制造业大数据.docx
精选优质文档-倾情为你奉上制造业的大数据时代发表时间：2012/7/5 来源：企业网D1Net关键字： 在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，数据的分析和处理能力正在成为越来越多企业日益倚重的技术手段，以实现企业数据价值的最大化。 建立全生命周期的知识管理 “在过去的5到10年间，大型企业建设PDM、PLM系统时更多的关注对流程建设的支撑，通过系统的建设来固化流程，实现企业的设计效率、产品质量的提升。但经过一段周期以后， 这些已经在流程上获得一定成功的企业发现,虽然流程得到了改善,但数据质量并没有根本的改善，或者没有达到预期的目标。” PTC中国区高科技及能源行业及全球高科技卓越运营中心技术总监刘熹微谈到，数据的管理对于企业越来越重要。 现在很多企业在新产品研发上都存在一个共同的特点，每年产出的新产品的数量及新产品拥有的特性的数量均远远大于以前。所以,越来越多的企业,管理重心从以前的以流程建设为主，转换为以流程建设和全生命周期数据架构建设并行的模式。企业需要关注流程的质量和效率的同时，又关注全流程上数据的质量和效率。 基于企业目前的需求，刘熹微建议，企业建立以产品为核心的覆盖产品全生命周期的数据结构并企业级PLM系统来支撑这些数据结构。 这样会给企业带来三点显著效果，第一，随着市场竞争愈演愈烈，企业的产品交付周期，从需求进来到产品输出，时间周期变得越来越短。通常情况下，一个产品的设计能否重用，要在设计阶段才能判断。但是，很多领先的企业已经考虑到，设计重用的选择不需要等到设计阶段才能判断。刘熹微说，实际上，最有效的重用选择是从需求管理阶段，如果能识别两个客户间相同的需求，同时，需求和后面的实现方式有效联动，就能够在需求阶段确认要满足客户的需求，有多少设计成果是系统中已经存在的，可以有效的利用。设计的有效重用可以给客户一个更有诱惑力的产品交付周期和质量成本周期的承诺，周期缩短一方面可以获得更好的价格，另一方面能更好的占据市场、赢得订单。 对于企业来讲，做好全生命周期的知识管理和以产品为核心的多架构统一平台的管理，最重要的提升不是设计手段和效率，而是有效的提高了企业满足市场需求的响应速度。企业在快速满足市场需求的同时，就能够更好的获得市场回报，市场份额、价格优势、利润空间。所以，很多领先的企业关注，从市场过度到设计的中间阶段的需求管理和特性结构管理。 第二个显而易见的效果是，有效的设计重用，对供应链也有很重要的促进作用，提高了供应链的敏捷性和准确性。比如某个单一零部件的利用率很高，就可以提高零部件的批量采购供应能力，降低采购价格。 第三点是提高了设计研发的效率，所以，对于一个企业来讲，投资PLM不只是设计研发部门的事情，更服务了企业的市场和整个供应链。 刘熹微强调说，管理知识不是单纯的提升了设计效率，因此也不仅是设计部门的事情。所以，首先要提升知识管理在整个企业中的定位，知识是企业的关键智力资产，知识不仅是用来学习和参考的，更是用来支持向客户交付并创造企业价值的。管理好企业的智力资产能够为企业产生直接的价值。 创新工业搜索引擎 达索系统“制造业产品设计解决方案品牌CATIA”全球总裁Etienne告诉记者，在达索的系统中，用户产生的各种3D形式的资讯，通过两种方式进行管理，一种是建立结构性模型，通过相关的模式查询资料；第二种是应用非结构化的搜寻技术获取信息。在企业的实际应用中，很多用户产生的档案和资料存放在个人电脑中，原始版本经过不同的修改后，重复存储在电脑中，利用非结构的方式，V6将既有的模型存储在资料库中，通过系统的存储方式，使得用户可以方便地获取和使用。 “通常，我们使用网络的搜索系统可以搜索自己想要的信息，进行结构化的读取。然而，在工业领域却没有这样的搜索引擎，即使信息已经存储在资料库中，也很难快速的找到。”Etienne说，DS推出了针对企业级客户的搜索引擎EXALEAD，力求通过搜寻的技术，使客户快速迅速、正确地获取信息，这也是DS为实现新一代V6搜索型应用而并购Exalead的原因。 创新世界无所不在且信息量极其密集。