智能制造大数据：从资产到洞察

“智能制造大数据应用交流201807” 智能制造大数据是现代工业领域的重要发展方向，它结合了大数据技术和先进的制造理念，旨在提升企业的决策效率和业务视野。大数据被定义为一种能通过高效益和创新的信息处理过程创造价值的信息资产，其主要特征是规模大、处理速度快。Gartner在2012年的报告中强调，企业追求大数据的主要目的是为实现经营目标提供支持。 在大数据解决方案中，通常会提供一整套从数据采集、存储、处理到分析应用的端到端服务。这包括利用分布式存储和计算平台处理来自多个源头、结构各异的海量数据。通过软件工具和实施服务，企业能够管理和优化其数据资产，将其转化为有价值的业务洞察和商业价值。 大数据的应用广泛涵盖各个业务环节，例如在生产过程中，可以优化工厂的生产计划、提高出货效率；在销售环节，可以帮助改善销售渠道管理、中间商关系以及用户服务；在产品开发阶段，可以辅助新品上线和质量控制；在供应链管理中，可实现物流运输和货品调配的精细化管理。 对于面临大数据管理挑战的企业，大数据平台及解决方案提供了有效的应对策略。这些策略包括：管理多源、异构数据，提升数据处理性能，开发数据挖掘算法，以及构建分析应用咨询服务，以支持全集团业务的生命周期管理。 大数据服务的核心价值在于它的咨询能力，即从业务问题出发，通过诊断和方案设计，提升企业的业务能力和信息支撑能力。这涉及到业务流程的整合，以及DT（数据技术）/IT能力的规划和建设，以确保与具体业务目标相匹配，从而最大化DT/IT的价值。 在智能制造的具体应用中，大数据可用于优化采购策略，如预测采购提前期、来料质量和原材料价格，评估供应商等级，甚至进行外包非核心业务的分析。此外，大数据还可以帮助企业在产品研发阶段进行立项模拟和成本模拟，提升研发资源的利用效率。同时，通过对结构化、半结构化和非结构化数据的高效查询，可以优化搜索功能，提高整体运营效率。 智能制造大数据应用为企业提供了强大的决策支持和业务改进工具，推动了制造业向更智能、更高效的方向发展。通过深度整合业务和信息技术，企业能够充分利用大数据的力量，实现生产、供应链、销售等各个环节的优化，以适应快速变化的市场环境。