大数据对传统制造业的影响
目前，对大数据的应用已融入我们生活的各个方面。世界三大航空发动机生产商之一罗尔斯·罗伊斯卖出的每一台航空发动机，内部都安装了上百个传感器，详细记录并保存工作时所有细节。这些数据会实时传输给地面的数据分析中心工程师，从而及时判断该发动机是否需要维护，是否存在故障。
大数据在加速向传统产业渗透，驱动生产方式和管理模式变革，推动制造业向网络化、数字化和智能化方向发展。电信、金融等行业利用已经积累的丰富数据资源，正积极探索客户细分、风险防控等应用，加快服务优化、业务创新和产业升级的步伐。
服务业全面“流程再造”
零售巨头沃尔玛每天都要处理庞大的数据信息，所有店面的销售情况都实时反映到大数据中心，通过对比分析可以准确发现隐藏的问题。比如，他们会从手电筒等救援设备的销售数据中找到发生自然灾害的规律，做出预测并对环境变化作出反应，防止商品脱销。沃尔玛相关负责人表示，运用大数据工具之后，出现问题到解决问题的时间从两到三周缩减为20分钟。
零售业运用大数据调整销售策略，制造业运用大数据加强售后维护，农业运用大数据制定收割路线，电信业运用大数据加强精准营
销……显然，大数据对传统产业的改变不只是某个环节，而是从设计研发、生产管理到售后维护的全流程。
大数据的高容量、多样性、存取速度快、应用价值高等特性都有助于传统产业转型升级。大数据是创新发展的资源，大数据资源的开发也要经历采集、传输、储存、梳理、分析等过程去形成软件和个性化解决方案，然后应用到相关的领域、行业和企业。而大数据的实时、感知和预测等特点确实可以在企业降低成本、缩短生产周期、提升效率、细分产品定位、优化流程和决策等方面扮演重要角色。
一方面，大数据作为决策依据的属性，能够精准分析供给与需求，减少生产经营中的盲目性，让传统产业创新经营模式，实现智能生产；另一方面，大数据作为新型经济资源的属性，能够与传统产业融合而产生新型生产性服务业，产生新业态，推动产业升级。
目前，商业、金融业、制造业等传统行业都有成功的大数据应用。其中，“零售、媒体、能源、电信等行业应用大数据做得比较好。”潘文解释说，前两者是因为在消费前端，加之“互联网+”大潮带动，大数据的价值很容易体现出来；后两者则是因为本身在国家推进产业发展时就一直比较重视信息化建设以及后来的智能化升级改造，大数据的应用水平自然水涨船高。
制造业是大数据应用的主战场。大数据能推动制造业在更大范围、更深层次实现更有效率、更加精准的资源配置，加速驱动制造业生产、管理、营销模式的全面变革，显著提升制造业发展的质量和效益。智
能制造是《中国制造2025》的主攻方向，而大数据正是智能制造的重要内容。
大数据能让生产方式个性化。传统的大规模生产方式下，企业生产什么，用户就购买什么。而在个性化定制生产模式下，用户需要什么，企业就生产什么，产品的生产过程发生了颠倒。“比如海尔，把社交数据中获得的客户反馈融入新产品研发中，结合了内部和外部数据的能力。大数据创新了商业模式，以消费者数据为基础的消费者喜好和需求正倒逼到产品的设计、研发、生产、供应链、营销等制造业供给侧的多个环节。
大数据能让研发设计知识化、生产制造敏捷化、生产管理透明化、产品售后服务化。随着智能工厂、智能车间的建设，生产线上将安装数以千计的传感器，来监测温度、压力、震动、噪声等参数，通过大数据应用调整参数将显著提高生产效率、提升产品质量、降低生产成本，实现敏捷制造。而大数据与供应链的融合，将更清晰地把握库存量、订单完成率、物料及产品配送情况等内容，进而提高反应速度、降低成本、优化库存。
传统的生产模式以“产品”为中心，产品一旦销售出去，其价值链就意味着结束，而服务型制造则以“人”为核心，产品销售出去意味着服务才刚刚开始，“产品+服务”成为提升企业竞争力的关键。“传感器、互联网、大数据技术的应用，将使产品售后服务变得更加智能和高效，有利于进一步提升产品售后服务水平、优化产品设计.
