首页>>技术前沿>>网站/软件行业动态随着信息化水平的不断发展，以智能制造为主导的第四次工业革命正在各国掀起变革浪潮，新一代信息技术与制造业的深度融合正在引发生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点的重大变革，“制造”正在向“智造”转变。在智造升级过程中，“物联网”和“大数据”成为智能制造的两个主角。通过应用物联网和大数据，以端到端数据流为基础，以互联互通为支撑，构建高度灵活的个性化和数字化智能制造模式，实现信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等内容。
大数据分析应用则是物联网的基础上，通过将企业内部全流程运营数据和外部移动互联端、社交媒体端、社会化物联网端，以及延伸到消费者的智慧化物联网数据，纳入到完整的“洞察 - 响应 - 提升”闭环式精益管理中，帮助企业充分发挥大数据分析的辅助决策作用。
物联网的核心在于运用新一代信息和通信技术，把传感器、感应器等智能装置（信息系统）嵌入到电网、交通、建筑、工厂、货物等各种物体和环境（物理系统）中，通过有线和无线网络加以连接形成物联网，并通过网络和云计算将物联网和互联网的整合，将物体接入信息网络，通过人、生产与产品的实时联通与有效沟通，实现对实体世界的洞察和控制。
随着智能制造的在各领域的推进应用，企业生产过程数字化及管理流程智能化正在逐步实现，但未来，能否实现决策智能化将是拉开企业差距的关键。何为决策智能化？指的是在自动化和设备智能化的基础上构建大数据分析能力，使“数据”转化为“洞察”，再由洞察产生行动，不仅要从技术上提升洞察分析能力，也要从组织、管控、能力角度同步提升，真正实现“感知 - 洞察 - 评估 - 响应”闭环的顺利运作与循环提升。
工业大数据在数据管理阶段，聚焦于信息和数据管理，建立数据管理规则，指导海量数据辨识处理与信息提炼。第二个阶段则是将信息转化为洞察，通过建设相应的运行机制、数据分析平台和数据分析手段，利用数据分析挖掘根因，为管理决策提供支持，包括：支持和管控体系建设、组织和人才管理、获悉洞察管理、洞察到行动的管理等6个方面。第三个阶段由洞察反推业务，通过将分析洞察引入业务运营，实现最优决策的相关工作流程及建立相关评价工具、方法与流程，衡量大数据分析带来的业务洞察对业务产生的实际价值。
智能制造大数据特点、大数据技术发展背景、大数据在智能制造的应用大数据将改变人们认识世界的方式，但因受制于数据生成、收集、遴选和加工等因素的局限性，大数据在本质上是具有“不完全代表性”的。具体表现为大数据处理环节涉及到一系列难题：数据可靠性甄别、数据测量、数据有效性判断、数据之间关联性和依存性判断、数据的模式化以及数据的价值判断等，这些难题是单纯的“大数据思维”所无法解决的。
针对大数据所面临的各种危机和挑战。我们应该聚焦于“全数据革命”而不是“大数据革命”。全数据革命的核心思想是：创新性地分析从所有传统和新媒介获取的数据，以更为深入透彻地理解世界。大数据的准确性问题、大数据生成的有效性问题、大数据对用户隐私的侵害、大数据的投入产出比低、大数据对“小数据”的完全排斥等问题。制定数据来源标准、数据及数据元的标准、分类术语编码的标准，并且建立质量管理机制。加快建立一套完善的标准体系，使整个生产制造企业之间、业务流程之间能够很好地连接，打破信息化的壁垒，实现跨地区的数据交换与信息共享。
【全文完】
版权声明:
1、陕西弈聪网站内容中凡注明“来源：XXX（非陕西弈聪网站）”的作品，转载自其它媒体，转载目的在于传递更多信息，其中涉及的网站建设，网站优化，百度关键词优化，西安软件开发等技术细节并不代表本站赞同支持其观点，并不对其真实性负责。对于署名“陕西弈聪”的作品系本站版权所有，任何人转载请署名来源，否则陕西弈聪将追究其相关法律责任。
2、本站内容中未声明为“原创”的内容可能源自其它网站，但并不代表本站支持其观点，对此带来的法律纠纷及其它责任与我方无关。如果此内容侵犯了您的权益，请联系我方进行删除。
企业动态
