????? 在《中國制造2025》行動綱要中，明確指出：促進工業互聯網、云計算、大數據在企業研發設計、生產制造、經營管理、銷售服務等全流程和全產業鏈的綜合集成應用。加強智能制造工業控制系統網絡安全保障能力建設，健全綜合保障體系。

????? 就大數據而言，互聯網時代，數據暴增。目前每兩天創造的信息幾乎相當于人類有史以來到2003年所創造的信息總和。這是什么概念?在美國，每分鐘就會產生2.04億封郵件，Facebook上會有180萬次的點贊、20萬張照片的上傳。而且這個量級還會隨著時間不斷上升，大概每1.2年就會翻一番。如此龐大的數據量怎么才能很好利用?

????? 就制造業而言，中國具有強盛的制造業，如果利用大數據把制造業的效率提高10%，那么創造的利潤非同小可。在美國，奧巴馬時期就提出了智能制造的戰略，歐洲老牌制造業強國德國一直在提倡工業4.0，新加坡也有明確的規定國家GDP必須有15%-20%的貢獻是來自于制造業。如果一個國家沒有制造業，那么這個國家很容易就喪失了生存之本。

????? 由此看來，在人工智能和大數據愈發滲透的今天，如何更好地收集數據、分析數據、利用數據才是企業根本。尤其是制造業，作為立國之本，量級如此驚人，如何利用大數據助力制造業智能起來？大數據滲透到制造業的各個環節中，都發揮了哪些作用呢？

• 原料采購變得精準

????? 大數據技術可以從數據分析中獲得所需信息并推測趨勢，可以對企業的原料采購的供求信息進行更大范圍的歸并、匹配，效率更高。大數據通過高度整合的方式，將相對獨立的企業各部門信息匯集起來，打破了原有的信息壁壘，實現了集約化管理。制造企業可以根據流程當中每一個環節的輕重緩急來更加科學的安排企業的費用支出，同時，利用大數據的海量存儲還可以對采購的原料的附帶屬性進行更加精細化的描述與標準認證，通過分類標簽與關聯分析，可以更好地評估企業采購資金的支出效果。

• 產品設計更優化

????? 借助大數據技術，人們可以對原物料的品質進行監控，發現潛在問題立即做出預警，以便能及早解決問題從而維持產品品質，大數據技術還能監控并預測加工設備未來的故障幾率，以便讓工程師即時執行最適決策。大數據技術還能應用于精準預測零件的生命周期，在需要更換的最佳時機提出建議，幫助制造業者達到品質成本雙贏。

• 訂單處理有預測能力

????? 大數據技術不管是在哪個行業當中進行應用，其最為根本的優勢就是預測能力，制造企業利用大數據的預測能力可以精準的了解市場發展趨勢，用戶需求以及行業走向等多方面的數據，從而為制造企業的發展制定更適合的戰略和規劃。企業通過大數據的預測結果，便可以得到潛在訂單的數量，然后直接進入產品的設計和制造以及后續環節。這樣大大地縮減了生產周期，提高了企業利潤。

• 營銷客戶更精準

????? 依托大數據系統平臺，將企業自有數據源、合作方數據源以及第三方數據源進行整合，實現內部數據和外部數據的融合，大數據與小數據的融合，在數據融合的基礎上幫助企業進行營銷決策的調整與優化，亦有助于品牌發現機遇，如新客戶、新市場、新規律、回避風險、潛在威脅。

• 倉儲物流智能化

????? 利用大數據突破現有倉庫不同商品、不同作業模式的限制，大數據驅動的策略引擎根據當前的訂單結構和倉庫物流產能，自主地調控對不同訂單、不同業務流程的作業模式，從而解決全領域、全業務形態、全品類商品的同倉生產問題。大數據為倉儲物流的精細化作業、智能化作業提供了無限暢想的空間，為有效收集、處理、分析指數級增長的分散數據以服務于倉儲物流的現場運營和決策作指引。

• B端零售暢通無阻

????? 對于一家企業來說，供應鏈方面的業務需求是整體運作當中非常重要的一環，在零售行業將大數據技術融入了進來，提供大數據工具，將每一家零售店的賣貨和庫存情況大數據成果向各相關部門和每個供應商定期分享。供應商可以實現提前自動補貨，這不僅減少門店斷貨的現象，而且大規模減少了整體供應鏈的總庫存水平，提高了整個供應鏈條和零售生態系統的投入回報率，創造了非常好的商業價值。

????? 總結，未來幾年，大數據會越來越多地以創新的方式存在，并在以前無法想象的領域中使用，成為企業業務發展的強大的推動者。對于企業來說，利用大數據分析平臺和解決方案的幫助企業發展業務。而對于富國富民的制造業來說，大數據或許是最好的工具之一，大數據能夠為提供全方位的服務，從產品設計到制造、從使用到維護、維修等售后服務階段，產生的正向數據以及逆向數據，都將得到全面應用，智能制造也將越來越廣泛，助力制造業登上更高的臺階。

關于探碼TMF大數據平臺

????? 探碼TMF大數據平臺，是由一批海歸技術團隊、知名學者、行業精英共同研發打造的平臺。公司依托自研強大的大數據技術核心，致力于大數據產業生態鏈的構建，同時能提供強大的海量數據的處理功能，如：數據采集、數據提取、數據挖掘、數據分析、數據處理，數據可視化服務，已在互聯網、健康、農業、交通、文化、金融等產業都成功實現了產品運用， 團隊規劃構建具備國際領先的大數據平臺，為產業應用奠定基礎。