目前，我国制造业应用大数据的水平并不高。大数据从消费端向生产端渗透是一个渐进的过程，此外我国制造业本身各行业之间智能化水平差异较大，这两方面都直接影响到大数据的应用水平。
举一个简单的例子，日本工厂的一条生产线有上千个传感器，国内企业则只有几百个。少这么多不是为了省钱，而是因为国内企业不知道还能在哪些地方放传感器。由此可见制造工艺水平越高，对精准操控的要求就越高，对传感器的要求也就越多。
由此可见，大数据要与传统产业更好地融合，关键还在于产业本身的发展和应用。比如，最靠近消费者的服务业把大数据用得最好。“大数据引发了医疗健康革命，基于大数据的在线教育成为发展潮流，大数据切入的线上营销带动线下消费的模式已然成为商业模式成功
的典范。”潘文归纳说，服务业成功应用大数据的经验可以总结为3点，一是从过程看，大数据实现了要素间的互联互通和综合集成，借鉴到制造端就是现在大家熟知的信息物理系统。二是从要素看，大数据平台搭建推进了要素的优化整合和高效配置，借鉴到制造端就是工业大数据。三是从决策看，大数据成为精准投放决策的重要支撑，借鉴到制造端就是商业智能。
传统产业首先要有融合创新的意识，结合自身业务特点，主动寻找应用创新机会。其次，要加强行业合作和产业链合作，整合形成行业公共信息大平台，这样才有大数据可用。
一方面，要重视收集数据资源。要推动信息资源开放、共享，发展用户参与设计、云设计等新兴研发模式，鼓励大企业向中小微企业和创业团队开放平台入口、数据信息、计算能力等资源，提供研发资源。
另一方面，要打通数据，让数据互联互通起来。要大力发展智能装备，建设智能工厂，实现机器、设备、系统、车间、产品之间的互联互通，企业生产与市场之间的实时信息交互等，努力提升制造全过程的网络化、数字化和智能化水平。
更重要的是，以大数据为代表的创新意识和传统产业长期孕育的工匠精神要结合起来，才能让新旧动能融合发展，从而改造提升传统产业，打造中国经济发展的新引擎。
某知名汽车制造企业大数据应用背景 随着互联网和移动互联网的兴起，越来越多有购车需求的用户会到网上查询相关信息，进行车型、价格、性能等各方面的比较。同时，论坛、微博、贴吧等互联网社交平台也成为用户发表用车感受，讨论汽车品牌的主要阵地，互联网渠道正成为车企最主要的营销阵地，对互联网汽车用户数据的整合和利用，成为汽车企业洞察消费者和市场，明智决策的关键。 企业问题与需求 1、该汽车企业可获得用户数据越来越多，包括官网、minisite、CRM等各渠道来源数据，这些都是非常重要的一方数据，可以最直观的了解对该汽车品牌有需求的目标人群，但这些数据分散于各业务系统中，迫切需要进行整合和应用。 2、汽车行业竞争激烈，国产、合资、日系、德系等各系品牌众多，市场越来越细分，消费者选择的不确定性越来越高，车企需要全面了解用户相关信息，从而更有针对性的进行销售、营销等方面的工作，从而更好的消费者对本品牌的选择。 3、自媒体时代，人人都成为媒体，很多该购车用户会在垂直论坛、贴吧、微博上谈论品牌及竞品，该企业希望能汇总和分析这些舆论数据，及时发现和处理负面信息，同时助力销售线索的拓展。 941大数据服务联盟解决方案 大数据项目整体架构 1、建立大数据云平台，整合各渠道数据
941大数据服务联盟服务方负责基础设施的投入、建设及运维（包括硬件与软件），为该车企建立大数据云平台，通过部码的方式采集官网、Minisite 等线上渠道的用户数据，并与企业内部CRM等数据整合。同时，该企业还接入了用户数据库，基于5.5亿的用户画像数据，补充该企业一方数据无法支持的年龄、购买偏好、媒体偏好等维度的用户数据。 2、标签化用户，生成和管理用户画像 企业一方数据与941大数据服务联盟服务方三方数据融合后，基于标签系统，结合产品及业务需求，生成该车企的微观和宏观用户画像，其中微观画像为单个用户的画像，通过关键ID即可查询人口属性、汽车用户属性、内容偏好等信息。宏观画像为特定用户群画像，包括本品牌相关人群，竞品相关人群等，通过微观/宏观用户画像信息，该企业的市场及销售人员一方面可以准确定位每款车型的潜在用户，包括收入、偏好、学历等各方面特征，从而进行精准的用户细分和市场营销；一方面可以清楚的了解每款车型的用户对产品的关注点，如油耗，外观，空间等，从而在产品设计，营销等方面进行针对性的优化。 3、搭建大数据舆情分析系统，第一时间发现和处理负面信息 以往，该企业的品牌部门为了解用户舆情，都是以人工的方式去各类垂直网站收集用户舆情信息，这种方式繁琐、消耗很多的人力和时间，而且收集的信息也不够全面和实时，本期项目中，941大数据服务联盟服务方为该企业搭建了大数据舆情分析系统，基于大数据抓取工具，抓取互联网微博、论坛数据，贴吧、汽车垂直网站等用户舆情数据，实时、全面的获取该企业旗下各款车型的舆情数据。
大数据在工业制造业中 的应用研究 HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】
大数据在工业制造业中的应用研究 刘强 摘要：工业制造业是当前社会上的一个重要行业，对社会经济发展有着很大促进作用，在信息技术快速发展的大形势下，为能够使工业制造业得到更好发展，必须要对大数据进行有效应用，通过大数据的应用使工业制造业得以创新，从而使其得到更好发展，使社会经济水平得到更大提高。本文就大数据在工业制造业中的应用进行研究。 关键词：工业制造业；大数据；应用 当前社会已经逐渐进入大数据时代，大数据时代的到来也在很大程度上影响社会上各个行业发展，并且大数据在实际生产中应用也成为今后各个行业发展必然趋势。作为社会发展过程中的重要行业，大数据在工业制造业中的应用有着十分重要的作用，对推动工业制造业发展有着不可替代的作用，因此在工业制造业中大数据的应用也就十分必要。在当前工业制造业发展过程中，各企业领导人应当在分析当前工业大数据现状基础上，在工业制造业中对大数据进行有效应用。 1 工业制造业中大数据应用现状分析 从当前我国工业制造业发展实际情况来看，虽然已经具备一些国际知名企业，然而与国际上发达国家相比较而言，在工业制造业中大数据应用仍然比较落后。就当前实际情况而言，大数据应用比较广泛，应当应用比较成熟的大多都是一些电子商务公司及企业。对于电子商务公司及企业而言，其能够对大数据的有效应用分析实际生产经营状况，同时能够通过大数据的应用对消费者进行引导，使其能够在消费过程中产生一定倾向性，但当前在工业制造业方面大数据应用仍相对比较落后。对当前工业制造企业而言，其在产品生产
