京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
工业大数据正用七大方式改变制造业
工业大数据是互联网、大数据和工业产业结合的产物,是中国制造2025、工业互联网、工业4.0等国家战略在企业的落脚点。对于制造业而言,了解行业大数据产生的背景,归纳行业大数据的分类和特点,从数据流推动本身价值创造的视角看待、重造工业价值流程,将具有很强的现实意义。
工业大数据如何改变制造业
1 精度更高
高成功率的制造是制造商的核心竞争力,在大数据出现之前,最好的方法是投资更好的设备,或对员工进行更好的培训,但都无法太大的减少失败率带来的额外损失。然而,使用大数据,制造商可以使用计算机程序来优化流程,并更加巧妙地分析错误,从而防止这些错误产生。
2 产量更高
大多数制造商购买原材料并制造成品,他们销售价格高过制造成本。在该系统中,制造商可以获得更高的收益(每个成品使用的原材料越少),企业的经营就更有利可图。新的大数据应用程序使制造商能够更好地了解其整体产量,并有机会改进其运营方法,生产产品获得更多的利润。
3 更好的预测
制造商可以根据各种情况预先判断需要生产多少产品,淡季的时候减少生产量,以及在仓库中的库存或出货量。大数据有助于制造商更好地掌握这种供需关系的变化,因此可以在最有价值的生产条件下进行生产。
4 预测和判断踪供应商的产品优劣
制造商也可以使用大数据跟踪供应商的优劣。例如,如果供应商提供劣质产品比例较高,通过大数据计算证明这些事情,就可以确定选择新的供应商是否更加具有成本效益。
5 更高的可追溯性
大数据还使制造商的流程更加透明和可追溯。制造商的原材料在生产过程中以及生产阶段有多少损失?给定批次产量多少,目前存储在哪里?运送需要多长时间,一旦需要运送,产品在哪里?大数据可帮制造商跟踪生产和交付的所有这些阶段,并提供对可能效率低的领域的洞察和分析。
6 高级自定义工作
大数据显示,通过在以往的努力中获取数据并创造更好地利用原材料的方法,有可能创建高级定制工作。它也可以帮助制造商采取逆向工程,为熟悉的问题提出新的解决方案。
7 投资回报率和运营效率
大数据使制造商能够更深入地了解其运营的真正效率,以及升级时产生的投资回报率(ROI),例如新设备或新的广告策略。
这对制造商意味着什么?
更高的盈利能力
传统制造业受到原材料成本和生产限制等因素的限制,而大数据的降临,让每个生产环节得更多的收益,极大的较少了成本,企业主能够利用这些机会,赚取更多的收入。
更大的竞争压力
随着制造商采用大数据战略,竞争对手感受到采取类似甚至更好的方法的压力。越来越多的竞争迫使越来越多的传统制造商升级内部系统,因此未来的技术发展将会越来越活跃。
对新角色的需求
精益的数据应用程序对外部人员或不熟悉数据分析的人员来说具有极大的挑战性。新技术令人印象深刻,但他们要求有足够知识和经验的人来实施和管理它们。因此,制造商需要专业的人或者公司来协助完成这些变化。
目前来看,越来越多的传统制造业也随着大数据的普及在不断的进行产业升级,在竞争激烈的新时代,大数据给制造业带来的改变是否会引领新的工业革命呢?这些相信各位看官都已经有了自己的答案。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域,“懂理论、会工具”只是入门门槛,真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10