大数据细分应用领域需求与市场分析
制造业需求市场
一、行业信息化建设现状
当前 。我国工业正处于转型升级的攻坚时期 。国家工信部印发《信息化和工业化深度融合专项行动计划(2013-2018年)》 。积极推动信息化和工业化深度融合 。国家工信部先后认定16个两化融合试点城市 。各地都取得了显著的成果 。上海作为首批8个国家级两化融合试验区之一,连续5年保持全国领先水平 。
图表：2016年中国制造行业信息化投资规模统计
文章插图
数据来源：中研普华
2013年 。中国制造业信息化投资达620亿元 。略有增长 。同比增长率为0.8% 。2015年 。中国制造业信息化投资规模达到655亿元 。同比增长3.4% 。但是中国制造业中不同行业、不同规模的企业 。信息化建设状况差距很大 。石化、钢铁、汽车等行业集中度高企业的信息化建设较好 。一些企业已基本具备了与国际同行接近的信息化水平;而纺织、轻工等行业 。信息化建设水平较低 。
随着信息技术的发展以及信息化普及水平的提高 。数字技术、网络技术和智能技术日益渗透融入到产品研发、设计、制造的全过程 。推动产品生产过程的重大变革 。
世界工业化发展正在面临着新的变革 。发达国家中德国战略性地提出“工业 4.0” 。美国着力打造“工业互联网” 。新的动态变化都将影响全球制造业版图 。我国制造业亟待转型升级 。
二、行业数据量及其特点
制造业的存储数据一般被分为以下几种类型：其一 。产品设计数据 。这类数据的典型特点是以文件为主 。非结构化 。共享要求比较高 。保存时间也比较长;其二 。企业生产环节的业务数据 。其特点是以数据库等结构化数据为主 。这些数据的重要性不言而喻 。它们不仅表现企业目前运行的状况 。而且为企业进一步发展决策提供有价值的分析;其三 。生产监控数据 。其特点是数据量非常大 。对存储空间以及I/O吞吐要求高 。制造企业中 。企业对数据的记录多停留于两种形态：1、传统的纸笔记录;2、Excel电子表格记录 。这些操作起来看似简单的数据管理方式 。在浪费人力物力的同时 。还为企业生产及质量监控埋下了巨大的隐患 。而真正挖掘数据背后的价值 。更是无从谈起 。
三、行业大数据应用需求分析
在制造业的应用中 。产、供、销一体化为基本核心外 。还有延伸的客户关系管理、供应商信息管理等外延系统 。各种海量数据库同时交叉运行 。并行服务 。用户访问量大 。频度高 。系统负荷重 。而且需要保证数据处理的高实时性 。这样信息化才能有效地服务于生产和运营 。日常操作及追加资源频繁 。是一种复合型的高度动态化应用：数据实时变化频度高 。牵扯面广 。系统需要形成一个有机的整体随时更新各个状态 。
制造型企业的良性运营对信息化的依赖性越来越大 。对系统的可靠性、稳定性、安全性和反应速度均提出了很高标准和严格要求：随着企业规模的扩展 。信息化应用的规范和普及 。对企业网电子数据的使用反映出实时、动态、突发、连续、超高负荷等特点 。与生产、销售、供应紧密联结 。不容许服务中断甚至反应迟缓 。因此硬件设备的性能应体现出较强的先进性、一定的超前性、充分的可靠性及迅捷的反应速度 。
四、行业大数据应用场景分析
第一个是在设计环节上 。纵观国外能做成百年企业的 。都是设计能力超强的公司 。设计能力强的企业有个特点 。他们会经常到网上去搜用户的反馈 。甚至建立一个网上社区 。由粉丝参与到设计环节当中 。这个时候可以借助大数据的分析能力 。将这些反馈快速融入到产品设计当中 。推出来的产品才会有消费者买单 。而在高端制造业上 。需要有设计参数的积累 。同样的材料做出来的产品 。有的能耐用10年 。有的用几年就坏了 。这是为什么呢?主要就是原料配比、加工、工艺等的差别 。这要依靠很多年的数据积累形成的 。鼓励国内制造企业在设计过程中 。用大数据的理念 。从头到尾捕捉下来 。所有的设计人员用数据的眼光去做设计 。而不是说产品做不好是其它部门的事 。管理水平决定了数据的意识和应用的水平 。
第二个环节是生产车间 。国内的高端制造业其实信息化程度很高 。生产线上的机床基本都是自动化的 。从原材料进入车间到成品产生 。人甚至都不用干预 。每个数控机床就是一部小电脑 。一条生产线下来就有几十个质量控制点 。只要机器一开每分钟就会产生巨大的数据量 。如果在全国有很多工厂 。产量比较大的话 。这个制造企业本身就是一个标准的大数据应用场景 。“大数据对于制造企业来说好像挺高级的 。但也不用怕 。可以从小的地方开始 。先将数据以自己的维度从机器上采集起来 。再结合预先建立的模型 。就可以逐步形成大数据的应用 。通过一个月、半年、一年的积累 。就可以分析出质量跟哪些因素相关 。以此为依据去改进产品和生产流程 。
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