¿Qué incluye el big data industrial? ¿Cuáles son las aplicaciones del big data industrial?
¿Cuáles son las aplicaciones del big data en la industria?
Desde la perspectiva de la demanda, las empresas manufactureras nacionales tienen actualmente una demanda obvia de big data, pero muchos usuarios todavía se encuentran en las etapas experimental y de espera y no saben cómo proceder. Por lo tanto, para los proveedores de servicios de big data, es necesario encontrar escenarios de aplicación adecuados basados en el negocio de la industria.
¿Cuáles son las aplicaciones del big data industrial?
Internet ha planteado desafíos a la fabricación tradicional. Los big data de Internet pueden proporcionar a los gerentes y participantes empresariales innovación y desarrollo tecnológico, así como una percepción, recopilación, análisis y disfrute integrales de los datos. la cadena de valor manufacturera. El enorme valor que aporta está siendo reconocido por las empresas tradicionales.
Pero a diferencia del big data actual de Internet, la aplicación de big data industrial tiene un umbral alto para las empresas. A diferencia de Internet, los big data de la industria están estrechamente relacionados con los negocios de la industria. Por lo tanto, existen altos requisitos para la acumulación industrial de la empresa y una comprensión profunda de los negocios de la industria. Además, el análisis de big data en la industria es más preciso y las relaciones lógicas son muy claras.
¿Cuáles son las aplicaciones del big data industrial? ¿Cuáles son las aplicaciones del big data en la industria? A través del análisis de big data, las empresas pueden coordinar mejor los datos entre departamentos para predecir con precisión las brechas de demanda del mercado. Al mismo tiempo, la producción inteligente se logra mediante una gestión de procesos más flexible y un montaje y programación más automatizados de los equipos de producción. Pero hasta donde sabemos, no hay muchas empresas nacionales que se dediquen a aplicaciones de big data. Sin embargo, no hay muchas empresas con derechos de propiedad intelectual y tecnologías centrales independientes. La aplicación exitosa de big data industrial requiere un conjunto riguroso de lógica de razonamiento de datos, así como plataformas y herramientas. En la actualidad, las empresas nacionales de aplicaciones de big data no tienen capacidades suficientes para satisfacer esta demanda.
Sin embargo, todavía existen algunas grandes empresas industriales a la vanguardia de las aplicaciones. Tomando como ejemplo a Tangshan Iron and Steel Group, ha introducido las líneas de producción más avanzadas del mundo para lograr la recopilación de datos en tiempo real y, a través de la cooperación con empresas como Hanyu, ha explorado profundamente el valor de los big data de la industria, como como seguimiento de la producción en tiempo real, programación de la producción, gestión de la calidad del producto, gestión y control de la energía, etc. Además, basándose en la aplicación de big data en la industria, las empresas de fabricación avanzada combinan orgánicamente productos, máquinas, recursos y personas para promover la transformación inteligente de la industria manufacturera basada en el análisis y la aplicación de big data.
En resumen, en la era "Internet +", las demandas de los usuarios se caracterizan por actualizaciones rápidas, fragmentación y en tiempo real, en lotes pequeños, lo que plantea desafíos a las industrias manufactureras tradicionales. El big data industrial tiene sus propias características distintivas. Con la integración de la informatización y la industrialización, la aplicación de big data industrial ha abierto nuevos caminos para la transformación y mejora de la industria manufacturera. Un debate en profundidad sobre los escenarios de aplicación y las aplicaciones del big data industrial en el proceso de fabricación ayudará a desempeñar mejor su papel de apoyo.
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En general, el valor de Big Data es inconmensurable y las perspectivas de desarrollo futuro también son muy impresionantes, por lo que los amigos interesados deberían comenzar a aprender lo antes posible.