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大數據時代的工業(yè)革命

2018-11-28 14:58 通信產業(yè)網

導讀:由大數據驅動的制造業(yè)轉型升級,是未來全行業(yè)提升生產效率、改進產品質量、節(jié)約資源消耗、保障生產安全、優(yōu)化銷售服務的必經之路,通過與人工智能、云計算等技術的協(xié)同發(fā)展,工業(yè)大數據必將深度融入實體經濟,成為大數據時代工業(yè)革命的新引擎。

維克托·邁爾-舍恩伯格(Viktor Mayer-Sch?nberger),一個幾乎可與大數據劃等號的名字,將于本月28日在長沙國際會展中心舉辦的2018中國(長沙)網絡安全·智能制造大會開幕峰會上,發(fā)表他題為《大數據時代的工業(yè)革命》的最新演說。

維克托·邁爾-舍恩伯格享有“大數據之父”、“大數據時代的預言家”、“大數據商業(yè)應用第一人”等一系列美譽,皆因其開山力作《大數據時代》——為國外大數據系統(tǒng)研究之濫觴。維克托本人學養(yǎng)深厚,擁有在哈佛大學、牛津大學、耶魯大學和新加坡國立大學等多個互聯(lián)網研究重鎮(zhèn)任教的經歷,早在2010年就在《經濟學人》上發(fā)布了長達14頁對大數據應用的前瞻性研究。

維克托在其代表作《大數據時代》中曾前瞻性地指出,大數據帶來的信息風暴正在變革人們的生活、工作和思維,大數據開啟了一次重大的時代轉型,并用三個部分講述了大數據時代的思維變革、商業(yè)變革和管理變革。

顛覆性的大數據時代催生工業(yè)革命

維克托具有洞見之處在于,他明確指出,大數據時代很大的轉變就是,放棄對因果關系的渴求,而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”,而不需要知道“為什么”。這顛覆了千百年來人類的思維慣例,對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰(zhàn)。

維克托認為大數據的核心就是預測。大數據將為人類的生活創(chuàng)造前所未有的可量化的維度。大數據已經成為了新發(fā)明和新服務的源泉,而更多的改變正蓄勢待發(fā)。而這,恰與正在開啟的第四次工業(yè)革命不謀而合。

當前,大數據正從零售、金融、電信、物流、醫(yī)療、交通等領域加速向工業(yè)領域拓展。比如,一家大型民航客機,每飛行30分鐘就會產生10TB的數據;許多工業(yè)企業(yè)開始利用大數據分析技術為智能工程機械提供決策支持??梢哉f,大數據將在工業(yè)各個環(huán)節(jié)創(chuàng)造價值,而在此趨勢之下也標志著大數據技術、人工智能技術、云計算技術開始融合,在同一個平臺中,更多的行業(yè)和領域可以進行應用,滿足更多不同層次的數據需求。

由大數據驅動的制造業(yè)轉型升級,是未來全行業(yè)提升生產效率、改進產品質量、節(jié)約資源消耗、保障生產安全、優(yōu)化銷售服務的必經之路,通過與人工智能、云計算等技術的協(xié)同發(fā)展,工業(yè)大數據必將深度融入實體經濟,成為大數據時代工業(yè)革命的新引擎。

敲黑板,劃重點:新工業(yè)革命中的大數據來源

1、供應大數據:即供應鏈大數據,對于工業(yè)生產而言,只有能夠準確預測原材料采購價格變化趨勢,才能通過最優(yōu)的采購策略來降低生產成本。在全球經濟時代,影響工業(yè)生產原材料采購價格的因素主要包括:全球生產規(guī)模、全球生產率、期貨市場、國際環(huán)境、物流運輸環(huán)境、匯率、地緣政治環(huán)境、主要生產地政治環(huán)境等。這些因素絕大部分都不是直接可以拿到的數據,需要根據每個因素的關聯(lián)數據進行分析才能得出。

在全球環(huán)境下,要進行上述數據的收集、分析、預測只能使用大數據系統(tǒng)來進行。從技術角度來看這個供應鏈大數據系統(tǒng),需要由互聯(lián)網爬蟲系統(tǒng)、流數據處理系統(tǒng)、數據可視化系統(tǒng)四個主要的核心系統(tǒng)來構成。

2、制造大數據:即智能制造設備的大數據,不過就數據量而言,這些智能制造設備的控制和運行數據并不非常巨大,但數據相關的復雜度、處理的實時性卻極為艱巨。這是大數據的另外一面——不光海量數據叫大數據,數據相互關聯(lián)復雜度特別巨大也叫大數據。

在制造大數據的體系下,所有制造設備都是智能化設備,其每次任務執(zhí)行都是核心控制系統(tǒng)調度控制的結果,那么利用制造大數據可以實現設備精確控制、設備運行優(yōu)化、設備故障預測、制造系統(tǒng)改進升級等。

3、銷售大數據:其包含兩層意思:一是基于大數據的精準營銷,如電商平臺在人們購物時即時推薦的商品或優(yōu)惠套餐,都是根據用戶的地域、年齡、性別等信息進行全購物平臺的相關數據分析的結果。這種精準營銷同樣可以應用在工業(yè)領域,而且由于工業(yè)采購往往是大宗、低頻商品,因而在這個銷售過程中就可以基于大數據開展某種供應鏈金融、電子期貨等業(yè)務。

二是基于大數據的精準需求分析,即通過分析銷售大數據可以更好地了解市場需求和預期,從而指導產品設計和生產。就技術而言,銷售大數據系統(tǒng)和供應大數據系統(tǒng)相類似,同樣由互聯(lián)網爬蟲系統(tǒng)、流數據處理系統(tǒng)、數據可視化系統(tǒng)四個主要的核心系統(tǒng)構成,不過對于工業(yè)銷售大數據系統(tǒng)而言,流數據處理可以根據需求替換成數據倉庫分析處理系統(tǒng)。