京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用大数据驱动工业助'制造'走向'智造'
近日,2015年德国汉诺威国际信息及通讯技术博览会(CeBIT 2015)在德国隆重开幕。在本次博览会上,IBM(NYSE: IBM)强调了“与中国同创”的理念,展示了IBM CAMSS技术(云计算 , 大数据分析, 移动, 社交和安全)对于行业、企业提升互联化、智能化的重要意义。这彰显了IBM利用最前沿的信息科技,助力中国企业迈向“制造2025” 和工业4.0发展愿景的决心。
一年一度的CeBIT以信息技术(IT业)和信息工程(IE业)为主,是世界上规模最大、最具影响力的国际博览会之一。在过去的15年里,IBM一直积极参与此项盛会。今年展览的主题为“D!conomy”,其中的这个D既可以理解为数字化(Digital),也可以理解为大数据(Big Data)。不仅如此,今年CeBIT的合作伙伴国恰好是中国,不仅有来自各行各业的上百家中国企业参展,中国馆的主题也被定为是“融合、创新、合作”。因此,CeBIT也是一个重要平台,IBM可以与中国企业一同探讨:如何在新一轮数字化浪潮中抓住先机,实现转型升级。

▲2015 年IBM Cebit的主题是“Success Made With IBM”
IBM大中华区董事长陈黎明出席表示:“大数据是中国工业重要的软优势,有可能给中国工业企业的转型换代一个一步到位的良机。用好我们的大数据资源,对中国版工业4.0意义重大。IBM一直以来,致力于成为中国企业创新与转型的合作伙伴,所以在中国企业升级的历史机遇期,IBM倡导用大数据驱动智能工业,愿与中国企业携手,助力‘中国制造’走向‘中国智造’。”

▲德国联邦副总理兼联邦经济和能源部部长西格玛尔加布里尔参观IBM展台,IBM德国总经理向副总理介绍IBM沃森对社会和人们生活的改变
与中国同创,助力“中国智造”
围绕着与中国同创的理念,IBM特别为CeBIT 2015带来了助力民生议题、本土创新和构建大数据驱动的工业智能互联化等方面的一些实践案例。
与中国同创——绿色智慧城市提升民众健康: IBM研究院通过“绿色地平线计划”,运用大数据分析和认知计算技术帮助北京市搭建大气污染防治量化决策支持平台,助力中国空气质量治理。
与中国同创——科技合作与安全可控的中国IT产业:展示IBM如何全面贯彻“协作开放,融入中国”的策略,开放POWER相关芯片技术,为中国企业提供打造自主、安全、可控IT产业链的重要技术基础,为中国IT产业实现跨越式发展作出贡献。
与中国同创——大数据驱动的工业智能互联化:依托云计算和物联网技术,IBM联合宁波智慧物流公司为亚太区最大环氧丙烷经营企业之一的宁波镇海炼化利安德化工销售有限公司提供业界领先的危化品供应链管理协作平台,提升物流业的智能化水平,共建共生共赢的智慧物流生态体系。
与中国同创——客户主导模式的产业自主创新:运用多年行业积累, IBM协助汽车,制造业的客户实现向自主研发的全面转型,为其全球化战略打下夯实基础;并运用先进的大数据平台及社交移动技术实现从传统制造企业向基于互联网模式的制造业的转型。
大数据驱动有中国特色的“工业4.0”
“工业4.0”战略已成为世界重要经济体制定发展策略的关注焦点之一。实施 《中国制造2025》的规划,对网络化、数 字化、智能化等信息科技的利用至关重要。
作为信息科技的领先企业,IBM认为,工业4.0是大数据驱动的智能工业。首席执行客户(CEC)是工业4.0发展的重要推动力量之一,工业4.0是以“D世代企业”(大数据分析驱动型企业)的诞生与发展为标志的,以大数据、云计算、移动、社交等技术为主要驱动手段的新一轮产业升级。在工业4.0趋势下,工业的信息化水平进一步提升,产品智能化、流程管理智能化以及工业互联网的发展将是这一个过程中的突出特点。
中国的“工业4.0”可以把新一代 IT 科技作为重要的突破口,驱动移动互联经济和IT 产业适度超前发展,发挥带动作用,实现两化深度融合。同时,在发达的移动互联经济基础上,以大数据、云计算、移动和社交等新一代 IT技术为突破口,驱动大规模、活跃的市场创新、应用创新和业务模式创新。
2015年IBM在中国的发展强调开放、协作、创新
通过多年的努力,IBM已经在云计算、大数据、社交及移动领域成为了行业的领先者。IBM当前正在转型的三个方向,与建设中国特色的“工业4.0”所需的一些关键技术切合:第一:借助数据协助行业转型;第二,利用云计算重塑企业IT基础架构;第三:通过移动社交构建互动参与体系。IBM正在以开放、协作、创新的姿态,在推动自身转型的同时,助力中国企业加强客户洞察,实现研发突破,提升流程管理智能化,并构建一个安全可控的运营体系。IBM将利用CAMSS技术帮助中国企业从产品、管理、制造等多个方面实现互联化和智能化,向中国智造不断迈进。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 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 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 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 ...
2026-07-21