對制造業大數據的挖掘

曹眾

最近各行業都受到環境的影響，制造業也不例外，經濟低迷，直接影響到制造企業的發展，本文首先了解了大數據的定義和特征，然后對如何有效的挖掘大數據進行了分析，最后闡述了制造業怎樣把握好大數據，使之更好的實踐到應用中。

【關鍵詞】大數據 大數據信息 制造業

制造企業以往是以產品為基礎，怎樣能夠降低生產成本是制造業企業的根本，如今，如果還是以這種觀念為基礎，制造業企業結果必然是暗淡。后來，越來越多制造業企業關注于客戶并對大數據產生了興趣，明白了要想取得更大發展必須以客戶為導向，通過了解客戶的喜好和興趣然后進行信息反饋，將客戶喜歡的產品及時交付，這樣才能更好的把握住客戶的需求，對企業的發展帶來了新的希望和生機。怎樣才能挖掘出制造業中的大數據，然后從中獲取、發掘和分析信息，使得企業在多樣化的數據源中獲得更大的價值，是值得我們思考的問題。

1 大數據的定義和特征

清華大學自動化系統集成研究所所長范玉順曾經說過：“70年代企業競爭是我有你無，80年代拼的質量，90年代是市場營銷，到了這個時候要做的全球的供應鏈管理，當下制造業的核心競爭力是全球化的服務體系，特別是需要在信息化技術的知識體系下做好全球的資源整合”，這是制造業未來的重要關注方向，“在信息化體系下的資源整合”他說的這句話無疑是在說一個重要的資源那就是數據資源。

大數據是什么？大數據就是利用先進的數據篩選工具，對海量的規律化和非規律化數據融合進行挖掘，來分析出對人們有價值的數據信息。它的發展速度讓人無法置信，IDC發布的報告顯示，全球大數據技術以及服務市場復合年增長率達31.7%，2016將達到238億美元，是增速約為信息通信技術（ICT）市場整體增速的七倍之多。

大數據的特征就是數據的集合以及增長速度之快不能在一定時間進行采集、處理、存儲和計算的數據集合。它有六大特征性：

（1）數據量大：數據量大以至于現在計量單位都到PB級別。

（2）數據類型多樣化：主要是指數據種類以及來源繁多。

（3）價值密度低：可以利用的價值缺少，怎樣挖掘出有價值的數據是值得我們研究的問題。

（4）處理速度快：處理快、時效性高。

（5）數據是時時在線的：數據在線，隨時可以調用和計算比較方便。

（6）數據的預測性和潛在性：通過數據信息的分析預測出有效的數據，潛在性是指大數據中都有直接關聯的信息，能精確的了解數據之后所發現的其他不同的有價值的信息。

2 有效挖掘大數據信息

“大數據”給制造業企業迎來了啟發。大數據信息的來源途徑包括三個方面：

（1）網絡顯示的數據信息。

（2）網絡傳感器中保存的數據信息。

（3）社會層面的數據信息。例如政府部門以及事業部門匯集的數據信息。

對于數據信息，制造業企業要選擇自己所需要的數據信息，后經過轉換、使用，最后篩選出來有價值的信息。

網絡技術發展已經進入大數據、物聯網、移動互聯網、智慧城市和云計算的時代。大數據所得數據的綜合信息大大提高了決策者的正確率，大數據在我國制造業企業中受到廣泛的重視，并積極的挖掘數據中的應用價值，在挖掘取得信息的同時按照商家的要求可以及時地發送到電腦、Pad、手機中。隨著網絡通信的發展，大數據將成為新的創新平臺帶來可觀的經濟與社會效益。

3 制造業如何把握大數據

制造業企業中的企業決策者會第一時間認識到數據的商業價值，從而獲取更多價值。但是真正有價值的數據還需要決策者們更好的去挖掘，目前我國制造業企業信息化基礎薄弱，而且企業對知識管理帶來的價值缺乏正確的認識，把有價值的數據挖掘出來然后轉給企業決策者，并能從數據中獲得需要的信息。數據挖掘技術主要是用于大量的數據中發現隱藏于其后的規律或數據之間的關系，分析出規律并能很好的與相關業務結合，提升業務并幫助企業做出經營策略。

保證數據的真實性，企業要從意識、管理和技術方面入手：

（1）樹立全面的數據質量意識，在使用信息系統的時候要規范操作，意識到數據是系統的生命，保障數據真實準確。

（2）頒布并執行數據管理相關規定，在制度上規范數據的管理

（3）運用技術手段保障數據的質量，引入主數據管理平臺，集中管理主數據，加強系統對錯誤業務數據的檢查校驗功能，把錯誤數據堵在源頭。

數據的準確性依然是信息化工作最大的挑戰，同時也是制造業企業的不懈追求。

4 大數據在制造業中的應用

大數據對各行各業帶來了需要的生產價值，數據在分析挖掘后產生的有價值的信息達到大數據的應用。

制造業需要的數據信息眾多，主要包括非結構化數據和多媒體數據。

4.1 產品數據的應用

生產的產品從生產到銷售各個生產環節都有數據的應用，高能的數據給工程師們帶來幫助使他們在制造過程中計算準確、發揮自由。

4.2 運營數據的應用

企業運營數據涉及到很多方面，制造企業也是十分關注運營，維持企業發展運營數據占據重要的位置。

4.3 價值鏈數據的應用

制造業整個價值鏈包括客戶、合同、服務記錄等都涉及到諸多的數據。

4.4 外部數據的應用

包括經濟、政策、行業、競爭對手等的數據。

5 結論

本文分析了大數據時代給制造業帶來的變化，同時也面臨許多挑戰，在大數據影響的制造業還需要我們更好的去挖掘、探索和創新。

參考文獻

[1]維克托·邁爾―舍恩伯格著，周濤譯.大數據時代：生活、工作與思維的大變革[M].浙江：浙江人民出版社，2012（12）.

[2]朱明.數據挖掘（第二版）[M].合肥：中國科學技術大學出版社，2008（11）.

[3]李剛，董火民，姜家軒.制造業企業信息化項目監理策略分析[J].微型機與應用， 2007（S1）.

[4]付睿臣，畢克新.我國制造業企業信息化的現狀及建設對策[J].科技管理研究，2009（09）.

[5]楊海成，祁國寧.制造業信息化技術的發展趨勢[J].中國機械工程，2004（19）.

[6]曾新勝.經濟全球化中的中國制造業發展戰略[J].國際經濟合作，2006（01）.

作者單位

鄭州外國語中學17屆06班 河南省鄭州市 450000