大数据在制造业的应用

大数据在制造业的应用（共9篇）

大数据在制造业的应用 篇1

近年来出现的人力短缺、工资上涨、产品交付期短和市场需求变动大等问题，使得制造业正面临新一波转型挑战。如何在控制生产成本的同时，还能提高生产力与效率，则是转型的主要目的。在这样的背景下，德国、美国等制造业发达国家无不积极推动“工业4.0”。“工业4.0”本质上是通过信息物理系统实现工厂的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产[1]。大数据的作用不仅局限于此，它可以渗透到制造业的各个环节发挥作用，如产品设计、原料采购、产品制造、仓储运输、订单处理、批发经营和终端零售。大数据使得订单处理方式有了质的变化

大数据的核心作用在于预测。大数据可以快速精准地预测市场趋势和客户需求，并对客户进行细分，为其提供量身定制的合适服务。企业通过大数据的预测结果，便可以得到潜在订单的数量，然后直接进入产品的设计和制造以及后续环节[2]。即企业可以通过大数据技术，在客户下单之前进行订单处理。而传统企业通过市场调研与分析，得到粗略的客户需求量，然后开始生产加工产品，等到客户下单后，才开始订单处理。这大大延长了产品的生产周期。如海尔集团于2013年1月构建了SCRM（社交化客户关系管理）会员大数据平台。销售人员可进行大数据分析，精准预测出个体消费者的需求，实现了在客户下单之前进行订单处理。大数据使得仓储运输和批发经营不复存在

由于大数据能够精准预测出个体消费者的需求以及消费者对于产品价格的期望值，企业在产品设计制造之后，可直接派送到消费者手中。虽然此时消费者还没有下单，但是消费者最终接受产品是一个大概率事件。这使得企业不存在库存过剩的问题，也就没有必要进行仓储运输和批发经营。大数据使原料采购更加科学

大数据技术可以从数据分析中获得知识并推测趋势，可以对企业的原料采购的供求信息进行更大范围的归并、匹配，效率更高。大数据通过高度整合的方式，将相对独立的企业各部门信息汇集起来，打破了原有的信息壁垒，实现了集约化管理，可以根据轻重缓急，更加科学合理地安排企业的财政支出。其次，利用大数据的海量存储与快速数据处理功能，可以对采购的原料的附带属性（节能、节水、环保等）进行更加精细化的描述与标准认证，通过分类标签与关联分析，可以更好地评估企业采购资金的支出效果。此外，大数据能预测原材料的价格以及原材料品质的好坏。这使制造业企业更加科学地采购原材料成为可能，企业可以采购到质优价低的原材料。大数据使得产品设计制造更加优化

借助大数据技术，人们可以对原物料的品质进行监控，发现潜在问题立即做出预警，以便能及早解决问题从而维持产品品质[3]。大数据技术还能监控并预测加工设备未来的故障几率，以便让工程师即时执行最适决策。大数据技术还能应用于精准预测零件的生命周期，在需要更换的最佳时机提出建议，帮助制造业者达到品质成本双赢[3]。例如，日本汽车公司Honda将大数据分析技术应用于电动车电池上。由于电动车不像汽车或油电混合车一样，可以使用汽油作为动力来源，其唯一的动力就是电池，所以Honda希望进一步了解电池在什么情况下，绩效表现最好、使用寿命最长。Honda公司通过大数据技术，可以搜集并分析车辆在行驶中的一些资讯，如：道路状况、车主的开车行为、开车时的环境状态等，这些资讯一方面可以帮助汽车制造公司预测电池目前的寿命还剩下多长，以便即时提醒车主做更换，一方面也可以提供给研发部门，做为未来设计电池的参考。

再如BMW公司应用大数据分析，在短短的12周时间内降低80%的零件报废率。一台汽车需要的零件有很多种，其中一个是与引擎结合的引擎上盖。以前，BMW要等到最终引擎组装阶段，将引擎上盖组装完成后才知道到这个零件能否使用，如果不能使用就只好将整个引擎报废。而通过大数据技术，BMW公司在引擎生产线上可以做即时的检测与分析，倘若品管没有问题则直接进到最后的组装程序，但若零件品质不好且无法修补则直接报废，或者零件品质不好但能经过其他方式修补，则在修补后再度进行品管测试，借此提高生产效率并降低报废率。大数据使得终端零售畅通无阻

通过大数据技术，企业可以了解整个供应链中需求和供应的变化，从而促进了产品的终端零售。如沃尔玛的零售链平台提供的大数据工具，将每家店的卖货和库存情况大数据成果向各公司相关部门和每个供应商定期分享。供应商可以实现提前自动补货，这不仅减少门店断货的现象，而且大规模减少了沃尔玛整体供应链的总库存水平，提高了整个供应链条和零售生态系统的投入回报率，创造了非常好的商业价值。

大数据在制造业的应用 篇2

影片《点球成金》中老球探们坐在一旁评论球员的场景，让人们看到了人类依靠情感进行判断的误区。最终采用依靠电脑程序和数学模型分析比赛数据来选择球员的方法，让人们感受到依靠数据进行决策的魅力[1]。“2014世界杯排名———百度预测”自淘汰赛开始后，对每场赛事胜负进行了成功的预测，让球迷感受到大数据的力量。如今，大数据正悄然影响着人们的生活和工作。

1 大数据的内涵

目前业界对大数据的定义还没有统一的定义，研究咨询机构Gartner给出的定义则是：大数据是需要新处理模式才能具有更大数据的强的决策力洞察发现力和流程优化能力的海量高增长率和多样化的信息资产。

IBM公司则认为，大数据包涵以下4个特征：一是规模(Volume)，即数据量基数庞大并在持续增长;二是快速(Ve locity)，即处理速度快，响应时间短;三是多样(Variety)，即数据种类繁多，如结构化数据半结构化数据非结构化数据等;四是价值(Value)高，即数据蕴含巨大社会价值和商业价值。