第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大
数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了
制造业大数据分析的五大应用介绍 近年来，发展智能工厂成为全球制造业的显学，随着人力短缺、工资上涨、产品交期越来越短、市场需求变动大等问题出现，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，也因此，从德国、美国到台湾各个制造大国，无不积极推动工业，希望能协助制造业者解决经营困境、提升竞争力，而大数据分析与优化则成为发展工业的基础。 制造业大数据分析五大应用 深耕制造业多年的天拓四方数网星，在大数据分析上提供的不只是产品，还有结合产业知识与丰富经验的顾问服务，帮助制造业者做出正确有效率的大数据分析。 目前市面上有很多大数据分析的解决方案，但大多只能做到资料视觉化，也就是以图表呈现分析结果，而数网星可以根据制造业所面临的问题，决定要做哪一种分析，例如预测或模拟，甚至整合财务或产销端资讯，找出解决问题的方法，这在智能制造过程中是非常重要的事，因为企业往往拥有大数据，却不知道该如何分析。 高科技制造业者面临到的问题主要有三种，第一、未预期的物料问题或设备故障直接冲击产能，以致耗损大量成本;第二、因制程稳定性问题造成产品良率下降，不但影响获利更影响客户满意度;第三、制程世代转换越来越快，如何加快量产速度，成为获利的关键因素。因此，IBM根据制造业所面临到的问题与产品生命周期，归纳出制造业大数据分析五大应用模式;
第一、物料品质监控。原物料品质不稳定其实有迹可循，然而传统SPC监控要等到发生问题时才会做出警示，此时不仅己经影响产品品质，更不容易找出原因，而数网星则是主动分析趋势变化，发现潜在问题即早做出预警，以便能及早解决(如：更换物料)维持产品品质。 第二、设备异常监控与预测。传统SPC监控虽然也涵盖设备参数，但有时设备仍然会发生问题，工程师也不知道设备发生问题该怎么处理最有效，数网星运用设备感测资料及维修日志，找出发生设备异常的模式，监控并预测未来故障机率，好让工程师可以即时执行最适决策。 第三、零件生命周期预测。零件或耗材有其生命周期，制造业者多半根据供应商建议进行定期更换，却忽略了生产及环境条件对耗损速度的影响，导致以下两种情况经常发生，一是在太早更换零件，造成不必要的开销，二是太晚更换零件，导致品质受影响。数网星根据生产及设备状态资料、零件资讯，精准预测零件生命周期，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。 第四、制程监控提前警报。制造业的制程参数相当多且彼此会互相影响，若是因为制程参数偏移而影响产品品质，工程师只能单一站点逐步追查，相当耗费时间，而数网星的做法是建立产品品质预测模型，找到最佳的制程黄金区间，一旦发现制程参数偏移到区间外，便即时发出警报，让工程师可以即时进行调整或其他决策。 第五、良率保固分析。对制造业者来说，产品良率过低或是出售后于保固期间内发生问题，不仅会增加成本，更直接影响企业形象与客户满意度。因此数网星结合生产设备、产品良率及维修保固相关资料，建立预测模型，以预测良率并降低保固成本。
在工业制造业等领域的大数据的成功应用案例分享 随着国际社会在工业现代化、工业4.0以及国内在中国制造2025战略等方面的不断演进，使得大数据技术在工业行业以及制造业方面也进行了比较深度的技术融合和应用融合，下面我们小编就来给大家介绍一下在工业制造业等领域的大数据应用。 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。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。数网星云平台-基于云平台构建的制造企业的大数据的意义 产品营销：大数据分析结果为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保等服务。 设备远程故障诊断分析：大数据预测设备未来可能出现故障的时间，提供避免风险的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失。客户体验：在移动端建立企业宣传平台，以场景化方式让客户参与产品的认知，增加品牌的传播效果。 技术创新：借助平台的专家经验共享、智能决策库的建立，提高运
