
工業(yè)大數(shù)據(jù)技術給智能制造帶來無限空間_數(shù)據(jù)分析師考試
這個時代,消費互聯(lián)網(wǎng)如火如荼,產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)呼嘯而來,任何優(yōu)勢都敵不過時代的趨勢,全球工業(yè)4.0應運而生。
回顧互聯(lián)網(wǎng)在中國20余年的發(fā)展歷程,我們可以看到一個耐人尋味的事實:在層層推進的各個領域,互聯(lián)網(wǎng)基本游走在諸如娛樂業(yè)、傳媒業(yè)、零售業(yè)、金融業(yè)等“虛”的服務領域,對于通常所說的“實”的經(jīng)濟,即制造業(yè),卻影響甚微。很多中國制造企業(yè)隔岸觀火,埋頭苦干,除了改造、升級生產(chǎn)流水線,推行精益改善,加入全球化的工業(yè)分工體系之外,那些互聯(lián)網(wǎng)“打劫”各類產(chǎn)業(yè)的顛覆故事,仿佛只是存在于另一個次元的傳說。
然而,移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計算等技術的到來,快速地推動了實體經(jīng)濟和虛擬世界的結合,使得中國的制造業(yè)無法再置身事外。這些技術日新月異,為產(chǎn)品銷售方式的改變、增值服務的提升,以及商業(yè)模式的創(chuàng)新提供了空前的可能。今天,傳感器價格和互聯(lián)網(wǎng)連接成本已大幅下降,而帶寬的飛速發(fā)展基本實現(xiàn)了網(wǎng)絡全覆蓋。隨著技術的進步,各種商業(yè)標準軟件的實施費用更是得到了大幅下降,新的工業(yè)大數(shù)據(jù)技術給工業(yè)智能化帶來了無盡的想象空間。
山雨欲來風滿樓。新時代的變局雖然才拉開序幕,但意義重大。放眼全球,發(fā)達國家利用技術優(yōu)勢,已然開始行動。在歐洲,擁有雄厚工業(yè)基礎的德國提出了“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略,試圖摸索未來工業(yè)生產(chǎn)的新途徑;在美洲,美國政府喊出了“再工業(yè)化”“能源互聯(lián)網(wǎng)”等口號,發(fā)動了以“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”為代表的一系列“先進制造業(yè)”計劃;而在亞洲,日本、韓國迎頭趕上,工業(yè)機器人不僅得以普及,而且智能化程度正在不斷提高。
由于工作的原因,最近五年,我基本上每月都會去一次德國,帶領數(shù)以千計的中國企業(yè)家赴德學習其制造業(yè)的精益管理、品質(zhì)管理和技術創(chuàng)新等。從2013年開始,“工業(yè)4.0之風”吹遍了德意志的大地,通過對德國制造工廠的實地參訪,以及與德國教授、專家的深度交流探討,我發(fā)現(xiàn),工業(yè)4.0已在德國形成了濃厚的氛圍。德國工業(yè)4.0是工廠、機器、生產(chǎn)資料和人通過網(wǎng)絡技術的高度聯(lián)結,形成自組織的生產(chǎn),其內(nèi)涵已經(jīng)遠遠超越機器的自動化。德國各家企業(yè)的成果更是讓我大開眼界:西門子(Siemens)的“數(shù)字化企業(yè)平臺”系統(tǒng)為數(shù)字制造提供了載體;寶馬(BMW)的虛擬手勢識別系統(tǒng)讓制造汽車酷炫好玩,似打游戲;大眾(Volkswagen)早已用機器人制造汽車,大大解放了工人的勞動力;高智能、高性能的庫卡(Kuka)機器人游走在各種工廠之中;博世(Bosch)的射頻碼系統(tǒng)讓智能工廠躍然眼前……沉淀了百年底蘊的德國制造,正在以智能化的節(jié)奏一步步散發(fā)出未來之感。眾多不同規(guī)模、類型迥異的德國企業(yè),不約而同地將戰(zhàn)略方向指向一個目的地,在充分利用工業(yè)4.0技術成果的同時,也以各種方式積極驅(qū)動著工業(yè)4.0前進的車輪。
在美國硅谷,充足的加州陽光令人沉醉不已,而互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭們的一系列“大動作”更是令人震撼。通用電氣公司(GeneralElectricCompany,簡稱GE)在硅谷成立了全新的研發(fā)中心,招兵買馬,用最頂級的軟件工程師布局“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”;IBM的“智慧地球”計劃與思科(Cisco)的“萬物互聯(lián)”計劃都表明了它們以物聯(lián)網(wǎng)為戰(zhàn)略發(fā)展重點的決心;谷歌(Google)以GoogleGlass艷驚四座,不斷收購機器人公司,并借助“天馬行空”的GoogleX實驗室一次次給大眾帶來驚喜;而特斯拉(Tesla)的殺出更是開“汽車智能化”之先河,其“超級工廠”讓“多才多藝”的機器人大顯身手。
感受過這個世界的輪廓,方知當下的潮流將去向何方。從制造工廠到智造時代,是產(chǎn)品革新與進化的必然過程,也是制造業(yè)完善自我、突破創(chuàng)新的關鍵。制造業(yè)這座古老的“活火山”,正在因新技術和新智能的注入而慢慢積蓄能量,重新噴發(fā)出活力與生機。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓練與驗證損失驟升:機器學習訓練中的異常診斷與解決方案 在機器學習模型訓練過程中,“損失曲線” 是反映模型學習狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結構數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結構數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內(nèi)涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結構數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結構化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結構數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結構化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結構數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11