对于企业而言，随着互联网的发展，其数据类型早已不只是其自身信息系统所产生的标准化和结构化的运营数据。传统的商务智能系统分析数据主要是结构化数据，据统计，结构化数据只占企业可用数据的很少部分，大概不到15%，另外85%均为非结构化和半结构化数据。这些非结构化数据和半结构化数据主要存在于社交网络、电子商务、物联网、移动终端等中，这类数据的主要表现为网络日志、呼叫记录、点击流、地理位置信息，还有图片、音频、视频等各种类型的数据，这其中蕴藏巨大的价值。

近几年，大数据受到越来越多企业的关注，目前已经进入到应用摸索阶段，并且在一些互联网企业及创新型企业中有了较为成功的应用。现今，有效整合结构化、半结构化与非结构化数据，分析发掘潜在价值，是大数据时代企业提升经营管理效率和自身竞争力的必经路径[2]。麻省理工学院教授埃里克.布伦乔尔森(Erik Brynjolfsson)和他的同事进行了一项研究，发现决策依赖数据的公司的运营情况比不重视数据的公司出色很多———这些公司的生产率比不使用数据进行决策的公司高6%。

2 大数据的应用

目前，大数据在一些企业已经有了较为成功的应用。根据分析发现，互联网(电子商务)、电信、政府、医疗、制造、金融、流通等对大数据的关注与应用可能性要高于其他的行业，而这其中互联网(电子商务)、电信、金融等由于其本身的业务数据特点，在大数据的应用方面已经成为了领头羊。大数据的核心在于预测，可将大数据的应用分为以下几种：

(1)快速预测市场趋势和客户需求

如2010年上半年，淘宝正式推出的数据魔方。其主要提供行业数据分析，店铺数据分析。其可以给卖家提供实时的运营数据支持，如店铺的实时成交情况、行业的实时成交情况，店家可以根据这些信息进行运营活动的调整。还可以进行购买人群的特征分析，帮助卖家进行客户群的准确定位。除此以外，其提供的淘词功能，可以让卖家了解客户的需求，并可根据客户的需求进行精准营销。

(2)对客户进行细分，为其提供量身定制的合适服务

将企业内部交易数据中的客户信息和从社交网络、门户网站、外部媒体等的信息结合起来，全面地了解客户，并细分客户群体，为客户制定合适的服务，利用大数据进行营销。如海尔SCRM(社交化客户关系管理)会员大数据平台。201年1月已经运营，通过这个平台海尔营销人员可进行大数据分析，精准预测出个体消费者的需求。

(3)预测客户信用风险

阿里巴巴旗下的阿里小贷事业部，充分利用淘宝和天猫电子商务平台积累的大量交易数据，借助大数据技术自动分析判定是否给予企业贷款，全程不会出现人工干预。据悉，阿里信用贷款坏账率为0.3%左右，大大低于商业银行。

(4)实时了解整个供应链中需求和供给的变化

如沃尔玛的零售链(Retail Link)平台提供的大数据工具，将每家店的卖货和库存情况大数据成果向各公司相关部门和每个供应商定期分享。供应商可以实现提前自动补货，这不仅减少门店断货的现象，而且大规模减少沃尔玛整体供应链的总库存水平，提高整个供应链条和零售生态系统的投入回报率，创造非常好的商业价值。

(5)了解你的客户或潜在客户对你的看法

通过搜集客户在微博上的言论、在网站上的评论、在客服中心的抱怨与投诉，通过提前关键词进行分类。最终企业可以快速地做出应对。

(6)优化生产流程和分析产生质量问题的原因

如沃尔沃集团通过在沃尔沃卡车上安装传感器和嵌入式CPU，使沃尔沃卡车从刹车到中央门锁系统等各种使用信息源源不断地传输到沃尔沃集团总部。将这些大数据进行分析，其结果被用来优化生产流程，以提升客户体验和车辆安全性。

3 大数据在制造业企业的应用探究

近年来，大数据在电商、金融行业、通信行业由于新兴技术，积累了大量的数据，在大数据应用上取得了长足的发展，制造业由于在数据积累和数据的广度上还不够，现在绝大多数制造企业的数据应用都针对在传统企业内的结构化数据，外部数据取得上比较困难，制造业该如何在大数据的浪潮中向前发展呢?以下通过某制造企业M公司大数据应用实例介绍企业大数据应用的一些思路。

M公司，以制造电气产品为主，是一家具有研发、制造、销售等各种功能组织的企业，在各省会城市均有营销的办事处。主要客户集中在电厂、风电厂、电网、铁路、汽车等行业，随着中国工业化的浪潮，M公司逐步发展，已经在细分领域市场占有率前列，M公司意识到大数据的价值后，顺应潮流，开始谋划大数据在企业内的应用。

3.1 大数据应用准备

3.1.1 企业内部进行大数据的宣传

企业大数据应用的推行，离不开企业领导人的支持。企业的IT部门作为推动和最终的实施者，在内部达成共识后，通过开展与大数据相关的活动，聘请相关专家开展讲座等，让企业的员工和管理者对大数据有更深入的认识，获得开展大数据应用的广泛认同，为后面大数据的应用的推动起到了巨大的作用。

3.1.2 大数据人才的准备

一直以来，企业对数据的利用主要停留在“交易数据”，这些数据主要是一些结构化的数据。大数据应用，对的数据除了这些交易数据外，还有大量的“交互”数据，这些数据主要以文本、图片、音频、视频等形式存在。一方面企业IT人员掌握的传统的搜集、分析、挖掘技术已经不能适应大数据的需要;另外大数据的应用往往涉及到企业业务流程的变革，因此对于业务的理解也是大数据人才所必须具备的能力。对于企业而言，必须有计划地引进人员或对现有人员进行相关的培训提升，以做好应对大数据的准备，M公司在IT部专门招聘大数据技术人员，并加强了内部培训，做好人才准备。