维领域的装备管理水平，降低行业运营成本。 节约效能：通过数据集的切分和规律查找，帮助找到最优化的数据集，实现人员投入及控制过程的节能提效。 大数据改善订单处理方式 我们都知道，大数据技术不管是在哪个行业当中进行应用，其最为根本的优势就是预测能力，用户利用大数据的预测能力可以精准的了解市场发展趋势，用户需求以及行业走向等多方面的数据，从而为用户自身企业的发展制定更适合的战略和规划。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。 也就是说，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。现在已经有很多制造业行业的企业用户开始利用大数据技术来对销售数据进行大数据分析，这对于提升企业利润方面是非常有利的。 大数据击败传统仓储运输 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。
大数据在制造企业中的应用 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。 1 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。 2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。 3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
基于中国制造业企业数据的分析 一、引言 目前，中国进入新常态的一个重要特点就是结构转变，而产业结构升级则成为中国经济稳步增长的动力之一，其中，制造业部门作为国民经济的重要组成部分，其结构升级则显得尤为重要。而在这过程中，技术加成率的提高和品牌竞争力的提升是中国制造业企业所需追求的目标和攻克的难点。因为事实上，中国的制造业部门在国际市场上一直处于中低端的地位，其市场利益长期被发达国家攫取，所生产的产品一直位于全球价值链低端，无法突破严重缺乏上游研发技术和下游市场渠道的瓶颈。同时，中国出口产品的价值加成太低，对中国企业本身也造成了极大的伤害，以低成本低价格取胜的竞争战略，对中国企业竞争力的培养和品牌塑造都造成了很大的威胁，贴牌生产等以加工贸易为主的出口，更是彻底阻止了中国企业走出去的道路。因此，中国制造业部门的结构升级迫在眉睫，突破中国企业的品牌瓶颈，实现企业成长是制造业结构升级的重要阶梯，而提升生产技术含量，特别是核心技术，是制造业结构升级的基础。 二、 国内外学者鲜有将跨国并购和企业竞争力二者联系在一起进行研究的，缺乏系统的研究理论，目前主要是在两个平行方面主要涉及其影响关系。一是跨国并购对于国家整体经济发展的影响研究中，产业竞争力作为某些学者视角中的一个重要的测度方向出现在研究系统中。但这类研究的重点在于东道国作为整体而言的经济发展影响，并没有深入研究跨国并购对产业竞争力产生影响的内在机制及其实证结果，同时，这类研究并没有进一步涉及
到企业层面;二是将外商直接投资作为外生变量，来探讨其对东道国企业和产业的技术提升和竞争力增强的影响。而对于外商直接投资与产业竞争力的影响关系，学者们并没有达成一致的结论。 三、结论 本文利用1999-2007年《中国工业企业数据库》的中国制造业企业数据，使用倍差法实证检验了外资并购对本土企业竞争力的影响效应，并进一步运用分位数回归方法测算了外资并购对企业竞争力的条件分布影响，同时考虑到外资进入的间接溢出效应，本文还测度了外资并购对企业竞争力的间接影响。本文的实证结果显示，除间接效应检验的并购第3期回归结果，直接效应和间接效应检验的均值回归结果都不具有统计显著性，表明外资并购对本土企业的竞争力并没有产生任何显著的直接或短期间接影响，但从长期来看，外资并购存在正向但非常有限的间接竞争力促进效应;而分位数回归结果则表明，外资并购对规模较小的企业的竞争力存在显著的直接和间接抑制效应，而对于规模中等企业，外资并购能够从直接层面削弱其企业竞争力，但并不存在显著的间接影响效应，同时，对于规模较大的企业，外资并购会在短期内增强其企业竞争力，但从长期来看，外资并购会产生更强的抑制效应。
课程名称：大数据分析与应用 一、课程编码： 课内学时：32学分：2 二、适用学科专业：计算机专业硕士 三、先修课程：无 四、教学目标 通过本课程的课堂学习与应用案例，建立科学的大数据观，掌握大数据架构、大数据精准语义搜索、大数据语义分析挖掘、知识图谱等关键技术，熟练使用常用的大数据搜索挖掘与可视化工具，提升大数据的综合应用能力。 五、教学方式 课堂学习、研讨班与应用实践 六、主要内容及学时分配 1.科学的大数据观2学时 1.1.大数据的定义，科学发展渊源； 1.2.如何科学看待大数据？ 1.3.如何把握大数据，分别从“知著”、“显微”、“晓义”三个层面阐述科学的大 数据观。 2.大数据技术平台与架构4学时 2.1云计算技术与开源平台搭建 2.2Hadoop、Spark等数据架构、计算范式与应用实践 3.机器学习与常用数据挖掘4学时 3.1常用机器学习算法：Bayes,SVM，最大熵、深度神经网络等； 3.2常用数据挖掘技术：关联规则挖掘、分类、聚类、奇异点分析。 4.大数据语义精准搜索4学时 4.1.通用搜索引擎与大数据垂直业务的矛盾； 4.2.大数据精准搜索的基本技术：快速增量在线倒排索引、结构化与非机构化数 据融合、大数据排序算法、语义关联、自动缓存与优化机制； 4.3.大数据精准搜索语法：邻近搜索、复合搜索、情感搜索、精准搜索； 4.4.JZSearch大数据精准搜索应用案例：国家电网、中国邮政搜索、国家标准搜 索、维吾尔语搜索、内网文档搜索、舆情搜索； 5.非结构化大数据语义挖掘10学时 5.1.语义理解基础：ICTCLAS与汉语分词 5.2.内容关键语义自动标引与词云自动生成； 5.3.大数据聚类； 5.4.大数据分类与信息过滤； 5.5.大数据去重、自动摘要； 5.6.情感分析与情绪计算；
工业大数据案例Revised on November 25, 2020
