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【开云(中国)Kaiyun】制造业应如何认识和看待大数据

更新时间:2024-12-25

本文摘要:传统来看制造业并不是信息化十分繁盛的行业,这一点反映在多数制造业的流程传统而坚硬,即使有现代化的设备,整体的信息化方案也多半来自设备制造商(本身有时候被视作高科技业,例如Applied Material一类的半导体设备制造商,还有台积电一类的半导体代工厂商)。

传统来看制造业并不是信息化十分繁盛的行业,这一点反映在多数制造业的流程传统而坚硬,即使有现代化的设备,整体的信息化方案也多半来自设备制造商(本身有时候被视作高科技业,例如Applied Material一类的半导体设备制造商,还有台积电一类的半导体代工厂商)。但是在大数据时代,或许这不是一个意味著的坏事,就样子中国的电信行业必要跳过美国花上了上百年发展的固话业务,必要跳跃到移动电话业务,很快提升了中国人民的通讯水平和通讯体验,以中国移动为代表的电信运营商还很快跃居为全球顶级的运营商,在大数据时代,堪称很快沦为大数据的领先运动员。

我指出中国的制造业必须对大数据有以下几点了解1、制造业是必须数字化的:数字化不会给制造业带给更加精准、更加先进设备的工艺,更加优良的产品,这个概念可以补充中国的制造业在此之前的整体水平。2、制造业首先是大数据的源头,一旦制造业更进一步数字化,生产流程中产生的数据都轻而易举地归属于大数据的范畴,其数据量、产生频度、类型从IT角度来看,都极具挑战性和吸引力。

一个半导体生产机台一天产生的数据量可以精彩上TB,这样几年累积的数据就在PB级了,如果回应数据展开分析研究,就是个实实在在的大数据问题。3、从制造业本身来说,国际上以德国的“工业4.0”口号为代表的数字化生产,物联网为代表的信息化产品,将占有制造业的最重要平台性话题,在这个方面没布局的企业有可能迅速都要被划入“传统制造业”,从而面对工业革命历史上必定遇上的被出局的挑战。4、制造业可以通过IT技术的提高,尤其是大数据技术的提高而成就离子式冲刺,大数据技术代表了新的制造业产业革命,产业转型的标志性技术和关键性技术,“传统制造业”可以通过IT技术的提高而构建急弯转弯,很快构建转型。

当然这一切的挑战是大数据人才的深度和厚度,对大数据的解读和大数据技术的使用程度。愿为中国的制造业做到机会,射击方向,构建进步!。


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