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大数据技术为制造业提供多方位、精细化的服务
大数据
大数据在制造业行业的应用,囊括了诸多细小的场景。来源于产品生命周期的各个环节,包括设计、制造、服务、市场、再利用各个环节,每个环节都会有大数据。

 “全”生命周期汇合起来的数据既多元又复杂。有了大数据技术,制造业得以加“数”前进。

 

供给链

现代供应链正在演变,并变得越来越复杂。大数据分析解决方案可提供供应链可视性,即时了解关键供应链的各种信息,例如哪些供应商表现良好,他们的产品制造种类、周期、质量等情况,以及按时交付订单的能力有多强。

在大数据技术的支持下,制造业企业可以为每一件产品标记一个专有的射频识别码,并通过这一射频识别码记录该产品在整个生产流程中的生产、包装等数据。一旦出现次品,工程师们可以通过这些数据排查整个生产环节,迅速找出生产线的缺陷并加以改进,进而大幅降低次品率。

RFID等产品电子标识技术、物联网感知技术以及终端云共享技术,能帮助制造业企业获得完整的产品供应链大数据。工厂管理者利用这些数据进行分析,可以积极改变产品的制造、流通模式,以促进仓储、配送、销售效率的提升并降低成本。

需求链

大数据是一个很好的销售分析工具。通过历史数据的多维度组合,可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及产品营销认可度较高的组合形式、消费者的需求变动等,以此来调整产品策略和铺货策略。

在需求链环节,大数据分析在为企业带来更多价值的同时,也对企业的技能型人才提出了更高的要求。由于大数据分析非传统的数据分析,传统数据分析可能依托于表格进行分析,而大数据分析是对杂乱的、海量的、杂乱的、多元的数据进行专业的分析,这就需要有专业的人员和去进行数据的整合、分析和调用,从而充分发挥各类数据的价值。

在大数据技术支持下,企业还可以利用传感技术、自动化技术等增强产品生产的智能性、网络性,将传统制造业和高端服务业融合在一起,进一步提高企业产品的竞争力。大数据能够为制造业提供多方位、精细化的服务,从产品设计到制造、从使用到维护、从在线推广到线下展示阶段,多元化正向数据以及逆向数据,都将在制造业供应链和需求链场景下得到全面应用,智慧工厂、智能机器人、智慧仓储等应用也为时不远。

总结:

大数据技术能够对海量数据信息进行搜集、统计、分析和处理,为人们的信息反馈、城市建设、商业活动、公共决策等提供重要参考,可以被广泛应用于金融、商业、教育、医疗、管理、电子等各个领域。

不过,面对数据孤岛严重、数据采集方式落后、缺乏统一数据资源管理机制、大数据行业应用标准缺失等问题,应该引起各方面的重视,尤其应加紧对数据隐私、数据安全方面的立法和规范。

以数据挖掘、数据分析为核心的应用和服务,无疑能为社会经济的增长奠定坚实的数据基础。展望未来,大数据不仅会在不同层面改变大家的思维模式,还能改变许多人原有的生活方式和商业服务业态。

责任编辑:姜华 来源: 中国IDC圈
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