京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用大数据改进制造业必须掌握的3大要领
站在历史的角度看,一部人类史在某种程度上就是一部收集数据、分析数据、沉淀数据的历史。数据在人类的生产、生活中扮演着重要的角色,但由于技术水平的局限,在漫长的时间里,人类所产生的数据十分有限,然而,伴随着互联网的发展,特别是移动互联网的发展,人类迎来了一个前所未有的大数据时代。
过去30年,发达国家研发、消费,资源国家提供能源和原材料,中国加工制造的全球制造产业链正在发生变化。2008年金融危机后,全球经济陷入低迷,美国提出再工业化,德国进行工业4.0升级,日本发布制造业白皮书,发达国家欲重拾制造业的趋势愈加明显。另一方面,印度、越南正在成为全球新的制造业中心。这意味着我们曾经引以为豪的“中国制造”正面临着一系列的挑战。因此,如何利用新技术对我国制造业做全面的改造,以恢复“中国制造”的竞争力,在如今看来具有十分重要的现实意义。
马云在多个场合提出一个观点——人类正从IT时代走向DT时代。数据将成为未来最重要的生产资料,整个世界都将发生翻天覆地的变化。对数据的把握与利用不仅影响着人类的生活,也影响着未来制造业的发展方向。
提升效率,降低成本
到17世纪初,西方人均收入水平用了800年时间才翻了一番,而在随后的150年内,人均收入水平增长了13倍。
这一切的发生源于开始于18世纪中期的工业革命,大量机械的出现令人类的劳动效率有了飞速的提升。每一次工业革命的爆发,就意味着人类的劳动效率即将迈上一个新的高度。
2008年的金融危机使得全球经济陷入困境,但往往是绝望中也孕育着希望。为摆脱危机,全球技术创新渐趋活跃,新产业、新技术、新模式层出不穷。这成为了即将开始的第四次工业革爆发的导火线。
随着物联网、移动互联、智能机器人等新兴技术的飞速发展,制造型企业所面临的数据呈现爆炸式增长。所有的生产设备、感知设备和终端设备都在源源不断地产生数据,这些数据将渗透到企业的生产、运营等各个环节之中。传统制造业要完成蜕变式升级,对数据的收集、分析和利用是关键所在。
为用户提供价值是企业存在的根本,也是企业价值的来源。制造企业可以利用大数据技术对生产流程进行优化设计,以定制化的产品和服务来满足用户的个性化需求。另一方面,企业通过对市场数据的收集、分析、整理能够对市场变化做出准确判断,从而及时调整企业战略和资源配置,实现由大规模同质化生产向规模化定制化生产的转变。
在传统制造企业里,数据被分散在用户、合作伙伴以及企业的各个部门当中,这使得企业在获取数据的过程中要花费大量的成本。而大数据技术的出现就使得企业能够将所有数据轻松集中到一个平台上,确保企业内所有部门都能围绕着相同的数据展开协同工作,提升企业的运营效率,降低决策失误和部门沟通不畅所带来的成本损失。
增强创新
创新是企业不断前行的不竭动力。但对于企业,尤其是制造型企业来说,创新是一件艰苦而又高风险的事情。不仅需要前期投入大量的人力、财力、物力来研发,然而,即使能够开发出新的产品或服务,是否会被市场认可还是未知数。
大数据赋予了制造型企业更强的创新能力,在传统制造业中,用户仅仅是购买企业生产出的产品,而是参与到了研发、生产、营销等多个环节当中,在这个过程中将产生大量数据,运用好这些数据,就能从中洞察到最佳方案,从而创造出创新的产品和服务,令企业拥有之前不曾拥有的创新能力。
目前正在进行的第四次工业革命是基于信息物理系统(CPS)的智能化生产模式,使得企业拥有了随时收集、处理、分析和利用数据的能力。这意味着制造型企业不再是一个纯粹的生产者,而是成为充分利用大数据、移动互联网等技术的服务型企业。
对数据的实时把握能力创造了一种全新的跟踪服务模式。过去制造型企业就是在卖产品,产品到了用户手里,只要不出质量问题,那么至此就与企业无关了。然而,如果采用跟踪服务的模式,则产品卖出不仅不是结束,恰恰是一个新的服务阶段的开始。企业可以根据产品和用户的反馈数据,为用户提供有针对性的服务,从而令用户获得更好的服务体验。
有了大数据技术的支撑,企业具有了整合来自研发、生产、管理、营销等多方面的数据的能力。由此使得企业可以根据需要打破原有的窠臼,对业务流程和组织架构再造,以符合制造行业的新要求。
保障数据安全
数据在制造业中的充分应用为企业带来效益提升,创新能力增强的同时,也会使企业遭遇数据的烦恼。大数据技术要发挥效用,那么就要求企业完成数据化,这其中自然也包括商业秘密和技术专利等与企业生死存亡密切相关的敏感数据。因此,保护数据的安全成为企业必须有效解决的事情。
数据安全首先应受到企业领导层的高度重视,通过宣传、教育等多种方式使得所有员工都能拥有数据安全意识和基本的常识,制定并完善信息数据安全制度,加强日常的监督管理,从源头上降低企业信息数据泄露的风险。
对数据安全的保护仅仅依靠提升安全意识、掌握基本常识和制定安全制度是远远不够的。近年来网络攻击、软件漏洞等都在成为企业数据安全的重大威胁,这使得运用最新技术保护数据安全变得十分必要。
传统的安全防御技术难以应对不断升级的互联网攻击手段,而大数据技术可以对攻击事件的模式、时间和空间上的特征进行处理,总结抽象出一些模型,进而形成大数据安全工具,以消除和控制不断升级的互联网攻击手段所带来的危害。
结语
正在轰轰烈烈进行的第四次工业革命不仅是技术的升级,更是商业模式和企业组织的变革,但就其本质而言是人的思维和价值观的变革。中国制造要完成升级转型,思想或许比技术更重要。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
先回答:下半年能考的证书,大致分四类 2026年下半年仍有报名或考试安排的证书,主要集中在四个方向:财会金融类(如注册会计师 ...
