三个，一个是传统信息系统，比如各种ERP系统就是典型的代表，这些ERP系统当中的数据往往具有较高的价值密度，通常对于安全性也有非常高的要求。从数据结构上来看，传统信息系统的数据结构是相对比较单一的，处理起来也比较容易。
其二是互联网（Web）系统，相对于ERP系统来说，互联网本身就是一个巨大的数据池，这个数据池不仅承载了大量的数据，同时还在不断更新，这也为数据采集提供了天然的渠道。相对于传统信息系统来说，互联网系统本身的数据类型是比较复杂的，结构化数据、半结构化数据和非结构化数据混杂，这对于数据分析 *** 作也提出了较高的要求。
其三是物联网系统，当前物联网系统所产生的数据是大数据的主要数据来源，也可以说物联网是促进大数据概念产生的重要原因之一。物联网所产生的数据不仅数据量大，数据类型多样化，同时物联网所产生的数据还有比较低的价值密度，这对于数据分析技术提出了更高的要求。随着5G通信的落地应用，物联网本身产生的数据量会越来越大，自身的价值空间也会越来越大。
数据分析 *** 作是当前大数据 *** 作的重要环节，实际上对于大量传统行业来说，数据分析将是很多职场人需要重点掌握的技能之一。当前数据分析 *** 作有两种主要方式，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式。统计学的数据分析方式是比较传统的数据分析方式，有大量的工具可以使用，针对于结构化数据来说，统计学的数据分析方式往往更适合一些。机器学习的数据分析方式针对于复杂的数据环境往往有更好的分析效果，但是对于数据分析人员也提出了更高的要求。
数据应用 *** 作是体现大数据价值的重要渠道，所以数据应用 *** 作也非常重要。从最终的应用目标来看，数据应用 *** 作的目标无外乎两大类，一类是人类用户，另一类是智能体（人工智能产品）。从大的发展趋势来看，在大数据时代，要想充分发挥出大数据的价值，应该重视智能体的应用渠道。

云计算、大数据、人工智能是相辅相成的，三者缺少了谁都不行。

云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。

人工智能就好像为一个人吸收了人类大量的知识（数据），不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习进化。

扩展资料

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒钟）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。

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