3.2 搭建大数据技术架构

M公司通过和供应商的合作，并结合已经成形的内部数据分析系统(BI系统)，形成了新的架构，引入了新的复杂的数据源的处理技术，包括微博、论坛、网站等数据源，最后集中到数据仓库中供各层级人员使用。中高层使用管理驾驶舱和分析报告，基层人员主要为报表和分析工具。具体架构如图1。

3.3 大数据应用实施规划

一方面，随着企业管理者及普通员工对大数据的理解，业务部门会根据自己的业务提出相应的需求，这个时候，IT部门与业务部门进行共同的探讨，以确定需求的可行性;另一方面，作为推动者的IT部门，需要进行详细深入的规划，了解大数据在企业可能的应用方面，从而去引导业务部门并最终确定需求及应用的方面。确定哪些业务需要大数据，哪些相对容易见成效，可以率先进行。如果率先进行的话，应该怎样进行部署，并对可能出现的问题或产生的效果进行分析。通过对企业大数据应用案例研究，结合M企业的实际情况，M公司主要从以下方面进行大数据的应用实施：

(1)即时预测供应链的供应或需求

M公司由于需求的波动，在运营的过程中，一直存在某些产品货源不足，供应不及时，某些产品库存失衡、产品积压，占用企业资金等一系列问题。其中一部分原因在于企业不能及时地了解订单信息，商业机会。M公司通过对经济大环境，行业数据，公司销售历史数据，并要求销售员根据目前的业务情况和客户情况对未来的销售订单预测数据进行整合和相关分析，得出销售预测模型，预测的正确性得到了很大程度的改善，大大地帮助了企业供应链的供应及时性，并减少了库存和呆滞品。

(2)获取产品信息，改进产品质量或了解并强化热点功能并加以推广

企业一直以来，对于产品的评价等信息的获取主要是通过发放问卷的方式，很少通过其他渠道获得。比如M公司以往并不知道自己公司的产品在客户心的印象、与竞争对手公司产品相比哪些方面最吸引客户，为此M公司从社交媒体、技术论坛、售后服务热线音频等方面入手，获取客户对于产品的评价，通过大数据技术获取关键词，并进行分类，最后发现M公司跟其他公司相比，在方便安装方面最吸引客户。市场部得到这个信息后，制定了相应的推广方案，利用媒体、手册等加强了这方面的宣传和造势，从而有效提高产品的销量。

(3)把握市场趋势，快速推出相关产品

M公司的产品研发都是通过每半年，甚至一年的调查问卷来作为进行产品研发的来源。导致某些产品在研发出来后，已经脱离市场。为了快速定位市场需求，M公司从各大电气类技术论坛，竞争对手网站等相关地方提前对电气类产品讨论的关键词进行分类和合并。如在2月，公司发现防火的功能较1月的热点有了明显提高(如图2所示)，各个客户和技术人员对防火的要求有了新的提升，研发部获得这个信息后，在分析后马上在3月推出加强防火功能的产品，比竞争对手整整快了3个月，取得非常高的销量。

(4)获取产品竞争信息，改善产品质量

同样在产品质量上，及时了解客户的反馈和建议非常重要。以前M公司都是通过调查问卷和电话回访进行产品质量的改善，这种方式时间周期长，不利于产品质量的及时改进。往往得到质量问题后，企业已经生产了大量的相关有缺陷的产品，且调查的片面性也决定了这种方式存在缺陷，M公司整合多方面的数据，对相关的评价进行机器的自动归类和合并，真实地反映了产品质量，并及时进行了修正和解决，既赢得了口碑，也为公司减少产生大量次品的几率，降低了公司的成本。具体示例如图3所示。

M公司在以上几个方面的应用都取得不错的效果，使得M公司在行业的地位更进一步，与其他竞争对手拉开了距离。未来，M公司规划在大数据继续投资，在企业制造流程优化、客户信用控制、供应商甄选等进行大数据的应用，催进企业管理和业绩上逐步提升。大数据将进一步的加剧企业的优胜劣汰，对于企业而言，掌握了大数据，意味着在未来的竞争中拥有超过或领先于对手的能力。

参考文献

[1]维克托.迈尔-舍恩伯格,肯尼思.库克耶.大数据时代.盛杨燕,译.浙江人民出版社.

[2]周恒星,赵奕,伏昕,等.徘徊的大数据门前[J].中国企业家,2013,(7).

大数据在制造业的应用 篇3

关键词：疫苗制造业；财务共享管理；应用实践

随着大数据和互联网+等信息技术在各行业的不断渗透，创新产品及服务的经济效益已经可以通过数据管理实现。在大数据背景下，数据信息化管理已成为疫苗制造业的管理核心及生存与发展的基本条件之一，也是企业在市场经济环境下、经济全球化、经济高科技化下赢得竞争的需要，要求企业向财务业务一体化发展。如何利用信息手段提高内部控制力度，降低经营成本，扩大市场，成为企业管理决策的关键。

疫苗制造业具有研发投入大、周期长和效益不稳定的特点，需从风险管控的角度对产品周期的全过程进行监管。而企业资源计划（ERP）可从供应链范围对资源及运行模式进行优化，建立完整的企业管理信息系统及实现财务数据共享，通过系统数据共享平台，将人力、研发、采购、生产、销售、售后服务流程有效整合，通过强大的数据集成平台来实现动物疫苗制造业的管理需求，因此ERP也成为疫苗制造业首选的信息管理系统，对疫苗制造业经营管理模式及运营绩效产生深远的影响。

一、疫苗制造业实施财务共享管理的必要性

首先是行业发展的推动。国内疫苗制造业只需通过兽药GMP验收即可获批生产，准入市场的开放导致新增许多生产企业，生物疫苗制品同质化的情况日趋严重，及公开透明的产品价格等因素，导致利润不断下降同时也缩短了产品的生命周期。疫苗制造业唯有加强环节精细化管理、提高产品质量、加大终端销售能力及创新技术服务，方能改善企业的生存环境，方能在严酷的市场竞争中占有一席之地。而企业全过程的精细化管理涉及研发、采购、生产、销售、客户服务等管理环节，各环节管理复杂且紧密相关，必需有强大的数据信息作支撑，因此实施信息化管理势在必行。其次是疫苗制造业自身管理需要。疫苗制造业日常管理中需要运用强大的数据管理解决以下的问题：①经销商模式较复杂，不能及时对客户资料进行收集及管理，因信息反馈迟缓所致企业未能有效跟进客户使用药品的情况；②疫苗生产及质量管理需遵循GMP的要求，生产设备及

