徐剑北+梁旭+郭宾

摘 要：进入新世纪以来，我国信息科学技术飞速发展并已取得了较为显著的成果。其中大数据技术是目前最具有应用前景的信息技术之一，对于推动我国各行各业的进一步完善和全面发展意义非凡。随着智能工业制造业逐渐替代传统工业制造业，大数据技术在工业制造业领域中将会具有更为深入和广泛的应用。本文首先对大数据技术进行了简要的介绍，然后分析了大数据技术在工业制造业领域的研究现状，并且对大数据在工业制造业领域的应用方案进行了研究，以期对大数据技术在工业制造业中的更快更好发展提供帮助。

关键词：大数据；工业制造业；智能化

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）15-0028-02

1 引言

隨着科学技术的突飞猛进，各行各业都在发生着巨大的变革以适应更加激烈的市场竞争。自动化和智能化成为当下工业发展的必然趋势，并且信息技术和互联网技术也将多地应用于现代工业当中。进入21世纪后，随着信息量的爆炸式增长，大数据技术引起了广泛关注。通过大数据技术可以了解更多本行业最新的相关信息，从而可以更好地把握市场动向，从而引导自身发展。因此大数据技术在工业制造业当中也发挥了非常重要的作用。目前，大数据技术在工业制造业领域的应用仍然处于初级阶段，仍然需要对其进行进一步的探索和研究。因此，大数据技术在工业制造业领域的进一步研究受到了广大学者的高度关注，成为当下领域研究的热门课题。在机遇与挑战并在的情况下，对大数据技术在工业制造业中的具体应用展开深入分析便具有十分重要的意义。

2 大数据技术简述

2.1 大数据技术的定义

大数据是在信息时代伴随云技术发展而诞生的产物，具有规模庞大、种类多样以及信息量多等特点。一般来讲，现在所指的大数据是无法通过现有主流软件进行处理，只能通过特定的数据分析手段对其进行价值信息提取。大数据技术便是通过一定技术手段从规模庞大的数据信息中提取出最有价值信息的科学技术。通过大数据技术，可以充行业生产分挖掘和行业相关的有潜在信息，以便更好地掌控市场动向，通过行业需求信息指导行业生产。

2.2 大数据的特征

大数据之所以可以异同与普通数据，是因为其自身具有一些独特特征。概括来讲可以总结为4点：第一，数据量大。据有关调查显示截止到2013年世界上存储的数据总量已经达到1.2ZB字节，并且未来数据增长速度将会更加迅猛。第二，种类多。大数据包含的种类繁多，其形式既可以是数字和文本形式的数据信息，也可以是图像、视频以及地理位置形式的数据信息。第三，产生和处理速度快。在如今信息时代，每时每刻都有大量的数据产生。大数据的规模将会随着时间而不断地扩增。在数据规模庞大并且不断变化的情况下，只有对数据进行快速处理提取其有效信息才有利用价值。因此，现阶段大数据技术通常与云计算技术紧密联系。第四，商用价值大。总体来说，大数据的价值密度相对而言是比较低的，但是由于其规模庞大而蕴含的有价值信息较多。对于多种应用而言，大数据都可以通过充分挖掘而为其提供巨大的价值信息。

2.3 大数据的处理流程

大数据可以为各行各业提供大量的有用信息，但是在应用之前，需要通过对其进行有效的处理。大数据技术主要包括数据采集、数据管理、数据分析以及数据解释四个方面。其中，数据采集是从各个数据源提取数据并且进行转换和加载；数据管理是对原始数据进行清洗、去噪、集成以及修正处理，从而简化数据分析难度；数据分析是通过特定的算法和模型对集成的数据进行价值挖掘分析，云计算是数据分析的主要技术支撑之一；数据解释是将数据分析的结果用最简洁的方式展现出来并且向用户进行汇报。

