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
你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23