SOP标准操作流程均需与企业实时的发展需求相匹配；③时间及地域的因素、供应商良莠不齐、原材料特殊局限性等造成生产原料的质量不够稳定，无法形成对供应商价格、服务、信用、质量等客观评价体系；④疫苗生产要满足GMP的管理要求，涉及兽药批准文号、批号、物料状态、药品的收发、时效性等，管理环节复杂且难度较大；⑤与供应商、经销商的大量业务往来使得财务管理锁碎繁杂，难以及时准确地进行成本、费用、利润等核算。

二、财务共享在疫苗制造业的应用及价值

财务共享中心适用于分支机构较多、管理复杂及对风险管理要求较高的集团化管理模式的企业，主要是为企业管理流程再造、优化资源配置、整合财务运作及提供系统化的专业服务。

福州大北农是动物疫苗的生产企业，目前生产猪用疫苗、禽用疫苗，在全国设立了21家省级办事处（事业部），机构体系庞大，经营风险管理要求较高，需从风险管控的角度建立财务共享中心实现对疫苗产品周期的全过程监管。对此公司依据企业实际发展需求规划建立了财务共享服务中心，以进销财业务系统（ERP）为核心，与OA协同办公软件及集团互联网（如企联网、猪联网、农信网等）相结合，分别从内部管理、供应链、客户服务三个层面打造公司核心管理的竞争力。通过ERP系统后勤管理、生产维护、财务控制模块与OA办公系统的人力资源等模块的数据集成，实现财务数据共享管理并服务于公司的整体战略目标。

（一）建立OA办公系统。一是工作平台应用。是员工日常工作事项（申请、审批、业务、文档等）的应用平台，反映了员工的工作动态，不仅提高了员工的办公时效、节约了经营费用，同时记录了相关业务进程的轨迹，加强了业务监督，提升了管理水平。二是人力资源管理应用。记录了员工档案、合同、考勤、薪资、福利、考核等，公司可通过人力成本计划对员工技能、激励措施进行管理及调整，充分发挥员工的最大价值。三是信息共享的应用。具有收集、整理、发布、检索信息的功能，通过权限设置建立安全管控体系并提供便利的检索、查询手段，可向不同权限的人发布不同层次的信息。公司既是信息的使用者同时也是信息的提供者，在业务进程中也产生了很多重要的信息，如采购管理模块中的供应商资源、原料信息、合同管理等。公司连接企联网、猪联网、农信网、行情宝等，也收集了大量的信息。通过信息共享应用，既可加强内部管理，亦可通过集团网对外界提供了解公司的窗口，获得更多的商机，并为电子商务的转型奠定了坚实的基础。四是工作流的应用。如办公管理模块、技术中心模块（配方报表、专利信息）、客户系统模块（业务人员、业务追踪、业务方案及产品实证、客户对账等）等应用，是以控制、监督、加速业务进程为目标，使管理者、业务执行人均能明晰业务动态进程，以便及时解决业务进程中发生的不利事项，保障业务的顺畅运行。五是决策支持的应用。建立财务管理、预算管理等决策支持模块，通过采集、处理、分析前四类应用产生的结果，使管理层充分了解公司运营情况，及时评估经营风险，果断决策。

（二）建立供产销业务应用系统（GCX）。 一是建立库存管理模块，实施物料全过程管理。将采购计划、预算、合同、订单、发票预制及校验、付款等业务流程融入GCX系统，分别按岗位在系统进行制单、审核、审批授权，使相关业务在完善的内控环境下进行逐级审批。对物料进行统一编码管理，将物料入库、出库按不同的用途分别在系统中操作，实现采购、生产、销售共享物料信息，并实现物料价值的全过程动态管控，满足GMP要求及管理需求。二是建立生产管理模块，加强精细化管理。企业能够运用系统对GMP认证车间按照活苗、灭活苗不同技术要求进行管控和变更，实时了解物料消耗、生产进度、库存状况，有效提升管理层及相关部门与生产部门的沟通、协作能力，实现产销平衡，减少报废风险。三是建立财务管理模块，优化财务控制链。优化了财务管理流程，将标准化、重复、共性的业务（如核算、结帐、报表分析等）放入财务共享服务中心，与前端物料管理等业务系统进行数据集成并实现系统自动生成凭证、账表及实时查询。减少财务人员手工操作的繁杂过程，将财务人员从记帐型向管理型的角色转化，从记帐会计向管理会计方向深度延伸，为各部门及业务事项提供财务支持并参与经济事项的过程管理及风险管控。

（三） 建立“用户+云平台+产品与服务”的客户服务网。网上客户服务是福州大北农信息化战略中重要项目之一，核心任务是为客户创造尽可能丰富的使用价值。通过客服网，客户不仅可以网上订货、在线支付，而且可以享受到公司的各项服务，如提供完善的畜禽疫病预防解决方案、实时猪价行情、微信课堂等服务；实时了解行业资讯、产品信息、公司动态等信息；利用报价平台查看或填报价格；使用疾病诊断进行远程诊断；通过在线客服或在线帮助中心进行咨询与解答。

三、结语

在大数据背景下，传统的财务管理已经不能满足企业生产经营管理的需要，必需向财务业务一体化转型。福州大北农通过建立财务共享服务中心，通过优化设计及流程再造，优化了内部控制环境；通过系统规范操作，提升了执行力和工作质量；通过资源重新整合及配置，提高了工作效率并降低了人力成本；通过数据集成实现财务业务一体化管理，即“协同商务，集中管理”，有效提升了公司集中控制风险的能力、精细化管理水平、客户服务质量，进而提升了公司的竞争实力及经营效益。