3 大数据在工业制造业中的应用现状

相关调查曾显示，2020年全球数据总量有可能超过35ZB并且在这些数据中半数以上是以非结构化或半结构化形式展现出来的。大数据技术通过对大量数据进行计算和分析来挖掘数据间潜在的规律和价值，为各行业做出正确的决策提供支撑依据。IDC全球数据总量见图1。

随着现代科技的进步，我国工业制造业也逐渐从过去的传统发展模式转向更加自动化和智能化的发展模式。但是目前，大数据技术在我国工业制造业中的应用相比其他发达国家来说，还存在一定的差距。在我国，大数据技术应用相对成熟的行业为电子商务，已经可以通过大数据技术对实际生产状况进行分析并且通过大数据分析结果对消费者进行倾向性地引导。由于我国工业制造企业所生产的产品种类一般比较单一，因此这些企业对于企业以外产品的关注相对较少。甚至有些工业制造企业在进行企业合并后缺乏有效的整合，这样便对于企业的发展产生较大潜在威胁。转变传统的生产理念，更加广泛地推广应用大数据技术，对于我国工业制造业的智能化发展至关重要。

4 大数据在工业制造业中的应用方案

4.1 智能化生产工厂

我国工业制造业的智能化变革应该体现在对市场需求信息地更灵活掌控以及生产环节的更规模化和自动化变革。在工业制造业智能化变革过程中，大数据技术可以有效推动该进程的顺利进行。通过大数据技术，可以更加有效地推动整个工业制造业的产品研发、生产、推广和销售等各个环节，从而可以在提高企业生产效率的同时增加用户的满意度。但是，根据我国工业制造业发展现状，智能化变革过程并不能一蹴而就，而是需要依据更加科学的发展轨迹循序渐进、逐步发展。

4.2 销售趋势分析

由于通过大数据技术可以分析提取出各数据间的潜在规律和有价值信息，因此大数据技术在企业营销中可以充分发挥其作用。企业可以对以往的销售数据进行深层次的剖析处理，筛选其中有价值的信息并形成专业的市场需求报告。具体来讲，大数据技术在企业销售方面的应用如下：

第一，用户行为分析。通过大数据技术可以对以往的销售数据进行分析，从而找出客户的购买意愿并且挖掘潜在的用户群体。这样便可以制定销售重点，从而也可以指导企业的生产方向。传统工业制造业的销售目标往往是通过简单的调研得出，缺乏有效的依据。通过大数据分析，可以获得更加准确的营销信息。因为企业是根据客户需求或者潜在客户而进行的生产，这样也可以使得生产的产品更加满足用户的需求。

第二，了解竞争对手动态。在传统的工业制造行业中，商业机密的高度重视使得想要了解其他企业的动态非常困难。但是通过大数据分析，便可以通过竞争对手企业的相关数据了解其动向，这样便可以为本企业的生产计划提供一定的参考信息，做到知己知彼。大数据技术的出现，使得各行业的市场活动更加透明，这样也促进了市场交易的公平性。

第三，发现新市场。工业制造业这个行业本身的特点就决定了它的客户数量多而分散。因此，企业需要根据不同的客户需求制定不同的生产和销售计划。通过大数据技术，可以对不同客户之间的需求信息进行关联性分析，找出这些需求之间的共性以及侧重点，这样便可以对企业的产生的重点生产提供方向。通过对客户需求信息的整合以及分析，也可以看出市场对该行业的产品需求动向，从而可以找到新的市场切入点，更好地调整企业生产重心。

5 结语

随着科学技术的不断发展，传统工业制造业开始向自动化和智能化方向发展。大数据技术作为信息时代发展的重要产物，可以在工业制造业的智能化变革中发挥重大作用。大数据在工业制造业领域的应用研究已经取得了一定的成果。但是目前具体应用成果相对匮乏，仍然需要对其进行进一步的完善和提升，以使得大数据能够更好地服务于我国的工业制造行业。

参考文献

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