大数据技术在新工业革命中将扮演着重要的角色。制造业大数据应用覆盖工业的研发设计、生产制造、供应链管理、市场营销和售后服务等产品生命周期的各个环节。在研发设计环节，可满足工程组织的设计协同要求，评估和改进当前操作工艺流程，从而提供更好的设计工具，缩短产品交付周期。在生产制造环节，可综合大量的机器、生产线、运营等数据的高级分析实现制造过程优化。在供应链管理环节，制造业大数据主要用于实现供应链资源的高效配置和精确匹配。在市场营销环节，可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。同时大数据也是推进传统制造业转型升级的重要工具。因此在新工业革命的世界竞争中，制造业大数据必将是各国信息技术企业竞争的焦点。要迎接新工业革命的挑战，必须发展制造业大数据。 制造业大数据的特点： 从制造业大数据的特点来看，它符合大数据定义中的4V特点，数据规模大（Volume）、处理速度快（Velocity）、数据多样化（Variety）、数据价值密度低（Value）. 从规模来看，工业数据的主体，是由机器设备所产生的数据量远超过其它行业以人为主要产生的数据量。以风力发电机为例，终端正常状态下每秒会产生一个数据包，这个数据包包含500个左右的测点数据。如果全部数据需要处理与存储，那么1000台风机发电机产生的测点数据每秒可高达50万个。而无论是大型的风电场运营企业还是风电设备制造商，其需要监控的风机都会达到数千甚至上
万的规模。而且与金融、电信等传统服务业可以区分忙时与闲时不同，大多数工业设备的运转都具有长时间连续的特点。数据通常需要长时间或者永久保留，总的规模应该是TB或者PB级。1千千个G等于1个TB，1000个TB约等于一个PB级。 从处理速度来看，由于源数据的持续高吞吐量，大数据处理平台必须能够高速的对数据进行实时解包、协议解析、格式转换等基本处理。而在越来越多的智能化应用中，需要能够进行实时的数据分析并完成相应操作。特别是在控制系统中，针对安全生产的实时故障检测要求从数据收集到完成数据分析能够实现秒级甚至毫秒级的事前预警或事后报警停机，以避免事故的发生或对设备本身造成更大的连锁损害。 从数据多样性来看，工业数据不仅包括机器设备产生的时序、时空、高伟矩阵等数据，同时还有ERP等信息化管理系统产生的关系型数据，设计研发环节的产品图纸、工艺文档、加工代码等非结构化数据，以及来自外部互联网的半结构化（如JSON XML等）与非结构化数据（如文本等），它们构成了一个典型的多样化数据体系。 从数据价值来看，由于大量的工业设备与智能产品绝大部分时间工作于正常的工况条件下，因而在制造大数据分析的典型场景中，以生产运营优化为目的的应用只是需要使用聚合后的数据，而以故障分析为目标的应用针对的数据仅为少量非正常的工况，因此相对传统企业信息化数据而言，工业数据的价值密度相对较低。
大数据在工业制造业中的应用研究 刘强 摘要：工业制造业是当前社会上的一个重要行业，对社会经济发展有着很大促进作用，在信息技术快速发展的大形势下，为能够使工业制造业得到更好发展，必须要对大数据进行有效应用，通过大数据的应用使工业制造业得以创新，从而使其得到更好发展，使社会经济水平得到更大提高。本文就大数据在工业制造业中的应用进行研究。 关键词：工业制造业；大数据；应用 当前社会已经逐渐进入大数据时代，大数据时代的到来也在很大程度上影响社会上各个行业发展，并且大数据在实际生产中应用也成为今后各个行业发展必然趋势。作为社会发展过程中的重要行业，大数据在工业制造业中的应用有着十分重要的作用，对推动工业制造业发展有着不可替代的作用，因此在工业制造业中大数据的应用也就十分必要。在当前工业制造业发展过程中，各企业领导人应当在分析当前工业大数据现状基础上，在工业制造业中对大数据进行有效应用。 1 工业制造业中大数据应用现状分析 从当前我国工业制造业发展实际情况来看，虽然已经具备一些国际知名企业，然而与国际上发达国家相比较而言，在工业制造业中大数据应用仍然比较落后。就当前实际情况而言，大数据应用比较广泛，应当应用比较成熟的大多都是一些电子商务公司及企业。对于电子商务公司及企业而言，其能够对大数据的有效应用分析实际生产经营状况，同时能够通过大数据的应用对消费者进行引导，使其能够在消费过程中产生一定倾向性，但当前在工业制造业方面大数据应用仍相对比较落后。对当前工业制造企业而言，其在产品生产方面通常种类比较单一，对于本企业之外其它产品往往很少了解。一些工业制造企业在将其它企业收购之后，未能够对企业整合加强重视，从实际情况来看许多企业基本都不实行整合，大多数自身企业与收购企业在实际运行过程中仍以及其原本机制，这必然会造成信息孤岛出现，而这种情况的出现必然会对企业发展产生十分不利影响。而在工业制造业发展过程中，通过大数据的有效应用可积极推动工业制造过程中整个环节，包括产品研发、生产以及销售等，在产品生产制造过程中能够使其周期有效缩短，同时还能够使产品质量以及客户满意度均得到有效提升。对于工业制造业而言，其属于传统产业，当前整个行业均在很大程度上被大数据的智能化及创新化所影响，应当尽快将传统生产理念转变，在工业制造业发展过程中加快大数据应用。 2 在工业制造业中大数据实际应用分析 应用大数据建设智能化生产工厂 在当前工业制造业发展过程中，通过对大数据的应用能够使智能化生产制造工厂的构建得以实现，然而这并非立即能够实现，应当依据科学发展轨迹实行，通常都要经过一定环节才能够使智能化生产制造工厂建设得以实现，从实际情况来看，其所包括环节主要有智能化生产，改变小规模生产模式，实现规模定制，最终使消费者需求能够得到满足。 应用大数据分析市场情况 应用大数据对销售数据行为趋势进行分析 在大数据时代不断发展形势下，为能够使数字营造得以实现，首先应当分析并且挖掘数据，同时应当深度对数据实行提炼以及分析，最终使决策或预测可行性报告数据能够得以形成。对于大数据营销而言，其价值主要表现下以下几点： 首先，大数据营销能够分析用户行为以及特征。在产品日常销售过程中，通过用户数据的足够积累，可对用户喜好以及购买习惯进行有效分析，从而能够将用户购买意向掌握，在此基础上，可使大数据营销具有十分明确的目标。
