
用大数据改进制造业必须掌握的3大要领
站在历史的角度看,一部人类史在某种程度上就是一部收集数据、分析数据、沉淀数据的历史。数据在人类的生产、生活中扮演着重要的角色,但由于技术水平的局限,在漫长的时间里,人类所产生的数据十分有限,然而,伴随着互联网的发展,特别是移动互联网的发展,人类迎来了一个前所未有的大数据时代。
过去30年,发达国家研发、消费,资源国家提供能源和原材料,中国加工制造的全球制造产业链正在发生变化。2008年金融危机后,全球经济陷入低迷,美国提出再工业化,德国进行工业4.0升级,日本发布制造业白皮书,发达国家欲重拾制造业的趋势愈加明显。另一方面,印度、越南正在成为全球新的制造业中心。这意味着我们曾经引以为豪的“中国制造”正面临着一系列的挑战。因此,如何利用新技术对我国制造业做全面的改造,以恢复“中国制造”的竞争力,在如今看来具有十分重要的现实意义。
马云在多个场合提出一个观点——人类正从IT时代走向DT时代。数据将成为未来最重要的生产资料,整个世界都将发生翻天覆地的变化。对数据的把握与利用不仅影响着人类的生活,也影响着未来制造业的发展方向。
提升效率,降低成本
到17世纪初,西方人均收入水平用了800年时间才翻了一番,而在随后的150年内,人均收入水平增长了13倍。
这一切的发生源于开始于18世纪中期的工业革命,大量机械的出现令人类的劳动效率有了飞速的提升。每一次工业革命的爆发,就意味着人类的劳动效率即将迈上一个新的高度。
2008年的金融危机使得全球经济陷入困境,但往往是绝望中也孕育着希望。为摆脱危机,全球技术创新渐趋活跃,新产业、新技术、新模式层出不穷。这成为了即将开始的第四次工业革爆发的导火线。
随着物联网、移动互联、智能机器人等新兴技术的飞速发展,制造型企业所面临的数据呈现爆炸式增长。所有的生产设备、感知设备和终端设备都在源源不断地产生数据,这些数据将渗透到企业的生产、运营等各个环节之中。传统制造业要完成蜕变式升级,对数据的收集、分析和利用是关键所在。
为用户提供价值是企业存在的根本,也是企业价值的来源。制造企业可以利用大数据技术对生产流程进行优化设计,以定制化的产品和服务来满足用户的个性化需求。另一方面,企业通过对市场数据的收集、分析、整理能够对市场变化做出准确判断,从而及时调整企业战略和资源配置,实现由大规模同质化生产向规模化定制化生产的转变。
在传统制造企业里,数据被分散在用户、合作伙伴以及企业的各个部门当中,这使得企业在获取数据的过程中要花费大量的成本。而大数据技术的出现就使得企业能够将所有数据轻松集中到一个平台上,确保企业内所有部门都能围绕着相同的数据展开协同工作,提升企业的运营效率,降低决策失误和部门沟通不畅所带来的成本损失。
增强创新
创新是企业不断前行的不竭动力。但对于企业,尤其是制造型企业来说,创新是一件艰苦而又高风险的事情。不仅需要前期投入大量的人力、财力、物力来研发,然而,即使能够开发出新的产品或服务,是否会被市场认可还是未知数。
大数据赋予了制造型企业更强的创新能力,在传统制造业中,用户仅仅是购买企业生产出的产品,而是参与到了研发、生产、营销等多个环节当中,在这个过程中将产生大量数据,运用好这些数据,就能从中洞察到最佳方案,从而创造出创新的产品和服务,令企业拥有之前不曾拥有的创新能力。
目前正在进行的第四次工业革命是基于信息物理系统(CPS)的智能化生产模式,使得企业拥有了随时收集、处理、分析和利用数据的能力。这意味着制造型企业不再是一个纯粹的生产者,而是成为充分利用大数据、移动互联网等技术的服务型企业。
对数据的实时把握能力创造了一种全新的跟踪服务模式。过去制造型企业就是在卖产品,产品到了用户手里,只要不出质量问题,那么至此就与企业无关了。然而,如果采用跟踪服务的模式,则产品卖出不仅不是结束,恰恰是一个新的服务阶段的开始。企业可以根据产品和用户的反馈数据,为用户提供有针对性的服务,从而令用户获得更好的服务体验。
有了大数据技术的支撑,企业具有了整合来自研发、生产、管理、营销等多方面的数据的能力。由此使得企业可以根据需要打破原有的窠臼,对业务流程和组织架构再造,以符合制造行业的新要求。
保障数据安全
数据在制造业中的充分应用为企业带来效益提升,创新能力增强的同时,也会使企业遭遇数据的烦恼。大数据技术要发挥效用,那么就要求企业完成数据化,这其中自然也包括商业秘密和技术专利等与企业生死存亡密切相关的敏感数据。因此,保护数据的安全成为企业必须有效解决的事情。
数据安全首先应受到企业领导层的高度重视,通过宣传、教育等多种方式使得所有员工都能拥有数据安全意识和基本的常识,制定并完善信息数据安全制度,加强日常的监督管理,从源头上降低企业信息数据泄露的风险。
对数据安全的保护仅仅依靠提升安全意识、掌握基本常识和制定安全制度是远远不够的。近年来网络攻击、软件漏洞等都在成为企业数据安全的重大威胁,这使得运用最新技术保护数据安全变得十分必要。
传统的安全防御技术难以应对不断升级的互联网攻击手段,而大数据技术可以对攻击事件的模式、时间和空间上的特征进行处理,总结抽象出一些模型,进而形成大数据安全工具,以消除和控制不断升级的互联网攻击手段所带来的危害。
结语
正在轰轰烈烈进行的第四次工业革命不仅是技术的升级,更是商业模式和企业组织的变革,但就其本质而言是人的思维和价值观的变革。中国制造要完成升级转型,思想或许比技术更重要。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08