聊聊如何更好的帮忙中小企业做数字化转型?

本文探讨了中小企业数字化转型的难点,强调了个性化定制的重要性,提倡服务商采用工业互联网思维,避免照搬标准化系统,提倡使用工业APPs以适应企业独特需求。文章推荐了考虑企业自身发展路径、选择适合的技术平台,并提到了如xPlus(3UCS)这类能灵活定制的解决方案。
怕转,不敢转,这是目前中小企业数字化转型难点之一,不知道怎么转,这是难点之二,也是企业数字化转型困局的核心所在!
只有差不多20%成功,且大多集中在大型企业,怕是自然的,不怕才怪,这是很多企业对数字化望而却步的最主要原因,也充分说明数字化之路之难,可以参看文章 “数字化转型怎么就那么的难?!”
想更好的进行数字化转型最重要的首先服务商们应该端正思想,不应该用传统的思维方式,将现成的标准化系统往企业套,不可能有完全相同的两家企业,更别说他们的发展走向,照抄照搬千篇一律大概率通向失败,改用工业互联网的思路,用扁平化的工业APPs代替标准化的传统工业软件,每个工业APP都根据企业实际需求快速个性化定制。关于工业互联网可参看下 工业互联网 数字孪生 智能制造 工业物联网 UIOT x+ works IIOT
其次要正确引导企业业主要是认知自己企业,弄清楚自己未来发展方向与规划,明确自己的需求,然后才是选择适合自己的技术、产品、系统等。
当然您可能说我没办法把需求明确下来,并且市场经营环境随时发生着变化!确实每个企业都面临着这个问题,所以最好是有那么一套系统或平台可以方便的个性化定制,业务变化了系统逻辑、业务跟着改,如果选择类似xPlus(3UCS)这种强个性化定制平台,你自己可以定制,也有基于该平台的开源系统例如ERP \MES等应用拿来改改直接用,灵活简单方便可能会好些。可以参看下文章“ 数字化转型怎么就那么的难?!
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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