每个人都在寻找最简单、直观的应用（life-like, “如真实般”），为企业内外部丰富可用的信息实现最大价值。通过收购Exalead，达索系统选择开放性架构的路线也更加明确，为旗下ENOVIA品牌建立了“软件及服务”的弹性，同时也为高附加价值的商业应用开创无限契机。 Etienne表示，目前在V6 2012版本中，Exalead是默认的搜索引擎。最终，希望Exalead能够用于企业级的信息搜索，成为企业级的搜索引擎。 数据基础是关键 目前国内制造业企业的信息化建设水平发展不平衡，虽然信息化队企业的支撑作用已被企业广泛认可，但企业对信息化的认识程度不同，IT应用水平和能力自然也是参差不齐。SAP大中华区首席技术官张侠告诉记者，企业的信息化建设是一个循序渐进的过程，不能一蹴而就。每个企业在不同的发展阶段对信息化的需求不同，从最初为解决某些业务问题的单元工具软件，到ERP、CRM、SCM等企业管理软件，再到商务智能、商务分析等分析软件的实施，逐步深入。 近几年，随着企业信息化应用的逐渐深入，系统也随之产生了大量的数据，如何将数据整合，从数据中获取更大的价值成为很多企业的当务之急。越来越多的企业意识到，数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，合理有效的利用数据，能够为企业创造更大的竞争力、价值和财富，更好的实现差异化竞争。 从数据到信息，从信息到知识，从知识到决策，是商务智能形成的闭环。可以看出，商务智能最重要的是要有数据基础，没有数据的支撑剩下的环节都不可能实现。张侠认为，要保证数据的质量和数量，企业要有一定的信息化基础，有了信息化基础企业才会产生大量的数据，如果企业采取手工的管理模式，就很难收集到大量的准确的数据信息。而且要具备一定的信息化应用水平，能够做到科学化、精细化的管理。实际上，企业的信息化水平越高，数据的真实性和可靠性就越强，如果存在大量的人工参与就很容易出现错误。 那么如何能够更好的利用企业中的数据，张侠建议说，企业在实施信息化建设的过程中要有一个清晰的数据规划，这样随着时间的发展，你会发现企业的数据越来越清楚、越来越系统化，能够清楚的知道数据产生的因果，为以后数据分析利用打下基础。相反，没有很好的数据规划，随着时间的推移，企业中的信息化系统越来越复杂，数据没有统一的格式、统一的要求、统一的结构，将成为不可调和的矛盾。 数据挖掘技术主要用于从大量的数据中发现隐藏于其后的规律或数据间的关系，分析得出的规律与业务实现很好的结合，提升业务洞察力。将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策，做到知其然，更知其所以然。 2010年底，SAP推出首款高性能分析应用软件SAP HANA。借助主存储器、处理器技术和应用诀窍领域的最新成果，SAP HANA充分发挥内存数据处理的能力，使分析应用软件获得了前所未有的效能。SAP HANA为构建新一代创新应用提供了坚实基础，使客户能够实时地分析来自几乎任何数据源的大数据量。SAP BusinessObjects的实时功能正是有赖于此，内存设备快速处理海量数据催生了一种新分析模式，以内存计算的方式处理大数据量，使应用处理直接在“内存”中完成，这种分析可以立即将大规模、复杂的数据转换成易于行动的行业洞察。 经过近几年的发展，商务智能越来越成熟，同时越来越普及，在企业中无处不在。张侠分析了目前商务智能的发展呈现出几个大的趋势，第一，数据更加全方位、企业化。过去总在讲信息孤岛，数据更是如此，如果数据只是某个部门的，不能贯穿整个企业，那么数据产生的价值就是有限的；第二，数据越来越海量化，所以对分析的要求是实时化，数据接入的方式要移动化，比如通过移动终端设备随时随地获得需要的信息；第三，应用越来越专业化，形成特定的单一的应用，商务智能向行业化、专业化发展，应用也越来越成熟，向深度广度发展。 本文为授权转载文章，任何人未经原授权方同意，不得复制、转载、摘编等任何方式进行使用，e-works不承担由此而产生的任何法律责任! 如有异议请及时告之，以便进行及时处理。联系方式：editore- tel：027-/20/21。专心-专注-专业
