工业制造业中大数据的应用

2018年3月

率结果见图3所示。

从图3中可以看出,当可利用小时为1100h 时,电价小于0.95元/kWh 以下则资本金内部收益率不能达到基准收益率

8%;当可利用小时为1200h 时,电价小于0.86元/kWh 以下则资本金内部收益率不能达到基准收益率8%;当可利用小时为1300h 时,电价小于0.80元/kWh 以下则资本金内部收益率不能达到基准收益率8%;当可利用小时为1400h 时,电价小于0.74元/kWh 以下则资本金内部收益率不能达到基准收益率8%。

5小结

本文采用工程实例运用单变量求解、单变量模拟运算和双变量模拟运算方法反算了全部投资内部收益率为基准收益率8%时,对应的电价与电量值。更好的分析了项目的盈利能力和可行性。

参考文献

[1]刘菲.太阳能光伏发电的现状及前景[J].现代经济信息,2015(22).[2]李孝将.我国电价政策的政策网络分析[D].浙江大学,2011.

[3]蓝澜.新能源发电特性与经济性分析研究[D].华北电力大学,2014.[4]马高祥.关于光伏发电站系统优化设计的研究[D].西安建筑科技大学,2015.

[5]葛鑫.分布式光伏发电建设运营模式研究[D].华北电力大学,2015.

收稿日期：

2018-2-12

图2小时数与资本金内部收益率

关系图

图3双因素变量与收益率关系

工业制造业中大数据的应用

张燕聪（广州盛原成科技有限公司）

【摘要】针对大数据技术的含义、特征及处理流程进行简单分析，明确当前工业制造业中大数据的应用现状，

其问题突出表现在大数据技术重视程度不足，大数据未能融入工业制造等方面，且基于工业制造业发展的需求及趋势，

提出大数据的应用方式，以期能够不断提升工作制造业的整体工作能力。

【关键词】工业制造业；

大数据【中图分类号】F49【文献标识码】A 【文章编号】1006-4222（2018）

03-0338-02

图1ADI 全球数据总量

前言

工业制造业中大数据的应用,能够为工业制造业管理模式的创新奠定良好基础,是促进现代我国经济增长的有效方式,在信息化技术日益发展的今天,其作用价值更加突出。工业制造业中大数据的应用,能够使企业从传统的制造业逐渐向智能化方向发展,在节省劳动力数量的同时,也能够提升工业制造业的生产效率、工作质量,推动我国工业制造行业的持续发展。文章将基于工业制造业的实际发展现状予以分析,分析大数据技术应用的价值,希望能够对相关调查研究活动带来一定的借鉴价值。

1大数据技术的概述

1.1大数据技术的内涵

大数据是在信息时代下伴随着云技术发展而来的技术,具有规模较大、种类较多以及信息量较大等特征[1]。通常来讲大数据技术能够对特定的信息进行提取,通过一定的技术手段进行数据信息应用,发挥技术管理的作用价值[2]。大数据技术的应用,能够及时获取相关数据信息,掌握市场发展动态,对行业进行信息指导与行业生产指导,对现代企业的发展与经济管理能力的提升能够产生重要影响。当前全球数据总量较大,人们对数据信息的重视程度不断提升,呈现出不断增加

的趋势,详见图1。

1.2大数据技术的特征

大数据时代下,其技术特征突出表现在以下方面:

(1)数据量大。当前大数据技术的应用范围较广,大数据对人们生活所能够产生的影响越发突出[3]。数据的增长速度较快,能够直接影响各项决策与工作的开展质量。

(2)种类丰富。大数据中包含的类别较多,比如图像、视频、文本、数字以及包含地理位置形式的数据信息等等[4]。丰富的信息内容对现代工业制造活动会产生较大影响,需要基于实际的工业发展现状进行分析。

(3)处理速度较快。大数据发展期间,会随着时间的变化数据量不断增加。大数据技术的数据处理能力相对较强,能够

论述

338

2018年3月

快速检索出有价值的数据信息,对各类数据的关联性进行综

合分析。现阶段大数据技术通常和云技术相互关联,其商业应用价值较高,有助于挖掘出更多有价值、时效性特点突出的数据信息。

1.3大数据的处理流程

大数据技术的应用,能够为各行各业提供大量有价值的数据信息,但是在实际应用大数据前,需要对其进行有效处理[5]。大数据技术具体包含数据采集、数据管理以及数据分析等环节。在实际的数据处理过程中,需要从多个方面实施数据提取,在数据加载、数据转换等方式下,为数据分析活动奠定良好基础。

数据分析即为通过专业的算法与模型对集成的数据价值进行挖掘,云计算为数据分析的主要支撑技术之一,数据解释即为将数据分析的结果用最简洁的方式展现出来,且能够为用户进行数据的汇报。

2工业制造业中大数据的应用现状分析工业制造业中大数据应用期间,其问题突出表现在大数据技术重视程度不足,大数据未能融入工业制造等方面,对工业制造业的持续发展会产生阻碍性影响,难以更好的展现大

