制造业的大数据

“冷”的想着制造业 Da 数据？“冷”的想着制造业 Da 数据？制造业企业如何利用工业大学数据马云曾在云起大会上说:“过去制造业靠电，未来制造业靠数据！以制造业为例。作为IT界最流行的一个词，围绕数据的商业价值使用数据紧随其后的是数据仓库、数据安全。

目前很多制造企业都有MES、ERP、SPC等业务系统，并获得了大量的数据。然而，在跨工厂、跨系统的异构性数据，如何发现生产各环节的规律和异常，如何获得优化意见，是制造企业面临的关键挑战。通过数据分析提高产品质量、产品合格率、成品率是企业发展的下一步。1.制造业Quality数据分析中遇到的困难:1。产品质量缺陷追溯周期长，查找规律慢。

3.数据不完整，数据精度不稳定，数据分析决策支持功能弱。4.在已知经验之外，很难找到影响产品质量的因素。二、生产质量分析方案的设计特点将当代计算机科学、工业统计与大数据技术、行业质量管理和持续改进最佳实践完美融合，洞察质量和过程数据，从而提高效率、降低成本、预测未知、科学决策、提高可持续盈利能力。实时质量风险预警平台，高质量数据分析平台，智能质量报告平台，自动分析程序和报告。

精益制造是骨头，数字化是脊梁，精益制造的落地与数字化有关。众所周知，所有的增长最终都要体现在企业利润水平的提高上。制造业作为一个真实的行业，其利润增长必然来自于更高价值的产品和更低成本的流出，这就需要对整个环节的流程指标进行量化，并在量化指标的基础上构建数字化的管理体系。JNPF的快速开发框架是一个可重用的设计组件，不需要开发就可以构建一个企业管理系统。

da 数据作为IT界最热门的词，da 数据的商业价值紧随其后的是数据仓库、数据安全、。随着“大数据”时代的到来，“大数据”分析也应运而生。1.Big 数据分析主要用于哪些行业？制造业:利用工业大学数据的水平升级制造业，包括产品故障诊断与预测、工艺流程分析、生产过程改进、生产过程能耗优化、工业供应链分析与优化、生产计划与调度。

汽车行业:采用物联网技术的无人驾驶汽车将在不久的将来走进我们的日常生活。互联网行业:借助big 数据技术分析用户行为，推荐产品，投放针对性广告。餐饮行业:利用Da 数据实现餐饮线上到线下，彻底改变传统餐饮管理模式。2.分析师的就业前景如何？从90年代开始，欧美国家开始大量培养数据分析师。截至目前，对数据分析师的需求仍在持续，并有扩大的趋势。

Manufacturing(value added)as shareofgdp。中国中国:29%韩国:28%马来西亚:22%德国:21%印度尼西亚:20%菲律宾:19%土耳其:18%孟加拉国:17%印度:15%沙特阿拉伯:13%西班牙:13%巴基斯坦:12%俄罗斯:12%美国:11%巴西:10%法国:10%英国:9%尼日利亚:9%(世界银行)都说制造业是一个国家的发展竞争力。