工業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)可以助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)一切

時(shí)間:2017-08-21

來(lái)源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

導(dǎo)語(yǔ):在信息化與工業(yè)化不斷融合的背景之下,信息技術(shù)已經(jīng)滲透到了工業(yè)企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈中的各個(gè)環(huán)節(jié),傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)擁有的數(shù)據(jù)量也日益豐富。

在信息化與工業(yè)化不斷融合的背景之下,信息技術(shù)已經(jīng)滲透到了工業(yè)企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈中的各個(gè)環(huán)節(jié),傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)擁有的數(shù)據(jù)量也日益豐富。大數(shù)據(jù)分析更是帶來(lái)了制造行業(yè)研究以及趨勢(shì)分析的全新維度。通過(guò)全新多維度的功能和已然拓展的領(lǐng)域來(lái)看,數(shù)據(jù)已成為引領(lǐng)制造業(yè)成長(zhǎng)的指南針。大數(shù)據(jù)分析的根本力量在于數(shù)據(jù)的質(zhì)量,而數(shù)據(jù)來(lái)源自然成為重中之重。目前,制造商所面臨的海量數(shù)據(jù)可謂讓人應(yīng)接不暇。那么,在這些海量的工業(yè)數(shù)據(jù)背后,到底隱藏著怎樣的價(jià)值呢?

當(dāng)今,大數(shù)據(jù)分析已不再僅限應(yīng)用于對(duì)過(guò)去情況進(jìn)行表述,而是更多地用于來(lái)對(duì)未來(lái)情況進(jìn)行預(yù)測(cè),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)避,并加深對(duì)逐步延伸的價(jià)值鏈的理解,從而提高用戶(hù)體驗(yàn)。

數(shù)據(jù)來(lái)源是什么?

海量數(shù)據(jù)于外部、內(nèi)部或由機(jī)器與機(jī)器間的互動(dòng)中產(chǎn)生。同樣,正是這些數(shù)據(jù)為制造商提供了可供于對(duì)客戶(hù)、產(chǎn)品、流程、員工和設(shè)備進(jìn)行了解所需的全部信息。

外部數(shù)據(jù)來(lái)源:通過(guò)用戶(hù)組、社交媒體、興趣組或調(diào)查報(bào)告構(gòu)建用戶(hù)數(shù)據(jù);第三方調(diào)查報(bào)告、網(wǎng)站和呼叫中心所提供的中立的數(shù)據(jù)收集平臺(tái),同樣,此種方式可用來(lái)構(gòu)建準(zhǔn)確的用戶(hù)及需求文件,其中包括主觀的個(gè)性化屬性,如色彩、設(shè)計(jì)偏好、共同的購(gòu)買(mǎi)動(dòng)機(jī)與評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)等。

機(jī)器到機(jī)器:智能傳感器和物聯(lián)網(wǎng)能夠直接從機(jī)器和設(shè)備收集數(shù)據(jù)并傳送到他企業(yè)應(yīng)用平臺(tái)。內(nèi)置的低成本傳感器能夠檢測(cè)到大量信息,包括位置、重量、溫度、震動(dòng)、流速、濕度和平衡度。這些時(shí)時(shí)被監(jiān)測(cè)到的數(shù)據(jù)可用于確認(rèn)及預(yù)測(cè)設(shè)備的性能問(wèn)題并對(duì)其是否需要服務(wù)、維修和替換進(jìn)行判斷。通過(guò)這些,制造商便能及早發(fā)現(xiàn)可能出現(xiàn)的問(wèn)題,并在事故發(fā)生之前采取措施進(jìn)行預(yù)防以阻止其發(fā)生。

利用數(shù)據(jù)做什么?

多年來(lái),預(yù)測(cè)客戶(hù)趨勢(shì)、準(zhǔn)備庫(kù)存、維持足夠的貨源一直是制造商首要考慮的幾大因素。但隨著供貨速度和及時(shí)交貨的重要性日益增加,準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)需求的能力也隨之增強(qiáng),由此,選擇哪個(gè)或是哪幾個(gè)最適合的影響因素變得愈發(fā)關(guān)鍵。顯然,在這種情況下,單一數(shù)據(jù)來(lái)源肯定不足以滿(mǎn)足當(dāng)前狀況。

預(yù)測(cè)分析這一活動(dòng)切實(shí)將大量來(lái)源的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榱司哂袑?shí)際指導(dǎo)意義的未來(lái)行動(dòng)藍(lán)圖。同時(shí),目前現(xiàn)代商業(yè)智能解決方案也已可以提供高準(zhǔn)確度的預(yù)測(cè)趨勢(shì)。

