发展工业大数据对制造业转型升级有什么意义
什么是工业大数据?
大体上是3+3,第一个“3”是指3个层面——企业,企业上面的供应链、产业链和生态链,以及在这上面的行业管理和宏观经济。第二个“3”是指每个企业都有的3个过程——生产,使用,以及发展中的经营效益,所以,“3+3”基本上把工业大数据的脉络圈起来了。
从企业的角度看,工业大数据是在一个企业的设计、创新、生产、经营和管理决策过程产生、使用和转型升级过程需要的信息之和。所以最小的圈是企业,一个企业从开始到生产线到设计、到工艺过程、到人,一直到管理、决策、市场、服务,像这样的环节都在使用。
从供应链、产业链和生态链的角度来看,工业大数据是供应链、产业链和生态链产生、使用和需求的各类信息之和。这三个链之间很难一刀断开,因此,我也是从一个概念来看。所以,制造业也好、工业企业也好,整个过程是一个链环周。这个链不仅是一个企业,更重要的是政府机构、研究机构,需要把控和研究如何追求制造业前两环的优化。所以我们看到了超越一个企业的生存、使用和发展需求的新工业数据。
从行业管理和宏观调控的角度来看,工业大数据是工业行业管理和宏观调控产生、使用和需求的各类信息之和。每一个行业的管理都需要工业大数据,在工业行业又生存了很多企业,做好工业数据管理需要这样一个链条,所以“3+3”构成了工业大数据的外延,每一个环节,使用的和需求的中间是交集,这样才对工业大数据的发展提供了基础。
小结
首先,3+3加起来的组合就是工业大数据;
第二,产生、使用和进一步发展的需求的工业大数据是不同的,是交集;
第三,进一步发展需求的大数据最大;
最后一句话最重要,工业大数据,工业是主体。
为什么要发展工业大数据?
同样是三个层面,从三个由小到大的层面,加上一个需求,来看一下工业大数据的作用和意义。
首先,从最小的层面——企业来看,工业大数据为企业全过程设计、创新、生产、经营、管理、决策服务,为企业的发展战略和目标的实现服务。
第三个层面,工业大数据要满足行业和宏观决策调控的实际需求,提高行业和宏观经济管理决策质量、能力。政府的行业管理对于供应链、产业链、生态链、商业链、价值链有着非常重要的作用,但是政府的宏观调控超越了这样的链环本身,我们要对经济发展面临的重大问题作出回应,甚至回答制造业如何来应对这样的问题。所以从这个行业来看重要的是行业发展战略,而到宏观调控的时候,不但要从行业的发展战略,还要从整个经济发展去看这些问题怎么解决?这就需要信息。
第四,从工业转型升级的需求看,工业大数据是为了一个个企业、行业、装备、工艺、生产线、供应链的转型升级服务。先进制造业、工业4.0、智能制造,以两化融合和智能制造为重点的中国制造2025,都是工业转型升级模式的未来方向。原来我们的3.0工业,是以装备和生产线为核心的自动化,而4.0的智能化是把这两个过程自动化和数据自动化结合在一起。
工业大数据的研究和实践要服务于加快制造业转型升级、提升工业竞争力;
这个目标要落实到企业创新、设计、生产、经营、管理、决策的每一个具体环节;
这个目标要落实到供应链全局优化、产业链和生态链的形成和优化的每一个具体环节;
这个目标要落实到工业行业管理和宏观经济调控决策的每一个实际需求。
工业大数据怎么推动制造业转型升级?
在回答怎么办之前,首先要知道存在着哪些主要问题:
1、在数据生成环节,主要存在跑冒滴漏和非标准的问题;
2、在数据利用环节,主要存在数据不足、质量不高、各个环节协同存在制度、核算、标准等大量障碍;
3、在发展需求环节,主要存在缺乏预见性、缺乏有效的模型和工具、缺乏制度和标准规范等问题。
要想建设好、应用好大数据,首先要解决这三个问题:
首先是建设,什么是建设?我记得三年前说过,把大数据作探矿、采矿、炼矿、用矿,实际上探矿和采矿就是建设好信息,可以从三个纬度四个方面来建设好信息。三个纬度首先是发现,然后才可以按照应用需求结合起来。第二要有制度,要有标准,要实现系统之间的互操作。同时我们还要发现、收集、组织,来提升系统性、完整性、及时性、准确性。这是建设好、运用好。
最后,要特别注重取得实效、最佳实践和理论研究:
1、要特别注重实效。因为今天的大数据,每一个环节的形成都有它的实效,这件事情从开始到做完以后,效果究竟是什么?有很多企业家,当你用大数据对你企业各个环节进行改善提升的时候,你首先第一条要把提高效率放在首位,这是关键,而且对于制造业来说,要永远把利润率放在最重要的位置。当然,工业大数据不能直接用钱来算,有的环节是企业老板在管理上、服务上提效,但是这个效果必须是可测量的,不管是定性的还是定量的。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》第2节3Pandas数据查看这里我们创建一个DataFrame命名为df:importnumpyasnpi...
数据导入使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。支持处理不同格式数据,可指定分隔...
大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次...
要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能:统计学基础理解基本的统计概念...
是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的...
在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大...
数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关...
数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字...
在现代社会的快速变迁中,选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择,...
数据挖掘是一项强大的技术,用于从海量数据中提取有价值的信息和知识。它的主要目的是揭示隐藏的模式、关系和规律,以支持企业决...
成为一名商业分析师是一段充满挑战与机遇的职业旅程。从入门到成长为高级专业人士,需要从教育背景、技能提升、实践经验以及职业...
《Python数据分析极简入门》第2节1Pandas简介说好开始学Python,怎么到了Pandas?前面说过,既然定义为极简入门,我们只抓...
《Python数据分析极简入门》第2节2Pandas数据类型Pandas有两种自己独有的基本数据结构。需要注意的是,它固然有着两种数据...
近年来,随着数据科学的逐步发展,Python语言的使用率也越来越高,不仅可以做数据处理,网页开发,更是数据科学、机器学习、深度...
在当今以数据为导向的商业环境中,数据分析师的角色变得越来越重要。无论是揭示消费者行为的趋势,还是优化企业运营的效率,数据...
金融数学是一门充满挑战和机遇的专业,它将数学、统计学和金融学的知识有机结合,旨在培养能够运用数学和统计方法解决复杂金融市...