大数据为机械制造企业所带来的影响

摘 要：从技术层面来分析，大数据（Big Data）是指用分布式计算架构，依托流式处理、云存储、分布式数据库和虚拟化技术等数据处理方式来挖掘海量数据。对于机械制造企业来讲，大数据（Big Data）能够有效改善企业生产加工系统，优化智能制造，节约企业成本。本文将简析大数据为机械制造企业所带来的影响，并提出个人建议。

关键词：大数据；机械制造企业；影响

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.16.050

目前，大数据的核心在于为客户从数据中挖掘有价值的信息，针对不同领域的大数据应用模式来优化数据结构。在21世纪，网络平台已成为大数据的重要载体，据调查统计，平均每年的互联网数据信息增长率高达50%。而且，如今的大数据并非单纯是指网民在网络中所看到的信息，也全面涉及了工业设备、机械制造、智能化电表上面的无数数码传感器。本文将简单介绍机械制造企业在大数据时代所关注的热点，论述大数据对机械制造企业所带来的影响，并浅谈如何利用大数据促进机械制造企业的发展。

1 机械制造企业在大数据时代所关注的热点

在社会主义市场经济背景下，节能减排是机械制造企业必须遵守的规则之一，在此背景下，机械制造企业也急需转型。受大数据时代的影响，机械制造企业最为关注智能化改造和优化机械制造企业生产系统，购置智能化设备，组建智能化生产线和智能物流，以此节约人工成本，优化企业智能化生产制造项目[1]。

2 大数据对机械制造企业所带来的影响

从发展的角度来看，大数据对机械制造企业的生产质量、生产组织和运营效率产生了多方面的影响[2]。大数据技术能够全面优化产品质检系统，强化产品质量指标，做好机械制造产品的检测工作，以此全面提升机械制造企业的生产质量。大数据背景下的机械制造产品质量指标是指企业在计划期内生产的产品应该达到的质量标准，包括内在质量与外在质量两个方面。内在质量特指机械制造产品的性能、使用寿命、工作精度、安全性、可靠性与可维修性等因素；外在质量是指机械制造产品的颜色、样式、包装等因素。大数据分析手段将机械制造产品的质量标准分为四个层次，分别是国家标准、部颁标准、行业标准和企业标准。其中，机械制造产品的质量标准是衡量产生使用价值的重要标志，也是衡量机械制造企业技术水平和管理水平的重要标志，也是机械制造企业在社会主义市场竞争中获取优势地位、赢得市场的关键因素。

其次，大数据改变了机械制造企业的传统生产组织，所谓的“生产组织”就是机械制造产品生产过程中的劳动者、劳动工具、劳动对象以及生產过程的各个环节、阶段和工序从时间和空间上进行合理安排，使它们能够相互衔接、紧密配合，形成一个协调的产品生产系统，从而有效提高生产效率、缩短生产周期。大数据背景下的机械制造产品生产过程组织主要包括空间组织和时间组织两项内容。其中，空间组织是指在一定的空间内，对机械制造企业的各基本生产单位进行合理的设置，使机械制造企业的生产活动能高效地进行；时间组织是指劳动对象在生产过程的各生产单位之间和各工序之间的时间上新街和互相配合。机械制造企业生产过程的时间组织同生产进度的安排、生产作业计划、生产调度等密切关联。劳动对象在生产过程中的移动方式体现了生产过程在时间上的衔接程度。从总体上分析，劳动对象的移动方式与机械制造企业一次投入生产的劳动对象的数量有关，以加工机械零件为例，当一次生产只生产一个机械零件时，零件在各道程序之间只能顺序移动；如果一次生产两个或者更多的机械零件，零件在在各道程序之间就会有三种移动方式，分别是顺序移动、平行移动和平行顺序移动，使用不同的移动方式，机械零件的加工周期也不尽相同。

另外，大数据不仅可以搜集海量信息，而且能够打破各种信息孤岛[3]，促进信息模块的整合，借助大数据分析方法为机械制造企业提供模块化信息，从而有效提高机械制造企业的信息处理分析能力和运营效率。

3 如何利用大数据促进机械制造企业的发展

3.1 借助大数据技术，优化敏捷制造方案

敏捷制造的主要特点是注重速度，提升时间竞争能力与合作竞争能力，强化人才培养，促进信息交流[4]。机械制造企业应该借助大数据技术，优化敏捷制造方案，提升本企业制造产品的知名度和竞争优势，降低企业生产成本。

3.2 促进智能制造的发展

目前，机械制造企业最为关注智能化改造和优化机械制造企业生产系统，因此，机械制造企业应该充分引入大数据技术、物联网技术、电子商务、云计算、虚拟现实技术、增强现实技术和自动识别技术，全面促进智能制造的发展。

3.3 完善计算机集成制造系统

计算机集成制造系统是智能系统的重要分支，在大数据背景下，机械制造企业应不断完善计算机集成制造系统，将本企业的所有工作人员、功能、信息和组织诸方面集成为一个整体，逐步实现全过程计算机化的综合人机系统。

4 结束语

综上所述，顺应大数据时代的发展要求，优化机械制造企业生产系统，必须综合使用大数据技术，不断完善敏捷制造方案和智能制造，细化计算机集成制造系统。

参考文献：

[1]何文娜.大数据时代基于物联网和云计算的地质信息化研究[D] 吉林大学，2013（06）：1.

[2]张常淳.基于MapReduce的大数据连接算法的设计与优化[D].中国科技大学，2014（04）：2.

[3]袁红，朱睿琪.用户信息搜索行为大数据分析框架及其关键技术[J].图书馆学研究，2016（02）：3.

[4]韩海雯.MapReduce计算任务调度的资源配置优化研究[D].华南理工大学，2013（10）：4.

课题：2016年度河南省哲学社会科学规划项目 名称：我国环境税制研究 批号：2016G036

项目类别：委托项目

作者简介：熊霄（1982-），女，河南信阳人，本科，讲师，研究方向：数据挖掘与应用统计。

推荐访问： 企业所 机械制造 带来 影响 数据