由于在任何數(shù)據(jù)倡議中,輸入結(jié)果均不可能超過(guò)輸出。所以,對(duì)于制造商而言,想要由海量數(shù)據(jù)中提煉出具體影響因素作為未來(lái)行動(dòng)的最佳指引,必須要認(rèn)真選擇可靠的數(shù)據(jù)來(lái)源。

預(yù)測(cè)分析,讓數(shù)據(jù)變得有價(jià)值。而良好的預(yù)測(cè)能力為制造商帶來(lái)了諸多好處,如確保全體員工就緒、更好地計(jì)劃即時(shí)物料庫(kù)存水平、準(zhǔn)確理解產(chǎn)品生命周期等。同樣,預(yù)測(cè)客戶(hù)需求大大加強(qiáng)了制造商的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力,使其可先于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中推出新產(chǎn)品,在占據(jù)市場(chǎng)主導(dǎo)地位這場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占得先機(jī)。

良好的開(kāi)始是成功的一半,占得先機(jī)后,成功的產(chǎn)品將在接下來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)過(guò)程中扮演更為重要的角色。而成功的產(chǎn)品,其創(chuàng)新在很大程度上依賴(lài)于制造商對(duì)市場(chǎng)偏好和需求的準(zhǔn)確解讀。設(shè)計(jì)工程師需了解用戶(hù)的痛點(diǎn),從而衡量新產(chǎn)品的潛在價(jià)值,并輔助確定研發(fā)投入的方向。大數(shù)據(jù),正是實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)的關(guān)鍵。

大數(shù)據(jù)能帶來(lái)什么?

答案是:提供良好的投資回報(bào)率并推動(dòng)企業(yè)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

大數(shù)據(jù)如何提供很好的投資回報(bào)率并推動(dòng)企業(yè)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)?如果想充分利用大數(shù)據(jù)的潛力,制造商必須回答這個(gè)問(wèn)題。

大數(shù)據(jù)就像指南針,它提供方向的指引,但并不能憑空增加銷(xiāo)售或是贏得更多客戶(hù)。無(wú)論是通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)收集到的機(jī)器的數(shù)據(jù),還是來(lái)自在線網(wǎng)站的客戶(hù)數(shù)據(jù),收集數(shù)據(jù)都并不是最終目的。數(shù)據(jù)必須轉(zhuǎn)化為行動(dòng),才具有價(jià)值。而正是該轉(zhuǎn)化過(guò)程,是一需要認(rèn)真研究細(xì)節(jié)并對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)深入了解的過(guò)程。而這恰恰是很多制造商在其大數(shù)據(jù)策略上所欠缺的部分。

通過(guò)認(rèn)真的分析,數(shù)據(jù)能夠被充分利用以認(rèn)知、分析和培養(yǎng)機(jī)會(huì),幫助制造商確定新的目標(biāo)地理區(qū)域、擴(kuò)建適合的市場(chǎng)、挖掘客戶(hù)、構(gòu)建良好的客戶(hù)關(guān)系、創(chuàng)新、優(yōu)化產(chǎn)品生命周期,提升附加價(jià)值以及提高利潤(rùn)空間。

數(shù)網(wǎng)星 云平臺(tái)可以助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)這一切

產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo):大數(shù)據(jù)分析結(jié)果為制造企業(yè)提供針對(duì)性推銷(xiāo)、定向研發(fā)、智能維保等服務(wù)。

設(shè)備遠(yuǎn)程故障診斷分析:大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)設(shè)備未來(lái)可能出現(xiàn)故障的時(shí)間,提供避免風(fēng)險(xiǎn)的解決方案,消除設(shè)備故障停機(jī)給客戶(hù)帶來(lái)的損失。

客戶(hù)體驗(yàn):在移動(dòng)端建立企業(yè)宣傳平臺(tái),以場(chǎng)景化方式讓客戶(hù)參與產(chǎn)品的認(rèn)知,增加品牌的傳播效果。

技術(shù)創(chuàng)新:借助平臺(tái)的專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)共享、智能決策庫(kù)的建立,提高運(yùn)維領(lǐng)域的裝備管理水平,降低行業(yè)運(yùn)營(yíng)成本。

節(jié)約效能:通過(guò)數(shù)據(jù)集的切分和規(guī)律查找,幫助找到最優(yōu)化的數(shù)據(jù)集,實(shí)現(xiàn)人員投入及控制過(guò)程的節(jié)能提效。

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