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互联网发展到今天，大数据、云计算成为热词，但是究竟什么是大数据，和数据有什么区别，却鲜少有人了解。在制造业转型之时，大数据又是如何发挥它强大的作用，今天我们就来说说大数据的那些事。
来源：OFweek物联网
互联网发展到今天，、成为热词，但是究竟什么是大数据，和数据有什么区别，却鲜少有人了解。在制造业转型之时，大数据又是如何发挥它强大的作用，今天我们就来说说大数据的那些事。
何为大数据？
大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。这样说定义或许很难理解，其实简单来说，大数据就是收集和分析大量信息的能力，而这些信息涉及到人类生活的方方面面，目的在于从复杂的数据里找到过去不容易揭示的规律。
由此，我们可以看出，大数据有两个明显的特征：第一，数据的属性包括结构化、非结构化和半结构化；第二，数据之间频繁产生交互，大规模进行数据分析，并实时与业务结合进行数据挖掘。
了解了大数据的概念，我们就要知道大数据在哪些方面应用广泛。很多人认为对于企业营销来说，大数据能够起到很大的作用。但其实在制造业转型升级的今天，智能化制造也离不开大数据，但是到底要怎么利用大数据，制造企业要怎样正确看待大数据？这是我们要讨论的。
制造业+大数据=？
在工业4.0的概念提出后，智能化、物联网、大数据、云计算成为热点，这些都体现了制造业需要信息化的支持，新一轮的工业革命在智能化、信息化、数字化维度才能有所突破。因为，传统制造业并不是信息化非常发达的行业，这一点体现在多数制造业的流程传统而粗糙，即使有现代化的设备，整体的信息化方案也多半来自设备制造商。
因此，制造业亟需大数据来进行一场信息化的改革，大数据会为制造业带来深远的影响：
首先，大数据能够为制造业带来更精准、更先进的工艺，以及更优质的产品，以弥补制造业整体水平低下的现状。
第二，制造业作为大数据的源头，一旦被数字化后，制造生产过程中产生的数据都可以成为大数据的范畴，对日积月累的大数据进行分析研究，便可为下一步的生产制造提供可行的方法和措施。
第三，在信息化当道的今天，智能制造已经成为趋势，制造企业除了保持匠心精神外，升级转型必然要利用数字化、大数据、物联网等技术，工业机器人的应用一定是需要大数据作为支撑。在这个&风起云涌&、&变幻万千&的高速发展时代，竞争异常激烈，如果没有布局相关技术，淘汰是唯一的结局。
第四，有人说是互联网打垮了实体经济，现实却恰恰相反。如果没有互联网，没有大数据，很多传统制造业连转型的机会都没有。遭到淘汰的制造企业，无非是没有转型，或者转型失败，但不能因此就说互联网是&杀死&制造业的&元凶&。大数据代表了新的制造业产业革命，是产业转型的标志性技术和关键性技术，把大数据运用到最佳状态，传统制造业必会迎来新的台阶。
对此，国家也出台了相关政策法规，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，明确提出，推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。
大数据是一种思维变化，目前我们的制造业缺乏的就是一种创新性、逻辑性的思维能力。大数据能够为制造业提供全方位的服务，从产品设计到制造、从使用到维护、维修等售后服务阶段，产生的正向数据以及逆向数据，都将得到全面应用，智慧工厂离我们不远了。
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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。 工信部信息化和软件服务业司副司长李冠宇接受经济日报·中国经济网记者采访时表示，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。”工信部赛迪研究院软件所所长潘文接受记者采访时表示，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。 中国电子信息产业发展研究院副院长樊会文向记者分析说，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。 制造业局部“开花结果” 保利协鑫的光伏切片生产车间运用了先进的智能设备和信息系统，每天都能产生大量的数据，在把数据放上“云端”实现互联互通之后，通过智能算法和精准分析，在生产过程中实时监测和控制变量，光伏切片的良品率提高了1%，每年能节约上亿元成本。 “制造业是大数据应用的主战场。”李冠宇认为，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。”潘文说。 李冠宇说，大数据还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。”李冠宇说。 关键还在产业本身 “目前，我国制造业应用大数据的水平并不高。”潘文坦言，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。”李冠宇说。 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。”樊会文说。 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。”潘文说。
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没有石油的生活，可能比如今这种依赖石油的生活更加有趣和充实。看看这些制造企业要如何正确看待大数据_制造企业,大数据,智能化_媒体导读_中国安防展览网
看看这些制造企业要如何正确看待大数据