参考文献：

[1] 郑秀英. 浅谈财务共享服务中心在保险业的应用[J].科技与企业.2011.10

大数据技术在精准营销中的应用 篇4

大数据时代，数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。对于海量数据数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。回顾近两年对大数据的探索历程，某基础运营商一方面顺应大势，牢牢把握大数据技术快速发展的机遇，另一方面应势而动，充分释放前期IT集中化、一体化的红利，鉴定推进数据集中。先后经历了数据集中采集的积淀、初试大数据平台、传统数据库与sefve(四方传媒)获客云混搭架构的大数据平台创建，以及目前朝开放式大数据服务平台迈进四个阶段。

sefve获客云拥有着精准化营销与维系系统，依托大数据精准定位支撑端到端多维度系体系，构建在大数据平台之上，面向客户、面向服务、面向管理，深化数据分析、数据挖掘能力、洞察客户、透视企业，是将大数据转化为实际生产力的重要云化应用之一。

大数据技术架构

MPP数据库

MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理系统）由多个SMP（SymmetricMultiProcessing，对称多处理系统）服务器通过一定的节点互联网络进行连接，协同工作，完成相同的任务，从用户的角度看它是一个服务器系统。其基本特征是由多个SMP服务器（每个SMP服务器称为一个节点）通过节点互联网络连接而成，每个节点只访问自己的本地资源（内存、存储等），节点之间的信息交互是通过节点互联网络实现的。目前的技术可实现512个节点互联。MMP数据库有以下特点。

①一般存储为结构化数据，有明显的星型或雪花型结构，适用于大数据分析的应用；

②每个服务器都有自己独立的存储、内存和CPU，允许动态地增加或删除节点； ③数据分区划分到不同的物理节点上，通过分布式查询优化来提高系统整体性能；

④主要用在数据仓库和大规模的分析处理应用中。ETL技术

ETL是指将数据从源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程，该部分在数据挖掘和分析过程中为最基础的一部分。一个良好的ETL系统应该有以下几个功能。①消除数据错误并纠正缺失数据；

②对于数据可信度的评估提供文档化衡量； ③获取相互作用的数据流程来保护数据； ④整合多个源数据；

大数据在制造业的应用 篇5

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍

工业大数据可广泛应用于企业整个生产过程。下面按照企业生产过程的研发设计、供应链、生产制造、营销与服务环节，对工业大数据的应用场景及其应用进行探讨。

4.1 研发设计环节工业大数据的应用场景

在研发设计环节，工业大数据应用主要有产品协同设计、设计仿真、工艺流程优化等。

产品协同设计，主要是利用大数据存储、分析、处理等技术处理产品数据，建立企业级产品数据库，以便不同地域可以访问相同的设计数据，从而实现多站点协同、满足工程组织的设计协同要求。

设计仿真，是指将大数据技术与产品仿真排程相结合，提供更好的设计工具，减少产品交付周期。如波音公司通过大数据技术优化设计模型，将机翼的风洞实验次数从2005年11次缩减至2014年的1次；玛莎拉蒂通过数字化工具加速产品设计，开发效率提高30%。

工艺流程优化，主要是应用大数据分析功能，深入了解历史工艺流程数据，找出工艺步骤和投入之间的模式和关系，对过去彼此孤立的各类数据进行汇总和分析，评估和改进当前操作工艺流程。例如一家排名前五强的生物药品制造商广泛收集与工艺步骤和使用材料相关的数据，应用大数据分析技术，来确定不同工艺参数之间的相关性，以及参数对产量的影响，最终确定影响最大的9种参数，针对与这9种参数相关的工艺流程做出调整，从而把疫苗产量增加了50%以上。

4.2 供应链环节工业大数据的应用场景 北京天拓四方科技有限公司是西门子工业自动化和驱动集团核心分销商一级代理商及系统集成商

供应链环节工业大数据的应用主要体现在供应链优化，即通过全产业链的信息整合，使整个生产系统达到协同优化，让生产系统更加动态灵活，进一步提高生产效率和降低生产成本。主要应用有供应链配送体系优化和用户需求快速响应。

供应链配送体系优化，主要是通过RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术获得供应商、库存、物流、生产、销售等完整产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，确定采购物料数量、运送时间等，实现供应链优化。如海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。

用户需求快速响应。即利用先进数据分析和预测工具，对实时需求预测与分析,增强商业运营及用户体验。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。

4.3 生产制造环节工业大数据的应用场景

在制造环节，工业大数据的应用主要有智能生产、生产流程优化、设备预测维护、生产计划与排程、能源消耗管控和个性化定制等应用。

智能生产。就是生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。北京天拓四方科技有限公司是西门子工业自动化和驱动集团核心分销商一级代理商及系统集成商

而生产所产生的数据同样经过快速处理、传递，反馈至生产过程中，将工厂升级成为可以被管理和被自适应调整的智能网络，使得工业控制和管理最优化，对有限资源进行最大限度使用，从而降低工业和资源的配置成本，使得生产过程能够高效地进行。

生产流程优化。利用大数据技术，对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。

设备预测维护。建立大数据平台，从现场设备状态监测系统和实时数据库系统中获取轴承振动、温度、压力、流量等数据。通过构建基于规则的故障诊断、基于案例的故障诊断、设备状态劣化趋势预测、部件剩余寿命预测等模型，通过数据分析进行设备故障预测与诊断。如燕山石化建立星环大数据平台实现了对数据的实时分析计算，使设备故障诊断和趋势预测等功能的延迟控制在5秒之内；利用大数据分析自动生成的检修维护计划，保证了设备维护更有针对性，减少了“过修”和“失修”现象，节省成本。

生产计划与排程。收集客户订单、生产线、人员等数据，通过大数据技术发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。

