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宝盈用户注册:【深度】工业制造中的大数据分析


【宝盈用户注册|官网入口】如何构建智能生产是大家关心的问题。有广泛的共识,从哈佛商学院的迈克尔波特到宾夕法尼亚大学的沃顿商学院,数字转换是构建智能生产的方法。最重要的是,这一共识也来自众多全球制造业企业和企业家。

这些协议是以物联网、网络系统(CPS)、产业物联网、移动技术、人工智能、云计算、虚拟世界/虚拟世界增强现实(VR/AR)、大数据分析等诸多技术趋势的融合为基础的。我们必须保持精神状态。不要很简单地指出这些技术。

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今后5年是制造业的黄金时期。道理很简单这个新制造业文化的变革过程很简单,也很艰苦。没有行业、企业、用户的融合,就不能构建这次变革。

数字化转型并不意味着企业非常简单的数字化,而是将数字作为智能生产的核心动力,利用数据整合产业链和价值链。产业革命后,为了改善运营,制造商还在无意识地收集和存储数据。

随着时间的推移,对制造业分析的数据的市场需求将进一步扩大。但是,在过去几年中,使用数据的明显驱动程序没有变化,数据的复杂性加强,将数据转换为信息的能力更大。

2012年,贾德纳强调大数据是多元化信息资产,不仅关注实际数据,还更加关注大数据的处理方法。数据量本身不是识别大数据价值的核心指标,数据的实时性和多样性对大数据的定义和价值具有非常必要的影响。在讨论产业大数据分析时,我注意到两个不同的观点。第一个观点指出,制造业总是有很大的数据。

数十年来,我们的企业仍然通过记录、MES、ERP、EAM等多种应用程序收集数据。一些产业链链接,特别是营销方面的大数据是新的热词。第二种看法指出,从产业大数据来看,制造业是尚未封闭的市场或刚刚开业的市场。

各种类型的数据不存在很多,但尚未应用于分析。考虑到这种观点,我们必须始终保持必要的猜测精神,包括拒绝新的市场和名词说明、定义或分析框架。在这里我更偏向第二个观点。我们的制造业确实有“大量数据”,但这并不意味着我们大部分人在市场上解释的“大数据”。

在明确产业大数据分析之前,应该如何定义制造业的大数据?通过大数据的三个特性,可以更好地理解大数据的特性。数据源产业大数据的主要来源有两个,第一个是智能设备。普适计算有相当大的空间。

现代工人可以带着普适传感器等设备参与生产和管理。因此,产业数据源是280亿个左右设备之间的关联性,是我们今后需要收集的数据源之一。

(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视连续剧),产业名言)第二个数据是人类轨迹生成的数据,包含在订单、生产、物流和销售内部流程、外部互联网信息等现代产业生产链中。通过不道德的轨迹数据和设备数据的融合,大数据有助于建立对客户的分析和挖掘,该方案包括动态核心交易、服务、后台服务等。

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