　　【中国安防展览网 媒体导读】 互联网发展到今天，大数据、云计算成为热词，但是究竟什么是大数据，和数据有什么区别，却鲜少有人了解。在制造业转型之时，大数据又是如何发挥它强大的作用，今天我们就来说说大数据的那些事。　　　　何为大数据？　　　　大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。这样说定义或许很难理解，其实简单来说，大数据就是收集和分析大量信息的能力，而这些信息涉及到人类生活的方方面面，目的在于从复杂的数据里找到过去不容易揭示的规律。　　　　由此，我们可以看出，大数据有两个明显的特征：第一，数据的属性包括结构化、非结构化和半结构化;第二，数据之间频繁产生交互，大规模进行数据分析，并实时与业务结合进行数据挖掘。　　　　了解了大数据的概念，我们就要知道大数据在哪些方面应用广泛。很多人认为对于企业营销来说，大数据能够起到很大的作用。但其实在制造业转型升级的今天，智能化制造也离不开大数据，但是到底要怎么利用大数据，制造企业要怎样正确看待大数据?这是我们要讨论的。　　　　制造业＋大数据=？　　　　在工业4.0的概念提出后，智能化、、大数据、云计算成为热点，这些都体现了制造业需要信息化的支持，新一轮的工业革命在智能化、信息化、数字化维度才能有所突破。因为，传统制造业并不是信息化非常发达的行业，这一点体现在多数制造业的流程传统而粗糙，即使有现代化的设备，整体的信息化方案也多半来自设备制造商。　　　　因此，制造业亟需大数据来进行一场信息化的改革，大数据会为制造业带来深远的影响：　　　　首先，大数据能够为制造业带来更精准、更先进的工艺，以及更优质的产品，以弥补制造业整体水平低下的现状。　　　　第二，制造业作为大数据的源头，一旦被数字化后，制造生产过程中产生的数据都可以成为大数据的范畴，对日积月累的大数据进行分析研究，便可为下一步的生产制造提供可行的方法和措施。　　　　第三，在信息化当道的今天，智能制造已经成为趋势，制造企业除了保持匠心精神外，升级转型必然要利用数字化、大数据、物联网等技术，工业机器人的应用一定是需要大数据作为支撑。在这个&风起云涌&、&变幻万千&的高速发展时代，竞争异常激烈，如果没有布局相关技术，淘汰是唯一的结局。　　　　第四，有人说是互联网打垮了实体经济，现实却恰恰相反。如果没有互联网，没有大数据，很多传统制造业连转型的机会都没有。遭到淘汰的制造企业，无非是没有转型，或者转型失败，但不能因此就说互联网是&杀死&制造业的&元凶&。大数据代表了新的制造业产业革命，是产业转型的标志性技术和关键性技术，把大数据运用到最佳状态，传统制造业必会迎来新的台阶。　　　　对此，国家也出台了相关政策法规，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，明确提出，推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。　　　　大数据是一种思维变化，目前我们的制造业缺乏的就是一种创新性、逻辑性的思维能力。大数据能够为制造业提供全方位的服务，从产品设计到制造、从使用到维护、维修等售后服务阶段，产生的正向数据以及逆向数据，都将得到全面应用，智慧工厂离我们不远了。
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制造业如何应对大数据管理 融合方案有新招
　　在如今的，对制造行业而言，存在着极大地挑战如何满足这类客户的数据管理的需求呢？融合基础架构作为一种新型的解决正好可以解决制造行业面临的问题。
　　制造业的挑战
　　对制造行业而言，随着其业务的增加，其正不断扩大，来自生产、管理、销售等多个部门的数据一直源源不断地归纳到数据中心之中。尤其是在面对数据量的几何级别增长以外，海量数据的存储归档、对数据的实时访问和调取也为企业IT网络系统带来了压力。
　　制造行业客户亟需采用一套更加灵活、稳定和可靠的整体解决方案。正如安靠测试(上海)有限公司IT经理徐炯介绍的那样：“作为安靠科技世界第二大的半导体封装和测试外包服务业独立供应商的直属子公司，随着国内封装市场需求的增长，他们面临着很多新的需求。
　　首先，在方面，需要新的IT平台能够提供对平台数据存储的支持，来提高ESXi业务恢复效率;在存储方面，要同时具备和功能，来满足虚拟化平台的数据存储要求;在方面，由于发生故障更换需要较长时间来恢复业务，新的IT平台需尽可能减少和缩短业务恢复时间并提高系统可靠性，保证关键型业务应用的响应时间” 这也是同类型制造企业面临的共同需求。
　　融合方案显神通
　　那么，究竟要如何满足上述类型客户自身业务发展需要，以及对现有IT平台升级的要求？
　　据徐炯介绍，他们采用了NetApp FlexPod融合基础架构作为解决方案。“NetApp FlexPod整合了统一管理、统一计算、统一Fabric、NetApp统一存储，并结合虚拟化桌面架构，实现了安靠技术数据中心物理和虚拟资源的池化，这也解决了其虚拟化平台的应用所带来的压力挑战，使得各部门能够快速地访问、调用数据，而且IT部门也可统一管理不断增长的数据。”
　　图：安靠技术FlexPod解决方案
　　值得一提的是，在部署FlexPod解决方案之前，安靠技术已经部署了NetApp，因此NetApp FlexPod的横向拓展功能能够支持其统一管理之前的NetApp存储系统，并且可以平滑、无中断地拓展至更多NetApp存储，为安靠技术应对今后业务版图的扩大和数据的高速增长留下空间，减少额外的投入。NetApp存储系统所具有的高稳定性和拓展能力也是其继续选择NetApp FlexPod的重要原因。
　　徐炯表示：“NetApp FlexPod极大减轻了数据中心的网络压力，帮助我们简化了维护工作，并提供了可靠的业务支持。”
　　实现高效的方案
　　在部署了FlexPod融合基础架构之后，安靠技术的IT平台具备了NAS和SAN功能，同时满足统一架构部署，“NetApp FlexPod融合基础架构可以同时提供万兆的数据存储共享和SAN-的远程启动ESXi服务器，通过SAN架构来提供ESXi系统启动服务，并通过NAS提供VMware对数据存储的访问需求。”实现数据的集中管理，提升管理效率。降低部署和管理成本，NAS-SAN的统一架构降低了IT的部署和管理成本，NetApp FlexPod架构将思科刀片服务器部门的和硬件分离，由此可在短期内完成服务器的更换，缩短了业务恢复所需的时间。并且支持横向拓展，为未来拓展预留空间。
　　现在，安靠技术不但减少了升级IT平台所需的成本，而且有效降低系统业务恢复时间，我们只需要重新指定映射关系即可恢复业务，降低了宕机时间的影响;同时具备的NAS和SAN功能也让安靠技术解决了IT平台最特别的需求。这一案例值得制造行业借鉴。
[ 责任编辑：王婷婷 ]
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