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制造业应如何认识和看待大数据

先进制造业 2017-09-04 09:54:32

[导读] 传统来看制造业并不是信息化非常发达的行业,这一点体现在多数制造业的流程传统而粗糙,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(本身有时候被算作高科技业,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,似乎这不是一个绝对的坏事,就好像中国的电信行业直接跳过美国花了上百年发展的固话业务,直接跳到移动电话业务,迅速提高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迅速跃升为全球顶级的运营商,在大数据时代,更是迅速成为大

传统来看制造业并不是信息化非常发达的行业,这一点体现在多数制造业的流程传统而粗糙,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(本身有时候被算作高科技业,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,似乎这不是一个绝对的坏事,就好像中国的电信行业直接跳过美国花了上百年发展的固话业务,直接跳到移动电话业务,迅速提高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迅速跃升为全球顶级的运营商,在大数据时代,更是迅速成为大数据的领先选手。

制造业应如何认识和看待大数据

我认为中国的制造业需要对大数据有以下几点认识

1、制造业是需要数字化的:数字化会给制造业带来更精准、更先进的工艺,更优良的产品,这个概念可以补足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,一旦制造业进一步数字化,生产流程中产生的数据都轻而易举地属于大数据的范畴,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轻松上TB,这样几年积累的数据就在PB级了,如果对此数据进行分析研究,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制造,物联网为代表的信息化产品,将占据制造业的重要平台性话题,在这个方面没有布局的企业可能很快都要被划为“传统制造业”,从而面临工业革命历史上必然遇到的被淘汰的挑战。

4、制造业可以通过IT技术的提升,特别是大数据技术的提升而成就离子式跳跃,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技术的提升而实现弯道超车,迅速实现转型。

当然这一切的挑战是大数据人才的深度和厚度,对大数据的理解和大数据技术的采用程度。

愿中国的制造业把握机会,瞄准方向,实现飞跃!

[整理编辑:中国测控网]
标签:  制造业[15]    大数据[12]    自动化[0]
 
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