美林智库

工业4.0的核心就是集成更加广泛的集成，当然集成不是目的，目的是让产品数据、运营数据、外部数据、价值链数据在人、物、组织之间更加即时、准确、透明的共享，并且通过数据交换共享和加工利用产生价值。从IT角度看，集成又包括异构的CAX工具间集成，异构的业务系统间集成，异构的智能设备间集成，企业内部系统与互联网之间的集成，上述内容我们在后续的技术篇里详细讲解。从业务角度看，集成可以分为以需求、设计、制造、物流、维修等为主线的产品全寿期集成，以企业内、外部供应链等...

《制造业数据管理的再认知》一文中我们将工业大数据分为公共资源数据、工程类数据、管理类数据和物联数据。这篇文章主要谈谈物联数据，也是数据管理部分的最后一篇了。传统的管理系统将人作为数据采集端，用流程来固化组织的行为，用指标来衡量评价流程和组织的效率。工业企业的物联网，就是要将人和物联系起来，将系统和物联系起来，将物作为数据采集端，由人或系统进行数据分析和决策。数据的分析与优化是物联网的关键技术之一，也是未来物联网发挥价值的关键点。物联网在工业中有很...

上文中我们将工业大数据分为公共资源数据、工程类数据、管理类数据和物联数据。其中管理类数据一般也称业务数据，即由业务活动产生的记录。传统的数据仓库理论将业务数据的管理理论和应用模式发展到一个很成熟的水平，目前无论制造企业还是IT公司在谈工业大数据时，更多是按照数据仓库理念在进行企业数据的管理和应用。美林公司认为传统的数据仓库理论是建立在结构化业务数据的基础上，是工业大数据的重要组成部分之一。其难点在于从千变万化的业务中找到稳定的数据结构，又能方便的支...

产品工程数据是工业大数据的重要组成部分， 企业运营业务因多采用成熟的套装软件进行管理故数据多以结构化数据为主，产品工程数据多以非结构化图文档数据为主，集中体现大数据的“大”。产品工程数据的“大”，在微观层面体现在产品的全属性，在宏观层面体现在产品的全生命。第一节 产品全寿期数据是什么工业4.0将产品(Product)看成一个系统(System)，从而将PLM升级为SysLM，并力主以SysLM为主导控制工业生产的复杂性。SysLM与PLM最大的不同，即将产品研制过程中流程、工具、组织等要素也...

《制造业数据管理的再认识》一文中提到我们将数据分为主数据、产品工程数据、企业管理数据和物联实时数据等四大类。其中主数据是跨业务部门共享且相对静止不变的数据，制造企业常见的主数据有供应商、客户、组织、人员、财务科目、产品、项目等。这些数据分布在不同的业务部门和业务系统，企业经营过程中主要的业务活动和业务流程又都是围绕这些核心业务对象开展的。所以主数据是企业数据资源的纲，只有管好企业最核心的数据资源，才能实现大数据的纲举目张。第一节   ...

工业大数据这个词其实并不是标准词汇，更类似于工业+大数据的组合概念。在工信部下发的《智能制造综合标准化体系建设指南》提到“工业大数据是工业领域完成相关信息化（包括企业内部的数据采集和集成，产业链横向的数据采集和集成，以及客户/用户和互联网上的大量外部数据）所产生的海量数据的基础上，经过深入分析和挖掘，为制造企业提供看待价值网络的全新视角，从而为制造业创造更大价值。”这几年大数据的火爆是互联网行业引燃的，但制造行业与互联网行业的业务模式决定了数据特点及...

工信部的数据显示：“中国制造业约占整个世界制造业20%的份额，在500余种主要产品中，我国有220多种产量位居世界第一。2014年，我国共有100家企业入选‘财富世界500强’，其中制造业企业占56家”。但长期粗放式发展之后，中国制造业发展面临着稳增长和调结构的双重困境，进入了“爬坡过坎”的关键时刻。正如国务院发布的《中国制造2025》提到，“新一代信息技术与制造业深度融合，正在引发影响深远的产业变革，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点…但我国仍处于工业化进程中，...