빅 데이터는 이미 국가 경쟁력의 전략적 고지가 되었다. 현재, 세계는 새로운 과학 기술 혁명과 산업 변혁에 처해 있다. 인터넷, 사물인터넷 등 차세대 정보기술에 의해 생성된 방대한 데이터를 분석함으로써 경험, 발견법, 예측 추세, 의사 결정 지원, 인간의 인식과 세계를 개조하는 능력 확대, 인간 경제 사회 혁신 발전을 위한 강력한 엔진을 제공할 수 있다.
빅 데이터는 제조업의 변화와 업그레이드를 위한 새로운 길을 열었다. 데이터 폭발 시대에 제조 업체는 점점 더 많은 데이터를 수집, 관리 및 사용하고 있습니다. 데이터를 과학적으로 수집, 구성, 분석 및 활용할 수 있다면 전체 제품 수명 주기 및 기업 생산 관리의 모든 측면에 대한 가치 있는 의사 결정 참조를 제공할 수 있습니다. 기업의 생산성, 이익률 및 종합 발전 수준을 높일 수 있습니다.
중국은 제조업 빅 데이터 개발의 비교 우위를 가지고 있다. 중국 제조업 규모가 세계 1 위다. 규모 이상 제조업 기업의 수가 많아 정보화 발전 수준이 날로 완벽해지고 있다. 시시각각 대량의 제조 데이터가 생성되고, 응용 장면이 풍부하고, 발전 공간이 넓다. 제조 강국 건설의 속도를 가속화하기 위해 최근 몇 년 동안 국무원은' 중국제조 2025',' 인터넷+행동을 적극 추진하기 위한 국무원의 지도 의견',' 대데이터 발전 추진 행동 강령' 등 정책 문건을 잇달아 내놓았고, 제조업 대데이터 발전을 위한 좋은 발전 환경을 조성했다.
빅 데이터는 제조업의 전면적인 변화와 업그레이드를 촉진한다.
큰 데이터는 사용자의 요구에 정확하게 대응하여 제조 R&D 및 설계 수준을 높입니다. R&D 및 디자인에 대용량 데이터를 적용하면 통합 혁신 플랫폼의 생성을 촉진하고, 소비자 행동 데이터 및 피드백 정보를 광범위하게 수집하고 발굴하며, 많은 소비자의 사용 선호도를 보다 정확하게 파악할 수 있습니다. 크라우드 소싱 등을 통해 소비자를 제품 수요 분석, R&D 및 디자인과 같은 혁신 활동에 도입합니다. , 제품 설계 프로그램의 지속적인 개선을 촉진합니다.
빅데이터는 비즈니스 시나리오 상호 작용을 실현하고 제조업의 지능형 업그레이드를 촉진합니다. 전통적인 자동화, 디지털화, 네트워킹이 제조업에' 사지',' 감각',' 신경' 을 제공한다면, 큰 데이터의 응용은 제조업에' 뇌' 를 부여해 다양한 업무 시나리오에 유연하게 대처할 수 있게 해 진정한 지능을 실현한다. 제조 장비 데이터, 제품 데이터, 주문 데이터 및 생산 과정에서 생성된 데이터를 통합 및 분석하여 생산 관리를 보다 시기 적절하고 정확하게 수행할 수 있으며 제조의 시너지 효과와 유연성 수준을 크게 향상시킬 수 있습니다.
빅데이터는 기업의 과학적 의사결정과 제조업 관리 능력을 높이는 데 도움이 된다. 빅 데이터의 응용 프로그램은 산업 간, 지역 간 혁신 조직의 설립 및 협업 설계, 전자 상거래, 크라우드 소싱 및 기타 새로운 모델의 개발을 촉진하고 제조 기업의 관리 능력을 향상시킬 수 있습니다.
빅데이터는 생산형 서비스업의 발전을 지탱하고 제조업의 서비스화 과정을 가속화한다. 빅데이터는 제조업의 서비스화 전환을 가속화하는 세 가지 주요 방향을 가지고 있다. 하나는 기업의 업무를 생산판매에서 생산형 서비스로 확대하는 것이다. 두 번째는 기업의 발전 모델을 제품 생산 판매를 중심으로 애프터서비스를 제공하는 것에서 제품 설계를 위한 지속적인 서비스로 전환하는 것입니다. 셋째, 기업의 주요 이윤원을 제품 제조와 판매에서 애프터 생산 서비스로 전환시키는 것이다.
