本文摘要:在当今竞争日益激烈的商业环境中,企业面临着前所未有的挑战:如何利用大数据,慢慢准确地做出决策以提高工作效率。

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在当今竞争日益激烈的商业环境中,企业面临着前所未有的挑战:如何利用大数据,慢慢准确地做出决策以提高工作效率。追溯到过去,整个制造业都看到了生产力市场的需要。今天我们的市场需求再次改变了。1 .工业4.0核心驱动工业发展初期使用非常简单的机械系统来反对生产过程是生产方生产性市场的需要。

而且,工业4.0经常出现,随着互联网等科技新生态的迅速全面化,消费者对产品创意、质量、品种及交付速度的观点再次发生了质量的变化,这是我们今天看到的市场个性化市场需求的根本原因之一迄今为止,为了适应环境动态变化的市场需求,使用了高度自动化的流水线等新技术,其核心驱动来自消费终端。因此,现代生产设备必须具备自我意识、自我预测、适应比较、自律轻装备以及自律修理等工业智能的能力,才能构建全面的个性化和创造性的发展。

在工业化不同的价值链系统中,除了从生产末端的后腿到消费末端以外,同时从上游向下游突破。从用户最后的价值到达,构建工业产品的服务和个性化,构建产业链的各环节的融合和协同优化是必由之路。

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美国人指出未来智能工业的发展必须从生产生产终端向消费终端变化,明确提出工业互联网的理念是因为美国特别强调互联网和商业模式的创新力。美国工业互联网关注的方向是充分利用其信息技术的巨大优势构建以消费者为中心的智能服务. 德国制造业的核心优势是装备制造业及生产线的自动化,因此在德国的工业4.0实践中关注提高销售、服务能力。因此德国明确提出了以信息物理产品系统的特产网络IOT为中心的管理革命战略。2 .如何解读工业大数据大数据的理念已经不能被大众接受,其核心特别强调价值。

现在,除了大数据的基础结构之外,从数据到信息的工作更好留在社会或商业的数据挖掘中。例如销售预测、用户关系的挖掘和聚类、介绍系统、观点的挖掘等。这些研究都非常重要,也有创造性的意义,特别有助于夹住消费。

但是,在这些实践中,只关注“人为数据和与人相关的数据”,设备控制器、传感器、生产系统等“机械数据和工业数据”被无视。产品做好后,怎么用它呢? 以前我很关心如何生产最坏的产品,现在如何使用产品,消费体验在哪里? 第一,我们对现在工业价值的理解需要从后向后移动,从消费终端走向生产价值链的前端。第二,从关注仪器和仪器的数据和工业环境数据到全面协调优化,关注这个价值体系,构建对我们工业4.0的原始解释。3 .工业大数据的核心支持力在工业大数据的实践中,宏观和微观、规模和自定义、个性和共性必然成为主要的一些对立。

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在这三大对立的背后,我们必须通过工业大数据看到我们以前看到的要素,处理这些数据。正如Jay Lee教授所说,必须使数据成为有价值的信息。工业4.0的五大支持力度有点引人注目。1 .减少生产中的浪费。

生产过程中的消费来自组织之间、人与人之间、材料与过程之间、过程之间,所以首先要考虑的问题是如何降低消费、浪费。2 .生产工业的环境保护和安全性。没有碳排放量是不现实的,但废气如何移动、如何消费是个问题。

3 .根据生产情况,构建系统的自我调整。在工业大数据中,我们称为适应。整个工业4.0在谈论适应、自我引导和自我调整。

大数据分析到最后为止有相当不同的人工智能,指适应能力的高低、机器自我学习能力的高低。4 .构建制造业的价值化。5 .建立用户市场需求、产品设计、生产和营销的应对措施。这五个支柱的焦点是显性因素和非显性因素。

我们多次关心的是产品生产、产品生产技术、产品本身质量等显性因素。考虑顶点是可触摸的或可分析的。

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在工业大数据中,想解决问题的问题是那些非显性因素。设备处于亚健康状态。我们看到了。

对未来智能工业来说,为了超越零排放、零修理等目的而必须突破的一个重点是关注相关的隐形因素,进行分析和数据的交叉关联分析。4 .工业4.0到底不给什么? 智能分析和网络物理系统的经常出现为构建我们的生产管理和工厂变革获得了新的思路。我们今天买的已经是一个产品,买的是为客户构建价值的能力。

这里包括三个方面:管理优化的综合价值链:管理是艺术,一定是融合的产物。综合价值链在信息的自动化和能动性反映到一定的分析中后,必须协助管理者自动构成生产系统的决策,进行大量的数据交叉模型分析,同时要全方位综合管理设备。

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