大数据分析在国企制造领域应用

摘 要：随着互联网经济的发展，大数据技术等新兴技术的不断崛起，世界各国已经开始加速融合制造业与新的经济时代，纷纷制定新的发展战略。本文介绍了大数据的基本概念以及大数据的特点，在此基础上从4个方面介绍了我国国企制造领域大数据应用现状，然后从具体方面挖掘大数据在国企制造领域的各个表现，以提高国企制造的信息化水平，从而推动整个社会的发展。

关键词：关键词：大数据分析；制造领域；应用

中圖分类号：TP391 文献标识码：A

随着信息技术的不端发展和改进，大数据的概念逐步形成，是一种解决传统数据技术无法解决海量数据问题的新技术。目前，大数据并没有一个确定的界定，维基百科和百度百科都分别对其概念做了详细地说明，尽管解释的方式不尽相同，但都说明了如今的时代正是大数据化的时代，我们的生活以及我们的工作都与大数据息息相关，而利用好大数据不仅能够解决企业的发展问题，也能够促进整个社会的不断进步。

一、国企制造领域大数据应用现状

国企制造领域是工业化或后工业化我国的主导产业，国企制造领域对其它二、三产业提供了一定的技术手段，因此其技术的水平会影响其它产业的发展。所以提高国企制造业的水平、竞争力、性能对降低我国的工业能耗和提高整个社会的经济发展具有非常重要的意义。当今社会信息技术的快速发展带动了整个行业的发展，尤其是制造业更是首当其冲，制造业水平的迅速提高，人类社会进入快速发展的制造业阶段，这位制造业带来了勃勃生机。但是，目前国企制造领域大数据应用情况不是特别理想，没有完全发挥其的作用，主要表现为以下几个方面：

（一）数据量大但是缺少有效的管理

产品从客户订单生产到产品的生产再到交付的整个过程都是通过各种各样的IT工具来完成的，IT工具提高了企业员工的工作效率，但是面对如此大的信息量的同时，很多所谓的管理者缺少有效的管理，对于制造业产生的大量数据，不能被有效地利用，而且还对因此带来一些负面的影响。

（二）过程缺乏监控和透明性

制造企业中大量的数据资源一般都是各个部门独自享用，不能产生应有的公用价值，其他部门在信息处理中需要较长的时间沟通和查询，这在一定程度上限制发展，同时也会丢失一定的有用信息。由于过程缺乏监控和透明性，这一过程变得非常的繁琐，并且不好加以控制。

（三）系统集成不充分

在大多的制造企业中，产品形成过程一般都是相互隔离的，缺乏全局的观点来考虑制造企业中各个子系统的使用和集成，各个子系统管理信息不及时不充分影响了管理的科学发展。

（四）制造企业信息应变能力差

大多数制造企业大多夸大的提前期，造成库存量大，资金占用比值大，生产计划不能很好地与采购计划融为一体，零部件的成套水平低，交货时间长，这与目前的信息化要求相差甚远，无法更好地满足客户的要求。

二、在制造领域中大数据实际应用分析

（一）大数据的有序化分析

制造业中的许多大数据都有一定价值，但是，其价值密度较低，因此应该提高有序化的水平，进而提高利用效率。应根据企业的特点，建立的制造业本体，通过本体的有序化形式实现其关联管理，支持制造业产品的全生命周期管理，进而实现知识大数据的有序化。

（二）基于大数据技术的应用研究

以制造企业的主打产品为例，结合大数据相关技术，对制造企业知识网络的建立、检索进行切合实际的分析，并跟踪企业员工的特点进行评价，在建立有序化的知识网络的基础上，为员工的激励机制提供一定的依据，使系统的应用更加踏实。

（三）构建大数据平台信息资源交流分享的制度系统

资源的交流分享以信息化平台构建发展为核心，制造企业有一定义务和责任承担决策制造企业的多个主体，并将各个部分资源交流分享与合并整理，将制造企业分散的资源有一定的制度，越来越规范化、合法化，制定完善的共享体系。明确各参与部门在平台使用中的职责、义务和权力，将平台信息资源的分享使用规则化。

（四）应用大数据构建信息化制造工厂

制造业发展历程中，通过对大数据的应用能够使智能化生产制造工厂的构建得以实现，然而这并非立即能够实现，应当依据科学发展轨迹实行，通常都要经过一定环节才能够使智能化生产制造工厂建设得以实现，从实际情况来看，其所包括环节主要有智能化生产，改变小规模生产模式，实现规模定制，最终使消费者需求能够得到满足。

（五）将员工的日常工作与大数据有机结合到一起

鼓励企业员工多多地参与大数据的共享和大数据网络有序化工作，根据员工的共享度，在工作过程中，打通各个信息系统之间的数据壁垒，将大数据集成系统集成在企业的各个方面，让企业员工可以随时随地快速的访问大数据网络。并且企业领导建立一定的激励记机制，形成知识网络建设的良性循环。

三、结语

随着大数据技术等信息化技术的快速发展，与之先关的其他经济领域的不断融合，新一轮制造业正在发生着巨变，制造业在全球的格局也将会发生重大的变化，我国的制造业的形势将更加严峻，制造业化将迎来新的挑战，企业所管理的数据规模、种类、复杂度都前所未有的方式呈现爆炸性增长，如何提高资源利用率，降低产品生命周期设计成本和能源消耗成为当前研究的热点问题。

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作者简介：梅晏伟（1982-），男，辽宁凌源人，本科，工程师，研究方向：信息安全。