빅데이터는 전통적인 비즈니스 가속과 융합되어 신제품, 새로운 서비스, 새로운 형식을 탄생시켰다. 중국은 세계 최대의 소비시장과 가장 다양한 소비수요를 가지고 있다. 대형 데이터를 웨어러블 장비, 홈 제품, 자동차 제품의 기능 개발에 통합하면 기술 제품의 비약적인 혁신을 촉진하고 스마트 웨어러블 장비, 스마트 홈, 스마트 인터넷 자동차 등 제조업의 새로운 영역을 형성하여 제조업의 새로운 성장점과 고지점을 선점하는 데 도움이 된다.
빅데이터와 제조업의 융합을 추진하다.
현재와 향후 기간에 빅 데이터와 제조업의 심층적 인 통합을 촉진하기 위해서는 다음과 같은 분야에서 열심히 노력해야합니다.
산업 정보 인프라를 개선하다. 더 큰 용량, 서비스 품질, 더 신뢰할 수 있는 산업 광대역 네트워크 구축 가속화, 제조 분야 무선 광대역 네트워크 계획 및 레이아웃 강화, 지능형 제조 단위, 스마트 공장 및 사물인터넷 애플리케이션 배포를 위한 지연 시간이 짧고 신뢰할 수 있는 산업 인터넷. 인터넷 기업과 산업 소프트웨어 기업의 장점을 최대한 활용하고 제조 업체와 긴밀하게 결합하여 데이터 수집, 관리 및 효율적인 처리를 가능하게 합니다.
제조 데이터 자원을 구축하다. 센서 등의 데이터 수집 터미널의 대규모 응용 프로그램을 추진하여 여러 채널, 다단계 데이터 수집을 추진합니다. 주요 기업 및 산업 조직이 시스템, 포괄성, 시기 적절하고 우수한 데이터 자원을 형성하기 위해 저비용, 고효율 제조 대형 데이터 스토리지 센터 및 분석 센터를 구축하고 지원합니다. 제조업 데이터 자원 건설 관련 제도와 메커니즘을 보완하고, 정책 인센티브를 혁신하며, 적극적으로 참여하고, 상호 이익이 되는 데이터 자원 건설 생태를 형성한다.
제조 빅 데이터 핵심 기술을 돌파하다. 주요 분야 및 주요 비즈니스 측면에서 자율적으로 제어할 수 있는 제조 대형 데이터 플랫폼 소프트웨어 및 애플리케이션 소프트웨어를 개방하여 혁신적인 중소기업이 전문화된 제조 데이터 처리 분석 기술 및 도구를 개발하여 특색 있는 데이터 서비스를 제공할 수 있도록 지원합니다. 다학과 교차 융합을 추진하여 제조업 대데이터 분석 핵심 알고리즘과 핵심 기술 연구를 전개하다.
빅 데이터 분석의 응용 능력을 향상시킵니다. 소프트웨어 및 서비스, 설계 제조 자원, 핵심 기술 및 표준에 대한 개방적인 접근을 촉진하고 제조업의 빅 데이터 응용 능력을 향상시키기 위해 고품질의 제조 빅 데이터 서비스 플랫폼을 구축합니다.
데이터 보안 기능을 향상시킵니다. 제조업 분야 정보 수집 통제 및 민감한 데이터 관리 대형 데이터 보안 체계 건설을 연구하고 개발하다. 데이터 분류 기준을 연구하고 데이터 보호, 개인 정보 보호, 데이터 자원 권익, 개발 활용 등에 대한 표준화 및 입법을 추진합니다. 제조 데이터 수집, 전송, 저장, 백업 및 마이그레이션을 게시하는 관리 표준을 개발하여 데이터 수명 주기의 모든 단계와 모든 측면을 안전하게 보호합니다.
복합 빅 데이터 인재를 양성하다. 조건적인 고교가 컴퓨터 수학 통계 등 관련 전문 장점과 결합해 빅데이터 관련 전공을 개설할 수 있도록 지원한다. 고교, 과학연구기관, 기업들이 대규모 데이터 관련 전략과학자와 혁신리더를 계획, 계층적으로 도입하고, 제조업 빅 데이터 분야 R&D 및 산업화 프로젝트에 의존하며, 실무 경험이 있는 빅 데이터 관리자, 빅 데이터 분석가 등 고급 인재를 도입하도록 독려한다.