京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
工业4.0大有可为云计算、大数据是关键支撑
在数据经济时代,传统制造业如何升级?孙丕恕给出的答案非常明确:无论是中国制造2025,还是德国工业4.0,其重点都是依托云计算、大数据、移动互联网、物联网等新兴技术,实现基于网络的生产制造数字化与智能化,即智能制造或工业互联网。网络是外在,数据是内容,大数据将成为新的生产力。
孙丕恕说,工业4.0是数字经济发展的必经阶段,中德两国大有可为。他分析说,工业4.0将对IT基础设施、云计算、大数据技术及智能应用软件产生强烈需求,这恰恰是中德两国的优势。中国是信息技术高速发展的国家,新兴的云计算与大数据产业发展迅速,特别是在信息化核心装备、互联网等领域有着领先全球的竞争力;而德国作为传统的科技强国,在应用软件领域和制造业处于领头羊地位。这让孙丕恕看到了两国企业优势互补、强强联合的大好机遇:“今年的CeBIT云集了中德两国最顶尖的IT企业,为两国信息产业合作搭建了广阔的平台。”
孙丕恕表示,浪潮长期以来与德国企业乃至欧洲企业在基础电子、软硬件等领域有着良好的合作基础,先后与 SAP、ST、Memphis等多家公司展开合作,与爱立信成立了合资公司。目前德国企业也开始使用浪潮的服务器产品。下一步,浪潮将把欧洲的运营总部、研发中心设在德国。浪潮希望围绕数字经济的发展,在IT领域与更多的德国企业强强联合,围绕云计算基础设施建设、云服务、大数据智能分析、智能应用软件等领域形成深入的合作。
合作的首要方向是IT基础设施和云计算。孙丕恕解释说,浪潮在全球建设了30个云计算中心,经验丰富,具备了云基础设施服务、组织数据整合服务、互联网数据采集分析服务等全面的云服务能力。而德国无论地理位置还是经济地位都是整个欧洲的中心,非常适合建设大型的云计算中心,通过发达的网络为本国乃至整个欧洲提供云计算服务。此外,浪潮服务器已位居全球前五,也是全球第五家、中国唯一一家掌握UNIX主机技术的厂商,为互联网运营商定制的模块化云服务器--Smart Rack,占据中国互联网服务器市场50%以上份额,在阿里、百度等世界顶级互联网公司得到大规模应用,并推广到美国、英国等发达国家。浪潮有足够的能力和德国企业一起为德国提供成本更低、效率更高的IT 基础设施和云服务。
另一个合作领域是超算。德国有多个超级计算机登上世界HPC TOP 500,配合自身强大的应用软件开发能力,使德国的科技发展始终处于世界前列。作为中国最成功的超级计算机提供商,浪潮支持了多台世界排名前列的超级计算机建设,并致力于推动超级计算机的发展,先后在德国、中国协办、主办了大学生超级计算大赛。孙丕恕希望能与德国的相关研究机构、企业进行合作,形成技术共享优势,共同开拓超算应用市场。
除此之外,孙丕恕认为两国企业在企业信息化领域存在很大的合作空间。他分析说,在工业4.0中,通过云计算和大数据提升内部信息化水平是企业实现智能制造的必然要求。德国在制造业信息化领域领先全球,工业4.0战略也非常具有前瞻性;浪潮是中国领先的企业信息化软件厂商,服务于中国30余万家公司,积累了丰富的经验。双方可以联合为客户提供面向智能制造/工业4.0的全面的解决方案和咨询服务,携手推动德国工业4.0和中国制造2025战略目标的共同实现。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24