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专访 | 王喜文:大数据如何驱动工业4.0深度剖析

2016-04-18 14:31
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  医疗占全球GDP的10%,是一个相当大的行业。据美国GE公司的预测,医疗领域由于低效率,每年会造成7310亿美元的浪费,尤其是临床医疗占到59%,高达4290亿美元的浪费。医疗从业人员与医疗器械之间的信息不对称是主要原因。例如:护士换药、磁共振成像情况、医生诊断等过程都没能实时共享。将医疗从业人员、医疗器械进行联网,对诊断、手术、药方等信息进行共享,开展网络协同式的诊疗。GE的工业互联网通过综合管理每个病床,每个诊断的工作流、患者流,搬运和医疗器械,改进医疗从业人员、业务流程和器械通信情况,可减少15~30%的医疗器械成本,提升医疗从业人员的工作效率,节约的时间可多为15~20%的患者提供服务。

医疗领域的智能决策

  鲁四海:在工业大数据应用中,大家都提到智能工厂,怎样才能利用大数据实现智能工厂呢?

  王喜文:消费需求的个性化要求传统制造业突破现有的生产方式与制造模式,根据消费者需求所产生的海量数据与信息,进行大数据处理与挖掘。同时,在进行这些非标准化产品生产过程中,产生的生产信息与数据也是大量的,需要及时收集、处理和分析,以反过来指导生产。

  这两方面大数据信息流最终通过互联网在智能设备之间传递,由智能设备进行分析、判断、决策、调整、控制并继续开展智能生产,生产出高品质的个性化产品。可以说,大数据构成新一代智能工厂。

  伴随新一代信息技术与制造业的深度融合,新一轮工业革命的孕育发展,使得信息技术渗透到了制造企业产业链的各个环节,条形码、二维码、RFID等物联网标识,工业传感器PLC工业自动控制系统,ERP、CAD/CAM、MES等软件技术在制造企业中得到了广泛应用,制造业企业的运营,也越来越依赖信息技术。以致于制造业的整个价值链,制造业产品的整个生命周期都涉及到诸多的数据,制造业企业的数据也呈现出爆炸性增长的趋势。

工业大数据联结物理信息

  智能工厂中的大数据是“信息”与“物理”世界彼此交互与融合所产生的大数据。大数据应用将带来制造业企业创新和变革的新时代。在以往传统的制造业生产管理的信息数据基础上,通过物联网等带来的物理数据感知,形成“工业4.0”时代的生产数据的私有云,创新了制造业企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新给制造业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。

  中国首席数据官联盟/中国CDO精英俱乐部是国内首个以CDO为核心的技术型非盈利性联盟组织,遵循自愿、平等、合作的原则。其发起人为刘冬冬、鲁四海、葛涵涛。我们希望成为中国大数据产业创新与发展推动者,为实现中国大数据产业全球领先而努力。我们将一如继往的打造跨行业、跨领域的商业精英交流平台,提升CDO在企业中的地位,提升企业的数据化水平,将数据变为未来企业发展的核心驱动力并最终推动中国大数据产业整体发展水平。 

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