
搞不懂分析挖掘谈何制造业联姻大数据
由中国制造迈向中国“智造”,国家和产业链各层面人士正在将关注目光聚焦在科技创新层面。再煅中国制造业,从大数据分析中找寻前行动力,已经成为每个制造企业必要接受的一场洗礼。
聚焦在我国的优势制造行业——装备制造业中,如果生产制造系统发生重大变更的时候,能够自动识别并找到最佳的作业条件,设备发生故障、原材料特性发生变化或者能源和人力成本发生变化,能够提前被预估,那么是不是有前瞻性?根据客户在各类平台的反馈数据,改进自身企业所制造出的产品细节,提升客户对于大型制造产品的满意度?大数据在中国制造业中应用前景广阔,产业在探究,技术在完备,制造业大数据应用之箭已在弦上,蓄势待发。
在中国的生产制造企业中,生产信息化虽已成普及态势,但对各类数据信息的进一步挖掘工作,可以说还处于刀耕火种原始未开发阶段。与其他行业不同,制造企业相对传统,应用大数据技术,有待做行业普及和使用。目前能在制造企业中用好大数据分析的还不多。特别是企业一直关注的质量数据更是如此。所以,如何把握住企业内部沉睡的数据,以及广阔互联网平台的外部数据背后,蕴含的海量商业信息与价值,从而做到提升企业产品品质,降低质量成本,是未来制造企业应用大数据技术的一个重要环节。
另外,在这一煅塑过程中,企业管理层面对大数据的思维方式也需要再认知。大数据时代的思维方式是:每天早上起来想一下,这么多数据我能用来干什么,这些价值在哪里可以找到,能不能找到一个别人以前都没有关注的角度做事情。阅读数据分析后的想法和思路,将是打造中国智慧制造企业的最重要资产。
进而,我们会引发出一系列发问,对于制造业企业应用大数据技术处理内外部数据分析工作,不能仅是“空头支票”。在互联网平台的大数据技术同样需要和制造业本身做结合。能不能通过量体裁衣的一些有针对性应用来支撑制造企业,特别是从对企业各类电子数据分析、外界的产品评价与使用观点等方向着手落地。比如,对于大型制造企业生产出的产品来讲,使用周期相对较长,如何通过挖掘互联网平台或移动平台等各类观点评价、使用情况反馈数据,来让其产生二次生命,充分发掘数据中蕴含的巨大价值,同样是让企业真正实现高度的“制造业智能”的关键一步,也是大数据在制造业大有可为的坚实一步。
谈到互联网大数据可以重构的制造业方向,目前汽车制造商已经开始通过互联网技术,利用试驾、车辆平均故障记录等一系列数据,帮助工程师在新车推出之前实现快速的检测与漏洞修复。所以,我们看到,大数据技术正在深度改变着汽车制造产业。同时,大数据也在重构传统机械制造业,并将成为未来行业变革的催化剂。比如使用谷歌眼镜,工人们的操作细节可以更好的被检测形成数据,并作为提升产品制造细节的一个无形资产。
数据的产生和收集本身并没有直接产生服务,最具价值的部分在于:当这些数据在收集以后,会被用于不同的目的,数据被重新再次使用。我们可以看到,在互联网大数据平台方面的跨界联姻,皆因对于数据的再挖掘与再利用。宝马汽车正在携手百度大数据引擎,在保证用户隐私的前提之下,通过更为可靠的量化数据,使宝马适时调整产品和服务,来更好地适应用户需求。作为传统的豪华汽车厂商,在互联网应用、数字服务、智能技术上宝马与百度做出了诸多尝试。为了更好地利用互联网提升用户体验,宝马通过与中国互联网公司之间开展本土化战略合作,以进一步提升了自身对于互联网的认识与理解,并在车联网领域进行技术上的深度拓展。比如基于不断提升用户体验及深耕技术的共同理念,宝马和百度无线、LBS等事业部的科研、产品开发等不同领域的合作。车企制造业与百度等互联网公司之间的强强联合,必定会对未来的中国汽车制造业带来更多的惊喜,为用户带来更多与众不同的驾驶体验。 因此,互联网必定对制造产业特别是汽车制造业带来变革,利用互联网数据分析,给客户提供更好的服务和体验,聆听客户的反馈声音。无论这种来自互联网平台对于传统制造业的重构是多么“惊天动地”,其背后不变的,则是一个企业需要对客户的产品满意度自始至终的专注如一。
工业产品的“信息化、智慧化”,离不开大数据技术的参与。大数据未来可以让制造企业从战略角度更准确地预见未来,在市场营销阶段更精准地营销客服。可以说,针对互联网平台的大数据分析应用,最大机遇不在互联网本身,而将在中国的传统制造业。未来,在企业开拓资本、市场、人才管理的过程中,来自互联网平台的大数据技术能够发现、解决现存隐形问题,并预先对企业未来事态进行预测,从而让企业抢占发展先机。
另外,在未来的大数据应用制造业领域,比如在工程机械行业,可以将很多挖掘机都安装地图定位系统,实时监控车辆运行情况,根据挖掘机每个月工作时间,统计全年的工作情况,由此为其制造企业判断下一年度的市场需求及产品改进措施;基于互联网云服务平台的建模与应用开发,也许可以缩短至两三周就能完成。
互联网的百花齐放及迅速的开发速度,能完美满足客户的动态需求。或许未来更多的制造业企业会选择携手互联网企业,来挖掘大数据技术在这些传统行业中的价值所在。类似车企、工程机械行业与互联网平台在大数据应用领域的强强结合模式,必将为中国制造业带来更多前行动力,也期待着未来能够有更多有前景的应用出现。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18刚入职场或是在职场正面临岗位替代、技能更新、人机协作等焦虑的打工人,想要找到一条破解职场焦虑和升职瓶颈的系统化学习提升 ...
2025-07-182025被称为“AI元年”,而AI,与数据密不可分。网易公司创始人丁磊在《AI思维:从数据中创造价值的炼金术 ...
2025-07-18CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在大数据席卷全球的今天,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。从海量数据中提取有 ...
2025-07-18SPSS 赋值后数据不显示?原因排查与解决指南 在 SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)数据分析过程中,变量 ...
2025-07-18在 DBeaver 中利用 MySQL 实现表数据同步操作指南 在数据库管理工作中,将一张表的数据同步到另一张表是常见需求,这有助于 ...
2025-07-18数据分析师的技能图谱:从数据到价值的桥梁 在数据驱动决策的时代,数据分析师如同 “数据翻译官”,将冰冷的数字转化为清晰的 ...
2025-07-17Pandas 写入指定行数据:数据精细化管理的核心技能 在数据处理的日常工作中,我们常常需要面对这样的场景:在庞大的数据集里精 ...
2025-07-17解码 CDA:数据时代的通行证 在数字化浪潮席卷全球的今天,当企业决策者盯着屏幕上跳动的数据曲线寻找增长密码,当科研人员在 ...
2025-07-17CDA 精益业务数据分析:数据驱动业务增长的实战方法论 在企业数字化转型的浪潮中,“数据分析” 已从 “加分项” 成为 “必修课 ...
2025-07-16MySQL 中 ADD KEY 与 ADD INDEX 详解:用法、差异与优化实践 在 MySQL 数据库表结构设计中,索引是提升查询性能的核心手段。无论 ...
2025-07-16解析 MySQL Update 语句中 “query end” 状态:含义、成因与优化指南 在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,开发者和 DBA 常会 ...
2025-07-16如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11