随着技术的不断q步、优化，工业大数据已成ؓ(f)推动刉革新的核心(j)技术力量，对于刉业核心(j)竞争力的提升h重要价值和作用?/span> 刉大数据在制造业行业的应用，囊括?jin)诸多细的场景。来源于产品生命周期的各个环节，包括设计、制造、服务、市(jng)场、再利用各个环节Q每个环节都?x)有大数据。“全”生命周期汇合v来的数据既多元又复杂。有?jin)大数据技术，刉业得以加“数”前q?/span> 供给?/span> C供应链正在演变，q变得越来越复杂。大数据分析解决Ҏ(gu)可提供供应链可视性，x(chng)?jin)解关键供应铄各种信息Q例如哪些供应商表现良好Q他们的产品刉种cR周期、质量等情况Q以?qing)按时交付订单的能力有多强?/span> 在大数据技术的支持下，刉业企业可以为每一件品标C个专有的频识别码，q过q一频识别码记录该产品在整个生产流E中的生产、包装等数据。一旦出现次品，工程师们可以通过q些数据排查整个生环节Q迅速找出生产线的缺陷ƈ加以改进Q进而大q降低次品率?/span> RFID{品电(sh)子标识技术、物联网感知技术以?qing)终端云׃n技术，能帮助制造业企业获得完整的品供应链大数据。工厂管理者利用这些数据进行分析，可以U极改变?sh)品的制造、流通模式，以促(j)q仓储、配送、销售效率的提升q低成本?/span> 需求链 大数据是一个很好的销售分析工兗通过历史数据的多l度l合Q可以看出区域性需求占比和变化、品品cȝ?jng)场受欢q程度以?qing)品营销认可度较高的l合形式、消费者的需求变动等Q以此来调整产品{略和铺货策略?/span> 在需求链环节Q大数据分析在ؓ(f)企业带来更多价值的同时Q也对企业的技能型人才提出?jin)更高的要求。由于大数据分析非传l的数据分析Q传l数据分析可能依托(sh)表格q行分析Q而大数据分析是对杂ؕ的、v量的、杂q、多元的数据q行专业的分析，q就需要有专业的h员和去进行数据的整合、分析和调用Q从而充分发挥各cL据的价倹{?/span> 在大数据技术支持下Q企业还可以利用传感技术、自动化技术等增强产品生的智能性、网l性，传l制造业和高端服务业融合在一Pq一步提高(sh)业品的竞争力。大数据能够为制造业提供多方位、精l化的服务，从品设计到刉、从使用到维护、从在线推广到线下展C阶D，多元化正向数据以?qing)逆向数据Q都在刉业供应铑֒需求链场景下得到全面应用，智慧工厂、智能机器h、智慧仓储等应用也ؓ(f)时不q?/span> ȝQ?/span> 大数据技术能够对量数据信息q行搜集、统计、分析和处理Qؓ(f)Z的信息反馈、城?jng)徏设、商业活动、公共决{等提供重要参考，可以被广泛应用于金融、商业、教肌Ӏ医疗、管理、电(sh)子等各个领域?/span> 不过Q面Ҏ(gu)据孤岛严重、数据采集方式落后、缺乏统一数据资源理机制、大数据行业应用标准~失{问题，应该引v各方面的重视Q尤其应加紧Ҏ(gu)据隐U、数据安全方面的立法和规范?/span> 以数据挖掘、数据分析ؓ(f)核心(j)的应用和服务Q无疑能为社?x)经的增长奠定坚实的数据基。展望未来，大数据不仅会(x)在不同层面改变大家的思维模式Q还能改变许多h原有的生zL式和商业服务业态?/span> 来源:刉网
自动化、智能化转型正当Ӟ刉业加“数”前?文章链接Q智能制造网
发布旉Q?2020/9/14 13:11:31 览敎ͼ(x)?/p>
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