京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用大数据驱动工业助'制造'走向'智造'
近日,2015年德国汉诺威国际信息及通讯技术博览会(CeBIT 2015)在德国隆重开幕。在本次博览会上,IBM(NYSE: IBM)强调了“与中国同创”的理念,展示了IBM CAMSS技术(云计算 , 大数据分析, 移动, 社交和安全)对于行业、企业提升互联化、智能化的重要意义。这彰显了IBM利用最前沿的信息科技,助力中国企业迈向“制造2025” 和工业4.0发展愿景的决心。
一年一度的CeBIT以信息技术(IT业)和信息工程(IE业)为主,是世界上规模最大、最具影响力的国际博览会之一。在过去的15年里,IBM一直积极参与此项盛会。今年展览的主题为“D!conomy”,其中的这个D既可以理解为数字化(Digital),也可以理解为大数据(Big Data)。不仅如此,今年CeBIT的合作伙伴国恰好是中国,不仅有来自各行各业的上百家中国企业参展,中国馆的主题也被定为是“融合、创新、合作”。因此,CeBIT也是一个重要平台,IBM可以与中国企业一同探讨:如何在新一轮数字化浪潮中抓住先机,实现转型升级。

▲2015 年IBM Cebit的主题是“Success Made With IBM”
IBM大中华区董事长陈黎明出席表示:“大数据是中国工业重要的软优势,有可能给中国工业企业的转型换代一个一步到位的良机。用好我们的大数据资源,对中国版工业4.0意义重大。IBM一直以来,致力于成为中国企业创新与转型的合作伙伴,所以在中国企业升级的历史机遇期,IBM倡导用大数据驱动智能工业,愿与中国企业携手,助力‘中国制造’走向‘中国智造’。”

▲德国联邦副总理兼联邦经济和能源部部长西格玛尔加布里尔参观IBM展台,IBM德国总经理向副总理介绍IBM沃森对社会和人们生活的改变
与中国同创,助力“中国智造”
围绕着与中国同创的理念,IBM特别为CeBIT 2015带来了助力民生议题、本土创新和构建大数据驱动的工业智能互联化等方面的一些实践案例。
与中国同创——绿色智慧城市提升民众健康: IBM研究院通过“绿色地平线计划”,运用大数据分析和认知计算技术帮助北京市搭建大气污染防治量化决策支持平台,助力中国空气质量治理。
与中国同创——科技合作与安全可控的中国IT产业:展示IBM如何全面贯彻“协作开放,融入中国”的策略,开放POWER相关芯片技术,为中国企业提供打造自主、安全、可控IT产业链的重要技术基础,为中国IT产业实现跨越式发展作出贡献。
与中国同创——大数据驱动的工业智能互联化:依托云计算和物联网技术,IBM联合宁波智慧物流公司为亚太区最大环氧丙烷经营企业之一的宁波镇海炼化利安德化工销售有限公司提供业界领先的危化品供应链管理协作平台,提升物流业的智能化水平,共建共生共赢的智慧物流生态体系。
与中国同创——客户主导模式的产业自主创新:运用多年行业积累, IBM协助汽车,制造业的客户实现向自主研发的全面转型,为其全球化战略打下夯实基础;并运用先进的大数据平台及社交移动技术实现从传统制造企业向基于互联网模式的制造业的转型。
大数据驱动有中国特色的“工业4.0”
“工业4.0”战略已成为世界重要经济体制定发展策略的关注焦点之一。实施 《中国制造2025》的规划,对网络化、数 字化、智能化等信息科技的利用至关重要。
作为信息科技的领先企业,IBM认为,工业4.0是大数据驱动的智能工业。首席执行客户(CEC)是工业4.0发展的重要推动力量之一,工业4.0是以“D世代企业”(大数据分析驱动型企业)的诞生与发展为标志的,以大数据、云计算、移动、社交等技术为主要驱动手段的新一轮产业升级。在工业4.0趋势下,工业的信息化水平进一步提升,产品智能化、流程管理智能化以及工业互联网的发展将是这一个过程中的突出特点。
中国的“工业4.0”可以把新一代 IT 科技作为重要的突破口,驱动移动互联经济和IT 产业适度超前发展,发挥带动作用,实现两化深度融合。同时,在发达的移动互联经济基础上,以大数据、云计算、移动和社交等新一代 IT技术为突破口,驱动大规模、活跃的市场创新、应用创新和业务模式创新。
2015年IBM在中国的发展强调开放、协作、创新
通过多年的努力,IBM已经在云计算、大数据、社交及移动领域成为了行业的领先者。IBM当前正在转型的三个方向,与建设中国特色的“工业4.0”所需的一些关键技术切合:第一:借助数据协助行业转型;第二,利用云计算重塑企业IT基础架构;第三:通过移动社交构建互动参与体系。IBM正在以开放、协作、创新的姿态,在推动自身转型的同时,助力中国企业加强客户洞察,实现研发突破,提升流程管理智能化,并构建一个安全可控的运营体系。IBM将利用CAMSS技术帮助中国企业从产品、管理、制造等多个方面实现互联化和智能化,向中国智造不断迈进。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27