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大数据分析智能制造业

2022-04-29 来源:长沙机械信息网

大数据分析智能制造业

尽管Made in China的标志性导致了制造业正在成为中国走向世界的一张名片,然而随着人口红利拐点的临近以及土地成本的上升,中国制造业最根本的成本优势逐渐不复存在,制造业需要实现更加高效的信息化转型。然而在这一过程中,中国制造业正在面临前所未有的挑战。

中国政府也已经意识到了制造业竞争力的逐渐下滑,也在积极推进信息化与工业化的深度融合以实现可持续的工业发展。今年五月国务院正式印发了《中国制造2025》,部署全面推进实施制造强国战略,旨在通过重点推进创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展,推动中国从制造业大国跻身世界制造强国之列。

然而,不论是中国制造2025,还是所谓的工业4.0,概念阐述虽有所不同,但其本质趋于同归,制造业是中国经济不断增长的强心剂,“互联网+”的深入推进,同时与制造业深入融合,早就更加智能的制造,势必会引发一场全新的工业革命。

制造业大数据浪潮

正如麦肯锡所述“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。”对于制造业而言,数据一直被奉为生命之血。如果说制造业信息化的最初阶段是企业资源计划(ERP)、产品生命周期管理(PLM)等应用系统实施的话,那么接下来对数据的掌控将成为未来发展的重点。

对于中国的制造型企业来说,最初是从粗放式的管理向精细化转型;然而市场竞争非常严苛,制造业需要在这样的环境下不断优化生产工艺、加速业务流程,实现更加科学的决策分析。通过驾驭大数据无疑会让制造企业变得更智慧,在竞争日益激烈的市场中就会获得更高的竞争力。

新层次的大数据分析为制造业研究市场和趋势分析带来新的维度。这些数据被用于预测未来、规避风险、理解价值链并优化客户体验的重要工具,为制造业未来业务的增长指明方向。

此外,越来越多复杂查询的处理带来了各种不同的数据集,其中有可能包含来自企业资源计划(ERP)系统和客户关系管理(CRM)系统交易数据、社交媒介和地理空间数据,还有内部文档和其它格式信息等等。

现在企业存储的信息量即便不是PB级,起码也有TB量级。这些企业可能希望每天能分析几次关键数据,甚至是实现实时分析;而传统BI流程对历史数据进行分析的频率是以周或月为单位的。

摆脱制造业困境

实际上,企业如果要进行大数据分析实践,选择合适的技术是规划的第一部分,企业选择了数据库软件、分析工具以及相关的技术架构后,才可以进行下一步并开发一个真正成功的大数据平台。

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