2026-10-27毕业后该考什么证书,答案不是一张热门榜单,而是一个顺序问题:先确定你要投的岗位方向,再判断哪些证书现在就能报、哪些要等工 ...
2026-10-2734岁考证,和二十多岁刚毕业时不是同一道题。这个年龄找工作,招聘方通常已经默认你有十年上下的工作积累,会拿“经验能不能直接 ...
2026-10-27咨询岗位最该优先掌握的不是某个工具,而是四类能串起项目全流程的能力:问题定义与结构化拆解、指标与对比分析、数据获取与清洗 ...
2026-10-27多数咨询岗位需要一定程度的数据分析能力,但“需要”不等于“必须会写代码或建模型”。咨询顾问至少要能看懂客户给的数据、把业 ...
2026-10-27咨询岗位的分析能力,不是“会套框架”或“PPT写得漂亮”,而是一条从问题到结论的能力链:问题拆解—假设验证—信息获取—数据 ...
2026-10-27需要,而且它不是“加分项”,是日常工作的基本工具。直播运营每天要面对选品排期、流量承接、转化复盘和投流决策,这些任务的结 ...
2026-10-27证券分析师的培训需求,最好从“最终要交什么”往回推。日常输出大致四类:行业跟踪报告、财报拆解与盈利预测、估值模型、路演与 ...
2026-10-27先给答案:一张四层知识地图 如果只用一句话回答“证券分析师最重要的知识是什么”,答案是:以财务分析和估值建模为硬核,以行 ...
2026-10-27市场策划不是“会写文案、能办活动”这么简单。招聘方真正考察的,是你能否围绕一个业务目标,完成从调研、人群判断、创意主题、 ...
2026-10-27市场运营想靠学习推动职业发展,容易掉进两个坑:一是把课程清单当能力清单,学完不知道用在哪;二是只补营销方法,遇到渠道效果 ...
2026-10-27产品运营做久了,很容易陷入一种忙碌:活动一场接一场,功能推了一版又一版,日报周报天天写,但说不清自己到底积累了什么。想提 ...
2026-10-27运营岗的“快速提升”,不是把Excel、SQL、Python挨个学一遍,而是先补上能立刻改变工作产出的能力。判断标准很直接:同样一场活 ...
2026-10-27优秀市场专员的能力不是单点技能堆出来的,而是“用户洞察—内容与活动策划—渠道获客—数据复盘”四块形成闭环。想快速上手,正 ...
2026-10-27运营专员的“通用知识”,不是一份越长越好的工具清单,而是能支撑日常任务判断的一套底盘。不同细分方向差异很大:用户运营更关 ...
2026-10-27运营专员最常见的困境不是不忙,而是忙完之后说不清效果:活动做了、内容发了、社群拉了人,汇报时却只有“曝光多少、入群多少” ...
2026-10-27运营经理提升职业知识,靠的不是多报几门课,而是先有一张自己的“知识地图”,再按当前岗位最卡壳的环节排顺序。比较实用的做法 ...
2026-10-27运营岗位的能力素质提升,核心不是把工具学一遍,而是围绕“目标拆解—用户洞察—执行落地—数据复盘”四层能力逐层补齐。工具是 ...
2026-10-27运营岗位的能力提升,最容易走成两条弯路:一是把“提升”等同于学工具,Excel、SQL、Python挨个报班,回到工作里还是凭经验拍脑 ...
2026-10-27运营岗最容易陷入的学习误区,是把“提升”等同于收藏平台玩法、追热点模板、背活动话术。这些内容有用,但迁移性差:换个行业、 ...
2026-10-27