能源消耗管控、延长设备寿命。通过对企业生产线各关键环节能耗排放和辅助传动输配环节的实时动态监控管理，收集生产线、关键环节能耗等相关数据，建立能耗仿真模型，进行多维度能耗模型仿真预北京天拓四方科技有限公司是西门子工业自动化和驱动集团核心分销商一级代理商及系统集成商

测分析，获得生产线各环节的节能空间数据，协同操作智能优化负荷与能耗平衡，从而实现整体生产线柔性节能降耗减排；及时发现能耗的异常或峰值情况，实现生产过程中的能源消耗实时优化。风力涡轮机制造商Vestas对天气数据及涡轮仪表数据进行交叉分析,并对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命；鲁南化工有限公司将多年积累的气化炉运行数据，包括近十几年的所有极差操作、最好操作、容易出事故的各种数据用于培训操作人员，使多喷嘴气化装置实现单炉年运行开工率达到97%以上。

个性化定制。采集客户个性化需求数据、工业企业生产数据、外部环境数据等信息，建立个性化产品模型，将产品信息传递给智能设备，进行设备调整、原材料准备，生产出符合个性化需求的定制产品。如红领集团通过建立西服个性化定制平台，将成衣的各种款式和设计都数字化，利用大数据技术，对物料数据整合管理，实现了里料、缝线、袖口的自动搭配，工厂3000人，每天可以一款一件不重样地定制西装1200套。

4.4 营销与服务环节工业大数据的应用场景

在市场营销环节，利用大数据挖掘用户需求和市场趋势，找到机会产品，进行生产指导和后期市场营销分析。

建立用户对商品需求的分析体系，挖掘用户深层次的需求；建立科学的商品生产方案分析系统，结合用户需求与产品生产，形成满足消费者预期的各品类生产方案等。如我国海尔集团利用SCRM会员大数北京天拓四方科技有限公司是西门子工业自动化和驱动集团核心分销商一级代理商及系统集成商

据平台，提取数以万计用户数据，通过“look-like”模型将用户分类，然后结合智能语义分析工具，分析客户需求，优化用户体验。

在产品售出服务环节，工业数据推动企业创新服务模式，从被动服务、定期服务发展成为主动服务、实时服务。通过搭建企业产品数据平台，围绕智能装备、智能家居、可穿戴设备、智能联网汽车等多类智能产品，采集产品数据，建立产品性能预测分析模型，提供智能产品服务。例如GE能源监测和诊断（M&D）中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑；固特异轮胎跟IMS合作推出了FuelMax产品就利用分析轮胎压力提醒用户如何保养轮胎更加省油，每年可以给一辆集装箱客车节省3000美元的油耗。

天拓四方自主品牌的全球领先的数网星远程数据采集及应用管理平台系统，作为基于云平台的工业物联解决方案，可最低成本实现云解析通道打通，利用超大数据处理能力的软件平台，实现对设备的远程诊断维护、远程监控、远程诊断和故障预警，再通过对数据的大量收集和分析处理，实现设备优化，帮助企业根据现有数据预测未来的发展趋势，给企业带来了更快的速度、更高的效率和更具远见的洞察力，提高了企业生产效率、降低了经营成本，从而使企业更好的“把握现在，预知未来”。

大数据在制造业的应用 篇6

【摘要】在时代的不断发展中，对于教学，人们逐渐提出了新的需求，将课堂内容融入生活是新课程标准提出的新要求，需要进行一定的关注。利用当地资源展开教学，可以更好地实现课堂效果。文章对教学中的方法以及策略展开讨论，使大家对该项教育模式的认识进一步增强。

【关键词】地理资源;初中;地理;教学

在进行地理教学过程中，与当地地理资源有效结合是新课标提出的要求，可以使学生的认识更加直观具体，从而更好地实现课堂教学，真正意义上实现了“以人文本”的新课标理念。

一、教学方法

1.角色扮演法

角色扮演是使学生以一个全新的角度进行思考，换一个身份对问题展开思索可以更加全面地考虑，在进行教学的过程中，学生需要采用多种途径进行信息的收集，包括阅读文献资料、实地勘察以及社会访问等。在对收集到的信息进行分析之后，就某一项环境问题进行角色扮演，分析出不同的机构在进行问题处理时的责任与意义[1]。例如，在进行“世界的人口”一课的学习时，首先采用多种途径进行信息采集，搜集世界人口的分布状况以及因为人口的过快或过慢增长造成的各项问题，然后从不同的角度分析这些问题。对“人口过快增长”这一问题进行分析，一组学生扮演环境保护协会的成员进行分析，一组学生扮演国家福利机构进行分析。两组学生分别从不同的角度进行探索，认识到该问题对不同方面造成的影响，从而提出针对性的解决策略，也使学生对课堂有了更多的兴趣，实现了新课标的要求。

2.多媒体展开教学

在进行地理教学过程中，存在着很多的景观是学生在生活中难以接触到的，对其认识也具有一定的局限性，通过多媒体手段展开教学，可以使学生的认识更加直观。利用多媒体展开教学可以使教学容量增大，将课堂内容现实化、简单化，使学生更加真实的感受课堂所学内容，使其接收信息更加全面，尤其是面对一些自然灾害的讲解时，采用多媒体教学，可以使学生更加直观地认识到环境问题带来的恶劣影响，使课堂达到预期的目标。例如，在进行“中国的河流”的讲解时，讲述黄河部分时，首先可以利用多媒体设备使学生见识到黄河的气势恢宏，在讲述到“地上河”的问题时，可以利用多媒体设备让学生们对当地的土层进行观察，认识到该问题的产生原因，然后利用多媒体演示在我国历史上由于该分体产生的危害，使学生对其危害的认识进一步增强，最后多该项问题的治理进行一定的分析[2]。

