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                                    新工業革命中的大數據來源

                                    在全球環境下,要進行數據的收集、分析、預測只能使用大數據系統來進行。從技術角度來看這個供應鏈大數據系統、制造大數據、銷售大數據,需要由互聯網爬蟲系統、流數據處理系統、數據可視化系統四個主要的核心系統來構成。

                                    在全球環境下,要進行數據的收集、分析、預測只能使用大數據系統來進行。從技術角度來看這個供應鏈大數據系統、制造大數據、銷售大數據,需要由互聯網爬蟲系統、流數據處理系統、數據可視化系統四個主要的核心系統來構成。

                                    供應大數據:即供應鏈大數據,對于工業生產而言,只有能夠準確預測原材料采購價格變化趨勢,才能通過最優的采購策略來降低生產成本。在全球經濟時代,影響工業生產原材料采購價格的因素主要包括:全球生產規模、全球生產率、期貨市場、國際環境、物流運輸環境、匯率、地緣政治環境、主要生產地政治環境等。這些因素絕大部分都不是直接可以拿到的數據,需要根據每個因素的關聯數據進行分析才能得出。



                                    制造大數據:即智能制造設備的大數據,不過就數據量而言,這些智能制造設備的控制和運行數據并不非常巨大,但數據相關的復雜度、處理的實時性卻極為艱巨。這是大數據的另外一面——不光海量數據叫大數據,數據相互關聯復雜度特別巨大也叫大數據。

                                    在制造大數據的體系下,所有制造設備都是智能化設備,其每次任務執行都是核心控制系統調度控制的結果,那么利用制造大數據可以實現設備精確控制、設備運行優化、設備故障預測、制造系統改進升級等。



                                    銷售大數據:其包含兩層意思:一是基于大數據的精準營銷,如電商平臺在人們購物時即時推薦的商品或優惠套餐,都是根據用戶的地域、年齡、性別等信息進行全購物平臺的相關數據分析的結果。這種精準營銷同樣可以應用在工業領域,而且由于工業采購往往是大宗、低頻商品,因而在這個銷售過程中就可以基于大數據開展某種供應鏈金融、電子期貨等業務。



                                    基于大數據的精準需求分析,即通過分析銷售大數據可以更好地了解市場需求和預期,從而指導產品設計和生產。就技術而言,銷售大數據系統和供應大數據系統相類似,同樣由互聯網爬蟲系統、流數據處理系統、數據可視化系統四個主要的核心系統構成,不過對于工業銷售大數據系統而言,流數據處理可以根據需求替換成數據倉庫分析處理系統。


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