数据技术的应用价值。

2.1大数据技术重视程度不足

基于当前我国工业制造业发展的实际情况来看,尽管已经具有一些知名企业,但是相较于西方一些发达国家来讲,总体工业制造业中的大数据应用效果仍然不够理想。

很多工业制造业大数据技术的重视程度不足,未能够认识到大数据对现代工业制造业生产、管理及经营所能够产生的影响。在实际的企业管理期间,没有通过大数据对消费者情况进行细致分析,工业制造业的大数据应用相对比较落后。2.2大数据未能融入工业制造

针对于当前工业制造业发展现状来讲,多存在着产品生产种类相对较多单一,对企业之外产品了解程度不足等问题。在当前激烈的市场竞争环境下,这种情况比较易于阻碍企业的发展,致使企业经济效益降低、市场竞争力降低,不利于现代企业的发展。

在当前世界经济一体化发展趋势下,不仅仅需要了解当前企业自身的发展的现状,产品的类型以及优势等,还需要通过大数据技术及时掌握最新的生产技术、生产工艺,了解相关企业、相关行业的发展现状,产品研发的情况以及生产销售现状等等,结合自身产品进行优势与竞争力的分析。同时,还可以通过大数据技术了解当前消费者关注的内容,力求提升客户的满意度,对行业的持续发展能够产生重要影响。但是结合当前工业制造业的实际发展情况来看,却多存在着大数据未能有效融入工业制造行业中的问题,需要积极转变传统的生产与管理理念,促进工业制造业的产业升级。

3工业制造业中大数据的应用方式

工业制造业中大数据的应用,可以通过建立智能化生产工厂,借助数据分析市场情况及预测未来行业发展趋势等方式,发挥其作用价值。

3.1建立智能化生产工厂

工业制造业发展期间,可以通过大数据及时构建智能化生产工厂,发挥大数据技术的应用价值,遵循智能化生产与标准化建设的作用价值,坚持科学发展观,通过智能化生产工厂的建设,实施规模化定制,更好的满足消费者需求。3.2借助数据分析市场情况

大数据时代下需要积极应用大数据技术为挖掘有价值的数据内容,深度分析数据内容,提取更多有价值的数据信息,为工业制造业各项决策的制定提供更多参考价值。大数据营销期间,需要对用户的行为与特征进行分析,详细了解销售对象的喜好特征、购买习惯等等,全面了解用户的购买意向。大数据技术的应用,能够使各项数据信息更加清晰,使各项营销管理活动的目标更加明确。

大数据技术的应用,能够精确推送相关营销信息,监测竞争对手的工作现状,且能够通过网络信息技术传播品牌形象,提升工业制造业的影响力。

3.3预测未来行业发展趋势

大数据技术在工业制造业中的应用,能够通过数据分析、预测模型构建等方式,对未来的工业制造业发展趋势进行预测,具有逻辑突出性特征,且能够基于不断变化的事物进行数据分析。早期发现各类趋势,为工业制造业的持续发展提供更多合理指向。

大数据技术的应用,能够更好的了解未来价格变动情况,清晰价格变动趋势,对于通货膨胀或者经济危机的发生能够提前预知。在此基础上,工业制造业还可以通过电子商务平台,实时监控商品供求关系,预测各项价格,且将预测的结果作为根据,对一段时间以来企业的发簪趋势、行业发展环境等进行综合分析,也可以对企业进行指导,使其动态调整价格以及营销活动。

4结束语

时代快速发展的趋势下,现代工业制造业生产与营销模式也需要进行转变,将大数据技术巧妙融入其中,转变传统管理模式中的不足之处。工业制造业中大数据的应用,可以通过建立智能化生产工厂,借助数据分析市场情况及预测未来行业发展趋势等方式,为企业的生产与发展奠定良好基础,使企业的经济效益能够最大化增长。

参考文献

[1]俞庆华.为工业设备注入数字智慧英特尔全面支持“中国制造2025”

战略[J].汽车零部件,2017(01):21.

[2]张伟.铜陵工业制造业生产效率问题研究———基于六大上市公司视角分析[J].安徽农业大学学报(社会科学版),2016,25(06):61~66.

[3]肖莎,王玉婧.工业制造业出口开放度对我国碳排放的影响分析——

—基于时间序列数据的实证研究[J].天津商业大学学报,2016,36 (02):32~36+65.

[4]徐彪,李心丹,刘海飞,等.区域背景与企业绩效关系研究———基于

中国52个城市工业制造企业的实证分析[J].管理学报,2011,8(06): 827~835+843.

[5]李瑞琴,张晓涛.国际垂直专业化分工与中国工业制造业的区位选择——

—基于中国制造业数据的实证检验[J].世界经济文汇,2013(03): 76~88.

收稿日期：2018-2-20

作者简介：张燕聪(1980-),男,硕士研究生,主要从事技术管理工作。

论述339