3.辩论教学

辩论教学法是根据某一项问题，让学生阐述自己的认识，分析自己的观点对他人见解进行反驳，其目的是使学生对问题的认识深入，从而提出具有可行性的对策，在现代教学中，新课标提出了“以人为本”的教学理念，通过该方法展开教学，可以更好地使学生作为课堂主体，在进行学习时，也可以使学生掌握更多的主动权。例如，在进行“世界的人口”一课的学习时，教学可以就“人口增长过快及过慢哪一个危害更大?”这一问题让学生展开辩论，勇于阐述自己的见解，使学生的信息处理能力、思维逻辑能力等方面都得到培养，同时也使其对人口问题的认识进一步增强。

二、课堂策略

1.理论联系实际

教师在进行教学时，需要进行“乡土地理”的教学模式，从学生身边的真实案例入手，进行课堂的开展。利用该方法，可以使学生在进行学习的过程中，对课堂内容更好地把握，使课堂难度得到了一定程度的降低，同时还可以使学生发散思维得到培养，利用身边的案例就可以映射出世界地理的大体局势，基于此，在进行地理教学时，对当地的地理资源进行利用，实现地理教学的渗入是一项具有推广意义的教学模式[3]。真正意义上实现了将地理学习融入生活的教学目标，使学生认识到进行地理学习的意义，从而更好地进行学习。例如，在进行地形的学习时，可以首先带学生去当地的不同地形进行实地考察，对不同的环境条件下地形的情况进行具体的分析，从而映射出我国不同的地势条件下不同的`地形环境，最好结合教材对映射出的关系进行验证，如果验证不一致，需要再次展开分析，对其不同进行深层次的挖掘，分析出其原因。通过该方法，可以使学生对课堂内容认识更加深刻。

2.把握渗透层次

在进行渗透的过程中，对于渗透的层次需要进行一定的把握，如在教学过程中，进行一些概念类的内容时，需要与教材相结合，进行深入的讲解;在进行一些与环境保护密切相关的内容时，需要进行一定的扩展与补充;在面对一些与环境保护没有直接关系，但是却存在必然联系的问题时，需要与现实环境相结合，对两者联系进行深层次的分析，使学生对环境的认识进一步加强[4]。新课程标准中，地理教学更加注重与环境的结合，强调了教学需要面向生活，同时也强调了从学生的生活中实现新内容的引入，对学生解决问题的能力也提出了一定的要求。在进行教学过程中，对当地的地理资源进行渗透，可以使课堂效率得到提高，促进了我国教育事业的有效发展，具有一定的发展意义。

【参考文献】

[1]王东.利用地方旅游资源渗透初中地理教学[J].中学教学参考，(19):124-124.

[2]彭联友.在初中地理教学中渗透环境教育[J].课程教材教学研究:中教研究，2016(Z2):49-50.

[3]李纯燕.初中地理课堂如何渗透环境教育[J].考试周刊，2016(61):139-139.

大数据在制造业的应用 篇7

计算机数据分析又称为计算机调查或电子数据鉴定。它是分析人员或调查人员通过特殊的数据分析工具以及特定的分析方法, 对电子介质进行查询、过滤、统计、记录和显示的一系列工作。从本质上来说, 计算机数据分析技术是调查工作的一种, 它有关联性原则、合法性原则与客观性原则。就目前来看, 计算机数据分析技术已经广泛应用于在工业制造、军事装备、航空航天、农业生产、市场分析等。

二、计算机数据分析技术在制造业中的管理应用

2.1计算机数据分析技术在制造业人员管理中的应用

通常情况下, 制造业拥有数量众多的员工, 上至办公室管理层, 下至车间一线工人, 人数从10几人至上千人、上万人, 一些国际性大型制造企业的人员人数甚至高达数十万人。面对如此庞大的人员, 企业负责人必须拥有一套科学、规范的人员管理系统。而系统的运行需要计算机技术作为保障。作为计算技术的重要技术——数据分析技术, 在人员管理层面就发挥出巨大的作用。例如, 能够对众多的员工按照年龄、性别、岗位、家庭住址、学历水平等进行分类, 并且能够对员工的工资浮动比率、岗位变更情况、流失率等情况进行分析、统计, 以便于企业负责人以及人事管理部门作出正确的应对策略。

2.2计算机数据分析技术在制造业生产管理中的应用

制造业的生产流程相比其他行业要复杂得多。一般而言, 制造业的生产过程包括生产技术准备、基本生产、辅助生产以及生产服务四个过程。其中生产技术准备又包括产品设计、工艺设计、工艺装备设计与制造、试制与鉴定、材料与工时定额的制定等工作;基本生产过程的结构又可以细化为基本生产过程、工艺阶段、工种分配与工序制定几项内容, 它在制造业四个生产过程中站主导地位。无论哪个生产过程都会产生庞大的数据量。例如, 一个半导体生产机台一天产生的数据量可以轻松上TB, 这样几年积累的数据就在PB级了, 如果对此数据进行分析研究, 就是个实实在在的大数据问题。面对生产过程中的庞大数据量, 就需要应用计算机数据分析技术。计算机数据分析技术能够对上述四个生产过程产生的数据量进行密切分析与调查, 无论哪个生产过程的哪个环节出现问题, 企业负责人都能通过计算机数据分析技术及时得到最为准确的数据, 就是进行纠正, 确保生产正常运行。

2.3计算机数据分析技术在制造业销售管理中的应用

无论企业制造的是何种产品, 终归要走向市场, 参与消费, 获取利润。传统的制造业以线下销售为主, 或通过产品展销会的形式进行销售, 或通过销售人员拜访客户直接推销的方式进行销售, 或与直接咨询产品的意向客户达成销售。随着计算机技术与网络信息技术的发展, 我们目前已经进入了一个网络时代。并且, 这个网络时代发展速度非常快。今年来, 随着O2O (线下的商务机会与互联网结合, 让互联网成为线下交易的平台) 的出现与发展, 制造业内的很多企业开始逐步将线下销售与线上销售并轨发展。