“工业4.0”下的制造业数据化管理 制造业是我国国民经济的支柱产业，是我国经济增长的主导部门和经济转型的基础。 从企业信息化管理角度来看，我国制造企业信息化水平相对较低，集成应用制约企业业务能力的提升，致使粗放型制造改革缓慢，供应链、产业结构不合理，最终导致产能过剩。 现代化的制造业要求企业的订单-供应-生产-流通价值链高度信息化，盾安环境作为现代制造业的代表，在信息化建设上已经取得长足的发展，企业信息化系ERP/SCM/CRM/MES以及其他周边系统等等都先后部署起来，投入使用，并随之积累了大量的数据。 但这些信息系统之间的关联性不够，集团的管理者无法通过数据信息直观地掌握企业的运行状态，不能简单有效地通过数据观察某一次策略变动引起的反应。基层不同工序的管理者也无法实时地根据可视化数据做出生产经营的调整：比如生产部经理能从生产时间、产能利用和资源运用等关键绩效指标（KPI），监控生产力并策划产能和优化资源；品质管理部经理能够透过产品缺陷分析改善产品质量；而高级管理层能透过更有效地控制成本及开支分析提升投资回报率。 这些困扰也一定程度导致盾安环境企业信息化的最后一公里前进乏力。 面临挑战 1、企业的各个信息系统相互独立，数据互不联系，但从盾安整个企业角度看，又是相互联系的，管理者在进行决策时也必须同时使用到来源于各系统的汇总数据，传统的做法就是从各系统当下来，用Excel汇总，效率低而容易出错。 2、数据多，信息少。当前报表反应的信息过于单一，无法形成对整个业务过程的全面了解。管理人员必须拿上五六张报表，无法进行动态的多维度分析，透视分析，或者带代入既定的模型运算，得到决策信息。 3、企业链条极长，反应在BI应用上，各链条节点的数据关系能够打通，提供实时监控和预警，确保物料供应，生产线作业，质检，销售与物流配送流通之间的良好写作。 数据化管理方案： 1、整合数据，按业务主题分类管理 商业智能解决方案FineBI支持多数据源的连接，常见的关系型数据库，JNDI,ODBC数据源，程序数据源，以及SAP系列数据仓库工具等。并通过ETL工具，对数据进行清洗操
大数据在制造业中的应 用 集团文件版本号：（M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988）
大数据在制造企业中的应用 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。 1 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。 2 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
工业大数据案例 This manuscript was revised by the office on December 10, 2020.
大数据技术在新工业革命中将扮演着重要的角色。制造业大数据应用覆盖工业的研发设计、生产制造、供应链管理、市场营销和售后服务等产品生命周期的各个环节。在研发设计环节，可满足工程组织的设计协同要求，评估和改进当前操作工艺流程，从而提供更好的设计工具，缩短产品交付周期。在生产制造环节，可综合大量的机器、生产线、运营等数据的高级分析实现制造过程优化。在供应链管理环节，制造业大数据主要用于实现供应链资源的高效配置和精确匹配。在市场营销环节，可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。同时大数据也是推进传统制造业转型升级的重要工具。因此在新工业革命的世界竞争中，制造业大数据必将是各国信息技术企业竞争的焦点。要迎接新工业革命的挑战，必须发展制造业大数据。制造业大数据的特点： 从制造业大数据的特点来看，它符合大数据定义中的4V特点，数据规模大（Volume）、处理速度快（Velocity）、数据多样化（Variety）、数据价值密度低（Value）. 从规模来看，工业数据的主体，是由机器设备所产生的数据量远超过其它行业以人为主要产生的数据量。以风力发电机为例，终端正常状态下每秒会产生一个数据包，这个数据包包含500个左右的测点数据。如果全部数据需要处理与存储，那么1000台风机发电机产生的测点数据每秒可高达50万个。而无论是大型的风电场运营企业还是风电设备制造商，其需要监控的风机都会达到数千甚至上
2018年3月率结果见图3所示。从图3中可以看出,当可利用小时为1100h 时,电价小于0.95元/kWh 以下则资本金内部收益率不能达到基准收益率8%;当可利用小时为1200h 时,电价小于0.86元/kWh 以下则资本金内部收益率不能达到基准收益率8%;当可利用小时为1300h 时,电价小于0.80元/kWh 以下则资本金内部收益率不能达到基准收益率8%;当可利用小时为1400h 时,电价小于0.74 元/kWh 以下则资本金内部收益率不能达到基准收益率8%。5小结 本文采用工程实例运用单变量求解、单变量模拟运算和双变量模拟运算方法反算了全部投资内部收益率为基准收益率8%时,对应的电价与电量值。更好的分析了项目的盈利能 力和可行性。 参考文献 [1]刘菲.太阳能光伏发电的现状及前景[J].现代经济信息,2015(22).[2]李孝将.