原創(chuàng)|大數(shù)據(jù)新聞|編輯:蔣永|2019-01-24 10:48:26.000|閱讀 390 次
概述: 本文立足于工業(yè)大數(shù)據(jù)的本質(zhì),大數(shù)據(jù)和工業(yè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行概念區(qū)分,對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)在制造業(yè)中的應(yīng)用價(jià)值做了詳細(xì)介紹,針對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)現(xiàn)狀給出如何正確認(rèn)識(shí)工業(yè)大數(shù)據(jù)的方式。
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大數(shù)據(jù)是以容量大、類(lèi)型多、存取速度快、應(yīng)用價(jià)值高為主要特征的數(shù)據(jù)集合,正快速發(fā)展為對(duì)數(shù)量巨大、來(lái)源分散、格式多樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲(chǔ) 和關(guān)聯(lián)分析,從中發(fā)現(xiàn)新知識(shí)、創(chuàng)造新價(jià)值、提升新能力的新一代信息技術(shù)和服務(wù)業(yè)態(tài)。
工業(yè)大數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的一種類(lèi)型,是工業(yè)領(lǐng)域智能化過(guò)程中產(chǎn)生的大數(shù)據(jù),通過(guò)對(duì)數(shù)量巨大、來(lái)源分散、格式多樣的工業(yè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲(chǔ)和關(guān)聯(lián)分析,從中發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品、服務(wù)和商業(yè)的新知識(shí)、新價(jià)值、新能力。
認(rèn)識(shí)的根本任務(wù)就是要透過(guò)現(xiàn)象看本質(zhì)。有之以為利,無(wú)之以為用。一切事物的實(shí)體為我們提供可以憑借的、可見(jiàn)的基礎(chǔ)條件,而其中所隱藏的空間和 可變化的無(wú)限可能性才是被我們真正使用并創(chuàng)造價(jià)值的所在。工業(yè)大數(shù)據(jù)只是一個(gè)現(xiàn)象,其本身并不重要,利用工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值才是根本目的。作為實(shí) 現(xiàn)智能制造的重要驅(qū)動(dòng)力,工業(yè)大數(shù)據(jù)可為企業(yè)制造與管理流程優(yōu)化,產(chǎn)品、服務(wù)和商業(yè)模式創(chuàng)新,以及整個(gè)行業(yè)生態(tài)圈的快速聚合提供有效支撐。
工業(yè)企業(yè)通過(guò)智能產(chǎn)品中的傳感器等模塊,實(shí)時(shí)采集、存儲(chǔ)和傳輸用戶使用和偏好的數(shù)據(jù),利用挖掘、分析等技術(shù)手段,幫助企業(yè)及時(shí)改進(jìn)產(chǎn)品功 能,預(yù)先診斷產(chǎn)品故障,使客戶在不知不覺(jué)中參與到需求分析和產(chǎn)品設(shè)計(jì)等活動(dòng)中,甚至可以在滿足用戶個(gè)性化需求的前提下,通過(guò)規(guī)?;ㄖ苼?lái)構(gòu)建新 的商業(yè)彳式,為企業(yè)創(chuàng)造新的價(jià)值
與其它行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用不同,工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的最大價(jià)值就在于對(duì)企業(yè)生產(chǎn)制造和業(yè)務(wù)管理流程的智能優(yōu)化。利用收集的溫度、壓力、熱能、振動(dòng)、 噪聲、材料、人員、產(chǎn)量等數(shù)據(jù),對(duì)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行嚴(yán)格監(jiān)控,并通過(guò)進(jìn)行設(shè)備診斷、用電量、能耗、質(zhì)量事故(包括違反生產(chǎn)規(guī)定、零部件故障)、產(chǎn)能、人 員技能、材料等方面的分析,改進(jìn)生產(chǎn)工藝流程,優(yōu)化生產(chǎn)過(guò)程 , 降低能源消耗 , 制定生產(chǎn)計(jì)劃和下達(dá)生產(chǎn)任務(wù)。在提升效率和質(zhì)量的基礎(chǔ)上,重塑企 業(yè)制造與業(yè)務(wù)流程,實(shí)現(xiàn)并行、實(shí)時(shí)、透明的生產(chǎn)管理,真正達(dá)到科學(xué)管控。
企業(yè)在運(yùn)行過(guò)程中存在諸多不確定因素 。 在互聯(lián)網(wǎng)大潮中摸爬滾打的智能制造企業(yè)的不確定因素更是被無(wú)限放大。企業(yè)既要考慮如何避免產(chǎn)品缺 陷 、 加工實(shí)效 、 設(shè)備效率 、 可靠性和安全等問(wèn)題 , 還需關(guān)注設(shè)備的性能下降、零部件磨損 、 運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)升高等問(wèn)題 。 借助工業(yè)大數(shù)據(jù)可實(shí)現(xiàn)在功能退化的過(guò)程中發(fā)出信息,并進(jìn)一步預(yù)測(cè)和預(yù)防潛在的故障, 進(jìn)而規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生。
傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)體系往往是通過(guò)調(diào)研、采樣、簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、消費(fèi)者代表等方式來(lái)研究消費(fèi)者行為,其最大的問(wèn)題是缺乏精準(zhǔn)性,并不能完全夠代表整個(gè) 消費(fèi)者需求。而工業(yè)大數(shù)據(jù)將用戶與企業(yè)緊密關(guān)聯(lián)起來(lái),用戶參與到產(chǎn)品創(chuàng)新、設(shè)計(jì)等活動(dòng)中,企業(yè)對(duì)用戶需求可準(zhǔn)確把握,不但增強(qiáng)了用戶粘性,而且可 以藉此有效制定或調(diào)整產(chǎn)品策略、市場(chǎng)策略和渠道策略等,提高營(yíng)銷(xiāo)的精準(zhǔn)度。同時(shí),服務(wù)已經(jīng)不是傳統(tǒng)意義上的遠(yuǎn)程人工在線的應(yīng)答式和售后產(chǎn)品服務(wù) 的模式,而是更注重利用全產(chǎn)業(yè)鏈形成的大數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合的數(shù)據(jù)分析與挖掘,針對(duì)全產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)的各級(jí)用戶,面向其具體的活動(dòng)需求提供定制化 的、可以輔助其具體活動(dòng)預(yù)測(cè)的信息。
工業(yè)大數(shù)據(jù)不僅對(duì)工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)具有持續(xù)改善作用,對(duì)工業(yè)企業(yè)上下游與行業(yè)內(nèi)外同樣有正向聚合效應(yīng)。比如,互聯(lián)網(wǎng)+汽車(chē)就是基于汽車(chē)生 產(chǎn)企業(yè)的工業(yè)大數(shù)據(jù),綜合人、車(chē)、路、環(huán)境、社會(huì)之間的關(guān)系,實(shí)現(xiàn)汽車(chē)、保險(xiǎn)、維修、零配件、交通等行業(yè)間的跨界融合與互動(dòng)。
慧都工業(yè)大數(shù)據(jù)解決工業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀,實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)在制造業(yè)應(yīng)用價(jià)值,目前工業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀如下:
慧都工業(yè)大數(shù)以底層基于慧都大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)DataForce提供高效存儲(chǔ)和計(jì)算能力,搭建安全、高效、可靠的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái),我們還提供組件自定義搭配,為企業(yè)選擇滿足方案需要的大數(shù)據(jù)功能組件,使您的大數(shù)據(jù)解決方案成本降到最低,從而高品質(zhì)的解決您的大數(shù)據(jù)需求問(wèn)題,解決工業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用難題,實(shí)現(xiàn)以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)發(fā)展,助力企業(yè)智能化。
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