工业大数据:洞察隐形问题,推动智能制造
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"该文件是关于工业大数据应用的案例集,涵盖了从数据分析到智能制造的多个领域,强调了如何利用大数据解决可见和不可见的问题,并通过具体案例展示了在航空工业、数据中心规划、主数据管理和企业数据参考模型等方面的应用。" 在工业大数据的实践中,首要任务是理解和解决可见及不可见的问题。通过数据的深入分析(A-B),可以揭示问题的隐性线索,找出问题的根本原因,进而使用预测分析工具使潜在问题显性化,从而预防问题的发生。这种能力对于提升制造业的效率和质量至关重要。 案例一提及航空工业信息技术中心(金航数码)的工作,他们运用ADM(应用开发方法)完成了陕飞数据中心的全方位设计,包括业务架构、应用架构、数据架构和技术架构,同时建立了配套的管理机制,确保了数据中心的高效运行。 主数据管理(B-C)是另一个关键领域。以陕飞和北京环特所为例,它们通过主数据管理项目提升了基础数据的质量,实现了数据源的统一,解决了企业内部系统间数据不贯通的问题,增强了数据分析能力。主数据管理包括数据分类与模型标准的建设,通过数据清洗和映射,确保了不同系统间数据的一致性和准确性。 案例十四和十五则聚焦于企业数据资产的自主控制。前者通过主数据管理项目,明确了数据标准,建立了规范化的物料维护流程,实现了跨系统的数据整合。后者提出了企业数据参考模型,这是一种通用且完整的数据结构集合,用于指导企业数据模型的构建和软件开发。通过业务分析、数据流图和逻辑数据模型的设计,确保了数据质量和数据关系的清晰,从而支持更高效的企业运营和决策制定。 这些案例展示了工业大数据在实际操作中的价值,它不仅帮助企业解决眼前的问题,更通过深度挖掘和智能预测,预防潜在问题,推动智能制造的发展。从航空工业到数据中心规划,再到企业内部的数据治理,大数据的应用无处不在,且在不断提升工业领域的数字化和智能化水平。
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