我国电价政策的政策网络分析[D].浙江大学,2011.[3]蓝澜.新能源发电特性与经济性分析研究[D].华北电力大学,2014.[4]马高祥.关于光伏发电站系统优化设计的研究[D].西安建筑科技大学,2015.[5]葛鑫.分布式光伏发电建设运营模式研究[D].华北电力大学,2015.收稿日期： 2018-2-12图2小时数与资本金内部收益率 关系图 图3双因素变量与收益率关系 工业制造业中大数据的应用张燕聪（广州盛原成科技有限公司） 【摘要】针对大数据技术的含义、特征及处理流程进行简单分析，明确当前工业制造业中大数据的应用现状， 其问题突出表现在大数据技术重视程度不足，大数据未能融入工业制造等方面，且基于工业制造业发展的需求及趋势， 提出大数据的应用方式，以期能够不断提升工作制造业的整体工作能力。 【关键词】工业制造业； 大数据【中图分类号】F49【文献标识码】A 【文章编号】1006-4222（2018） 03-0338-02图1ADI 全球数据总量 前言 工业制造业中大数据的应用,能够为工业制造业管理模 式的创新奠定良好基础,是促进现代我国经济增长的有效方 式,在信息化技术日益发展的今天,其作用价值更加突出。工 业制造业中大数据的应用,能够使企业从传统的制造业逐渐 向智能化方向发展,在节省劳动力数量的同时,也能够提升工 业制造业的生产效率、工作质量,推动我国工业制造行业的持 续发展。文章将基于工业制造业的实际发展现状予以分析,分 析大数据技术应用的价值,希望能够对相关调查研究活动带 来一定的借鉴价值。1大数据技术的概述1.1大数据技术的内涵大数据是在信息时代下伴随着云技术发展而来的技术, 具有规模较大、种类较多以及信息量较大等特征[1]。通常来讲 大数据技术能够对特定的信息进行提取,通过一定的技术手 段进行数据信息应用,发挥技术管理的作用价值[2]。大数据技 术的应用,能够及时获取相关数据信息,掌握市场发展动态, 对行业进行信息指导与行业生产指导,对现代企业的发展与 经济管理能力的提升能够产生重要影响。当前全球数据总量 较大,人们对数据信息的重视程度不断提升,呈现出不断增加的趋势,详见图1。1.2大数据技术的特征大数据时代下,其技术特征突出表现在以下方面:(1)数据量大。当前大数据技术的应用范围较广,大数据对人们生活所能够产生的影响越发突出[3]。数据的增长速度较快,能够直接影响各项决策与工作的开展质量。(2)种类丰富。大数据中包含的类别较多,比如图像、视频、文本、数字以及包含地理位置形式的数据信息等等[4]。丰富的信息内容对现代工业制造活动会产生较大影响,需要基于实际的工业发展现状进行分析。(3)处理速度较快。大数据发展期间,会随着时间的变化数据量不断增加。大数据技术的数据处理能力相对较强,能够论述338
大数据应用分析案例分 析 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998
大数据应用与案例分析 当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之：医疗行业 SetonHealthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。
大数据在制造系统中的应用 20世纪中叶计算机的诞生标志着电子时代正式开始，从此人类社会开始生产并存储各类型的数据。经过数次计算机技术革命，单位面积所能存储的数据量大大提高。近年来由于WEB2.0应用的全面爆发，网络参与者同时也成了网络信息的制造者，由WEB2.0带来的大规模非结构化数据开始呈现出非几何级数的增长。因此，称这种密集型数据爆炸的现象为“大数据”时代的到来。 1大数据的概念 大数据的概念不是凭空出现的，它的前身是海量数据。但两者之间有所区别，海量数据强调数据量的规模之大，并没有对其特性进行定义。而大数据的概念包含了大数据的体积、传播速率、特征等内容。虽然截至目前还没有对大数据有统一的定义，但被广泛接受的定义为：大数据是无法在一定的时间内用通常的软件工具进行收集、分析、管理的大量数据的集合。 大数据的特点一般归纳为四点：一是数据总量大，目前大数据最小单位一般被认为是10-20TB的量级；二是数据类型多，包括了结构化、非结构化和半结构化数据；三是数据的价值密度（单位重量物品的价值）很低；四是数据产生和处理的速度非常快。这四个特点又被称为大数据的4V理念，即： Volume,Variety,Value,Velocity。 2大数据面临的挑战 大数据的数据集大小以难以想象的速度增长, 给数据处理带来了极大的挑战。首先, 信息技术的发展使得数据的生成和消费变得更容易。例如, 每分钟有 72 小时长度的视频被上传到 Youtube 服务器，大数据的这种大容量特性使得数据难以可伸缩地从分布式的地点收集并集成；第二, 数据采集后, 如何以最小的硬件和软件代价存储和管理这些海量异构数据是非常具有挑战性的问题；第三, 由于大数据的异构性、规模性、实时性、复杂性和隐私性等特点, 大数据分析必须在不同层次 (建模、可视化、预测和优化) 高效地挖掘数据以提高决策效率；这些挑战迫切地需要对整个数据管理系统的各个层次 (从体系架构到具体机制) 进行变革。但是如果能有效地管理大数据, 就能够给许多领域, 如科学和