但是, 线上销售与线下销售有非常大的差异, 就是它对企业的计算机技术与网络信息技术要求较高, 并且网络中数据量大、更新快、传播广等又为企业顺利组织、开展线上销售带来了很大的障碍。为此, 制造业有必要引入计算机数据分析技术, 将线下的销售数据与线上的销售数据, 以及线下与线上的影响产品销量的相关因素进行全方位分析、查询、记录与显示。

2.4计算机数据分析技术在制造业质量管理中的应用

企业制造的产品若想取得很好的销量, 并在消费者心中树立良好的信誉与形象, 必须严把产品的质量关。通常情况下, 制造企业要对整个制造流程进行质量管理。由于流程复杂, 在计算机数据分析技术出现之前, 制造企业一般需要安排指定的质量监管部门定期到车间厂房工地等进行巡查或抽查检验, 工作看似精细, 但耗费的人力物力财力非常大, 且需要的时间较长。

另外, 人工的质量管理又带走很大的主观性, 诸多因素不利于企业及时发现质量问题。而应用计算机数据分析技术后, 分析人员只要将生产流程的每一个环节加入系统, 随后将容易出现质量问题的环节, 以及以往发生过或经常发生质量问题的员工进行重点记录, 并定期对这些环节与员工进行查询过滤与统计。与利用人工进行质量管理相比, 应用计算机数据分析技术, 要更省时省力。分析人员可以随时调查生产流程中的每一处

摘要：近年来, 随着计算机技术的飞速发展, 利用计算机进行数据分析已经得到了众多行业的认可与应用, 并取得了非常显著的成效。而对于制造业而言, 由于其在人员、生产、销售等方面拥有庞大的数据量, 为此对计算机数据分析技术的应用更为普遍。本文首先介绍了计算机数据分析技术基础概念, 然后就制造业为分析平台, 简要分析了其在制造业中的管理应用价值。

关键词：计算机,数据分析,制造业,管理应用

参考文献

[1]张灏.计算机数据分析技术在机械制造企业销售管理中的应用研究[J].软件工程师, 2012 (11) .

[2]舒长福.计算机数据分析技术在机械制造企业销售管理中的应用研究[J].科学决策, 2008 (12) .

[3]凌彦.计算机数据分析技术与应用[M].武汉:华中科技大学出版社,

大数据分析驱动制造业转型 篇8

当企业信息化的逐步深入、数据积累到一定量之后，数据分析很自然地会提到议事日程。因为借助数据分析，企业可以制定出更有针对性的市场营销手段和战略，赢得竞争优势。而今，随着大数据分析技术的出现，传统的数据分析技术与之相结合，使得数据分析技术的应用范围进一步拓展，价值也再次得到提升。

“这些年来数据分析技术在金融行业（特别是银行业）以及通信行业取得了非常多先进的应用，如今，随着大数据分析技术的出现，它开始在互联网公司展示其魅力，并将在这种魅力延伸到传统的行业，比如制造。”Teradata天睿公司大中华区CEO辛儿伦这样告诉记者。

辛儿伦介绍说，目前，制造行业在数据分析这方面的需求很大。业务部门要求IT部门提供实时的数据，帮助拓展业务，甚至改变业务战略思维。其背后的一个原因就是传统制造业的转型。“在数据分析的驱动下，尤其是大数据分析技术，一些制造企业开始转向与订单用户或者最终消费客户群进行直接的互动。”

过去，制造企业关注的重点是低成本地生产出产品，将其卖给客户，现在这种理念已经开始转变成如何生产出客户喜欢的产品，并以此为核心经营企业，这就需要以客户为导向，快速地利用经济手段了解客户的兴趣、偏好和对产品的反馈，从而更快地改进业务，制定经营决策。这些都需要借助数据分析来完成，这里除了历史数据和报表，还需要进行实时的数据分析，以预测消费者将来可能需要什么样的产品、何时订单需求量会变大，这样才能进行有效地生产，并以客户为核心，对客户进行积极、主动的营销。而未来还将需要关注动态性数据，进一步提升公司的制造流程效率，从而提高竞争力，以更好地走上国际舞台，应对来自世界的竞争压力。

“传统的数据仓库主要被用于分析结构化数据和半结构化数据，如生产和运营数据需要非常精确，以结构化数据为主，要用数据仓库来进行分析；而用户的反馈等经常以非结构化数据为主，通过大数据分析技术来处理用户评论可以更好地改进产品功能和服务。”辛儿伦介绍说。

事实上，越来越多的制造企业开始综合利用这两种数据处理技术。据辛儿伦介绍，沃达丰在Twitter上开设了账户，收集关于沃达丰的客户反馈，然后将非结构化数据拿到与Teradata天睿公司合作建设的数据仓库平台进行分析；在2009年年初iPhone在北美上市一个月后，承销方AT&T为了解客户反馈，就与facebook进行合作，通过Teradata天睿公司的数据分析平台将facebook上的关于iPhone的评论抓取过来进行了分析，据此调整产品的销售策略。

大数据在制造业的应用 篇9

电子计算机和互联网技术的迅速发展带来了数据量的爆发：百度每天约需处理几十拍字节的数据;淘宝网平均每天产生约20太字节的数据;平均每一秒钟就有一段长于1小时的视频发布在xx上;Facebook有超过10亿的注册用户，每天上传的照片数量约1000万张，点赞或评论次数高达几十亿。“如今，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启”.

麦肯锡公司最先提出大数据概念：“数据已经成为重要的生产因素渗透到当今各个行业和业务职能领域。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”.牛津大学著名网络和数据科学家维克托?迈尔-舍恩伯格认为预测是大数据的核心;大数据时代应对纷繁复杂的数据进行取舍，构建积极而安全的未来。国际顶级期刊Nature和Science分别专刊了大数据，阐述了大数据的潜在价值及处理技术上的困难。我国“十二五”规划中重点强调了信息处理技术等四项与大数据概念密切相关的关键技术创新工程;著名学者李国杰和程学旗曾系统阐述了大数据的研究进展和实践应用中所面临的困难与挑战，探讨了大数据的科学问题和研究意义。