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大数据、供应链以及数据安全对大数据的关注主要集中于社交媒体、广告、销售和情感分析等领域。不过大数据战略的商业应用尤其在产品设计与制造领域拥有巨大的潜力。正如过去十年来媒体、通讯和技术改变消费市场那样，聚集于产品生命周期管理（PLM）与交易数据系统（ERP）中的庞大数据，以及长期的产品数据，可能会改变整个企业经营和工业格局。 供应链 流入企业网络的庞大数据来自诸多源头，包括使用传感器自动监控各种环境条件并生成大量性能数据的所谓智能设备。 过去，大家最关心的是产品设计。可是现在，在产品设计和开发过程中，相关人员相互协同，工厂与制造能力也在同步设计和开发中。当前的压力在于向市场交付更具竞争力、更高配置、更低价格、更高质量的产品，而同时满足所有这些要求，是制造和工程企业的下一个重大的价值所在。这也正是大数据的用武之地。 处理大数据，指的是要能够共享、集成、存储和搜索来自众多源头的庞大数据。而就供应链而言，这意味着要能够接受来自第三方系统的数据，并加快反馈速度。其整体影响是增强协同性、加快决策制定和提高透明度，这对所有相关人员都有帮助。 总结 大数据可以分为两个独立的部分，分别针对其规模和信息的有效利用。第一部分针对的是对如今所生成、传输和存储的海量信息进行简单处理所带来的挑战。当前，数据量呈爆炸式增长，而随着M2M（机器对机器的通讯）的应用，此趋势仍将持续下去。但是，如若能够解决这些挑战，将可以打开崭新的局面，这便是大数据的第二部分所对应的问题。 通过挖掘这些新数据集的潜力，并结合来源广泛的信息，就可能获得全新的洞见。如此，企业可以开发全新的流程，并与产品全生命周期的各个方面直接关联。与之集成的还有报告和分析功能，为流程提供反馈，从而创建一个良性的强化循环。 以Siemens PLM Software为骨干，并以Teamcenter这样的技术平台为核心，企业便可以设想出整个集成实施情景。在此情景下，由于客户、用户、设计和测试提出的所有需求和反馈都能被反馈至开发环节，因此实现安全管理的大数据便成为变更和竞争优势的催化剂。由设计部门向仿真部门提出仿真要求，仿真部门将结果反馈给设计部门，然后再传至供应链、制造、包装和物流部门，从中我们看到了一个基于大数据的良性循环的诞生。 领先制造企业的管理人员正利用大数据，以近乎实时的方式实现经营优化。虽然目前只有少数企业可利用大数据来建立竞争优势，但我们预期在未来几年，大数据应用将成为制造业的进入门槛。 责编：李玉琴  微信扫一扫实时了解行业动态 著作权声明：kaiyun体育官方人口
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