纺织行业机械制造中的大数据技术应用分析 一般来说，大数据在具体应用操作的时候能够像整合电脑系统一样来对大数据信息进行全方位的分析处理。而纺织行业拥有大量的经济运行数据、海关进出口数据、企业经营发展数据、市场数据等，这些数据信息能够从宏观角度上体现出行业发展的情况。将大数据技术应用到纺织行业，能够解决纺织行业大量数据信息的处理繁琐问题，提升各类信息的综合利用率。纺织智能机械是纺织行业实现智能化、稳定化、长远化发展的关键，为此，文章结合纺织行业机械制造发展实际情况，就如何依托大数据技术更好地实现纺织机械智能化发展进行策略分析。 一、基于大数据技术的智能制造内涵 1.智能制造内涵 从上个世纪80年代开始，美国第一次提出了智能制造的发展理念，在经过几十年的发展，特别是物联网技术、云计算等信息技术的快速发展，使得智能制造的内涵发生了新的变化，当前智能制造主要是指基依托信息通信技术和先进制造技术融合的，體现在设计、加工制造、管理服务等活动各个环节的一种生产方式。大数据技术的应用流程如图一所示。 智能制造的发展是一项庞大的功能，需要从产品、生产、管理、模式等角度深入推进进行。智能制造的发展需要得到信息网络的支持，在时代的发展进步下智能制造的发展内涵也在不断发生着变化。 2.智能制造和关联技术分析 从当前工业化发展实际情况来看智能制造是最新一轮工业革命发展的核心技术形式，在社会经济和科技的在影响下智能制造体现出不同的表现形式，诸如云制造、数字化制造、网络制造等。从宏观角度上来看，智能制造技术基本上涵盖智能产品、智能机械、智能生产车间、智能工厂、智能产线、智能物流、智能供应、智能开发、智能
知名汽车制造企业大数 据应用 TPMK standardization office【 TPMK5AB- TPMK08- TPMK2C- TPMK18】
某知名汽车制造企业大数据应用 背景 随着互联网和移动互联网的兴起，越来越多有购车需求的用户会到网上查询相关信息，进行车型、价格、性能等各方面的比较。同时，论坛、微博、贴吧等互联网社交平台也成为用户发表用车感受，讨论汽车品牌的主要阵地，互联网渠道正成为车企最主要的营销阵地，对互联网汽车用户数据的整合和利用，成为汽车企业洞察消费者和市场，明智决策的关键。 企业问题与需求 1、该汽车企业可获得用户数据越来越多，包括官网、minisite、CRM等各渠道来源数据，这些都是非常重要的一方数据，可以最直观的了解对该汽车品牌有需求的目标人群，但这些数据分散于各业务系统中，迫切需要进行整合和应用。 2、汽车行业竞争激烈，国产、合资、日系、德系等各系品牌众多，市场越来越细分，消费者选择的不确定性越来越高，车企需要全面了解用户相关信息，从而更有针对性的进行销售、营销等方面的工作，从而更好的消费者对本品牌的选择。 3、自媒体时代，人人都成为媒体，很多该购车用户会在垂直论坛、贴吧、微博上谈论品牌及竞品，该企业希望能汇总和分析这些舆论数据，及时发现和处理负面信息，同时助力销售线索的拓展。 941大数据服务联盟解决方案 大数据项目整体架构 1、建立大数据云平台，整合各渠道数据 941大数据服务联盟服务方负责基础设施的投入、建设及运维（包括硬件与软件），为该车企建立大数据云平台，通过部码的方式采集官网、Minisite等线上渠道的用户数据，
制造业数据分析工具—AIMS生产数据分析 随着信息化进程的推进，大部分制造企业已经建立了比较完善的基础信息化系统，并积累了大量的历史数据。但是，由于数据的多样与复杂，使得丰富的数据资源并没有得到充分的利用。制造企业需要改进其数据分析与处理的方式，实现从粗放式运营到精细化运营的转变，目前制造业数据分析存在哪些问题呢？下面我将从以下几点展开论述。 制造业数据分析存在的问题 ●制造业数据缺乏整合与利用的现象较为突出 在生产、质检、管理等各个环节，制造行业都在产生着庞大的数据量。由于内部信息系统之间缺乏统一的平台对数据进行关联、整合及联通，导致产销存等各环节无法协同工作，难以完全释放数据的真正价值。 ●制造业数据普遍缺乏分析与可视化处理能力 目前，多数制造企业还在用传统的电子看板以及报表，最终输出的结果是包含了大量数据的表格，无法实时、直观的呈现当前的业务状态。而且，由于制造生产过程、质量、成本管理都通过手工形式完成，所以很难与生产系统、管理系统的最新数据进行同步，也就无法生成实时性数据洞察。 ●传统手工的数据分析方式对员工的工作造成了重大的负担 报表的制作要和大量的数据打交道，过程非常繁琐，不仅对于专业能力提出了一定的需求，也很容易产生人为的错误。很多企业一到月末，数据报表的编制甚至会占用员工80%以上的工作时间。对员工的工作造成了很大的负担。 制造业所面临的问题，是否有专业的软件可以解决这一痛病呢？ 针对制造业存在的几个痛点，纳米软件提供了AIMS生产数据分析系统由质量分析、用户管理、实时分析、生产管理、产品分析、预警监控六大模块。通过前端自动化测试软件对
数据的采集，将数据集中化管理。运用品质管理的统计过程能力分析（SPC）以及对过程能力指数（CPK）的计算来控制大批量产品的质量。系统将大量数据整合以图表的形式展现，实现从测试车间、测试员、批次号等多个维度对测试产线的进度和人员进行管理，那么纳米软件的AIMS生产数据分析工具有哪些特点呢？ 1.适合多类型企业 适用于大型生产型企业或转型中人员数量不足的企业。 2.多源数据整合 一键连接百种数据源，支持多数据关联。 3.多种数据分析 实现前端所有测试产线和测试工序的实时管理，对大批量的数据实施SPC、CPK、ANN 的分析。高性能分布式计算引擎，以轻量级架构实现大量数据的计算。 4.可视化探索分析 自由布局分析报告，进行各类可视化的数据探索分析。 5.精细的权限管理 支持基于用户角色分配报告查看权限，精细到数据的行列。通过高级实时监控的精准定位，方便有效的管理人员的工作绩效和情况。 以客户需求为出发点，纳米致力于为客户提供实时、高效、智能的数据分析展示解决方案。技术的运用帮助企业改进业务，提高了数据分析的能力，为企业带来了效益的增长。良好的用户体验与过硬的技术质量使帆软获得了良好的口碑。成为国内多家企业信赖的合作伙伴。