工业大数据价值与治理
Modern Management 现代管理, 2017, 7(5), 245-252
Published Online October 2017 in Hans. https://www.360docs.net/doc/e79498222.html,/journal/mm
https://https://www.360docs.net/doc/e79498222.html,/10.12677/mm.2017.75034
The Value and Governance of Industrial
Big Data
Kan Xu1, Suoyuan Li2, Shuquan Zheng1
1Shanghai Development Center of Computer Software Technology, Shanghai
2Shanghai Industrial Technology Institute, Shanghai
Received: Sep. 24th, 2017; accepted: Oct. 8th, 2017; published: Oct. 16th, 2017
Abstract
Nowadays, China’s manufacturing enterprises are facing the challenge of transformation and up-grading. It is their core concern that how to take full advantage of advanced technology such as industrial big data to achieve their transformation and upgrading and eventually make fortunes.
This paper introduces the definition and characteristics of industrial big data, reference architec-ture, strategic role and 4 kinds of innovative business model to illustrate the meaning and ways of industrial big data to enterprises’ profits. Moreover, a case is applied to clarify how industrial big data are used to achieve enterprises’ profits.
Keywords
Industrial Big Data, Value, Enterprises’ Profits, Governance, Business Model
工业大数据价值与治理
徐侃1，李索远2，郑树泉1
1上海计算机软件技术开发中心，上海
2上海产业技术研究院，上海
收稿日期：2017年9月24日；录用日期：2017年10月8日；发布日期：2017年10月16日
摘要
中国的制造业企业正面临转型升级的挑战，如何掌握以工业大数据为代表的先进技术实现企业价值是企业关注的核心问题。本文通过介绍工业大数据的定义、特征、参考架构、战略作用及4种商业创新模式阐
徐侃等
明了工业大数据对企业实现价值的意义及途径，并进一步结合案例论证工业大数据如何帮助企业实现价值。
关键词
工业大数据，价值，企业利润，治理，商业模式
Copyright ? 2017 by authors and Hans Publishers Inc.
This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY).
https://www.360docs.net/doc/e79498222.html,/licenses/by/4.0/
1. 背景
制造业是国民经济的主体，是立国之本。自建国至今，我国制造业持续发展，建成了门类齐全、独立完整的产业体系，有力推动工业化和现代化进程，显著增强综合国力。然而，与世界先进水平相比，我国制造业仍然大而不强，在自主创新能力、资源利用效率、产业结构水平、信息化程度、质量效益等方面差距明显，转型升级和跨越发展的任务紧迫而艰巨。针对这一现状，国务院印发《中国制造2025》通知，提出推进信息化与工业化深度融合的战略任务，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向；着力发展智能装备和智能产品，推进生产过程智能化，培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。工业大数据作为智能制造的核心在企业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务等全流程和全产业链中发挥着重要的综合集成应用，而且支持制造创新、推动转型升级。
2. 工业大数据的定义及特征
工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。具有一般大数据容量大、种类多、速度快和价值密度低的特征外，还具有高准确性、闭环性等特征。
工业大数据的主要来源于企业生产经营相关业务数据、工业设备物联数据和工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网数据。
而工业大数据技术是使工业大数据中所蕴含的价值得以挖掘和展现的一系列技术与方法，包括数据规划、采集、预处理、存储、分析挖掘、可视化和智能控制等。工业大数据应用，则是对特定的工业大数据集，集成应用工业大数据系列技术与方法，获得有价值信息的过程。工业大数据技术的研究与突破，其本质目标就是从复杂的数据集中发现新的模式与知识，挖掘得到有价值的新信息，从而促进制造型企业的产品创新、提升经营水平和生产运作效率以及拓展新型商业模式。
3. 工业大数据参考架构
3.1. 工业
4.0参考架构
工业4.0是德国科学与技术研究院(Acatech)在agendaCPS研究项目中提出的，它是CPS (Cyber-Physical Systems，即信息物理系统)在制造业的应用。
德国是制造业大国，在嵌入式系统和自动化工程领域具有很高的技术水平。为了巩固其世界制造业龙头的地位，2015年，由德国工程院牵头发布《德国工业4.0战略规划报告》明确提出了RAMI4.0为核心的基础框
徐侃等
架体系，以期从制造业出发，凭借其过硬的装备制造业实力利用信息技术等手段“自下而上”改造制造业。其核心内容是从信息技术、生命周期和价值流和企业纵向层三个维度展示工业4.0架构，工业4.0组件模型[1]。
3.2. 工业互联网架构
2011年美国GE (通用电器公司)总裁伊梅尔特提出了“工业互联网”的概念。2012年，美国发布了工业互联网战略。
与制造业强国德国不同，美国在信息技术领域独占鳌头，因此，美国希望从CPU、系统、软件、互联网等信息端，通过大数据分析等工具“自上而下”重塑制造业。2015年，美国工业互联网联盟IIC提出工业互联网参考架构，其核心内容是针对工业互联网具有跨行业适用性的参考架构[2]。
3.3. 工业价值链参考架构IVRA
2016年12月8日，日本工业价值链参考架构IVRA (Industrial Value Chain Reference Architecture)的正式发布，标志了日本制造优势的智能工厂得以互联互通的基本模式形成。
为了应对以德国工业4.0为代表的全球制造业升级战略，日本采取了三个系列的实施行动来推进制造业的升级。一是推动工业价值链IVI的发展，建立日本制造的联合体王国，二是通过机器人革命计划协议会，以工业机械、中小企业为突破口，探索领域协调及企业合作的方式，三是利用IoT推进实验室，加大与其他领域合作的新型业务的创新[3]。
3.4. 智能制造系统架构
“中国制造2025”是中国政府实施制造强国战略第一个十年的行动纲领。通过信息化和工业化两化深度融合来引领和带动整个制造业的发展实现“中国制造2025”的目标，实现技术、产品、业务的融合和产业衍生。并且通过智能工厂的建设从而实现智能生产和智能制造，实现由集中生产向网络化异地协同生产转变、由传统制造企业想跨界融合企业转变以及由大规模批量生产向大规模定制生产转变。
2015年，中国国家标准化管理委员会生命周期、系统层级和智能功能三个维度构建了智能制造系统架构[4]。
3.5. 工业大数据架构
架构(Architecture)一词起初来源于建筑，其核心是通过一系列的构件组合来承载上层传递的压力。系统架构是“一个系统的基本组成方式和遵循的设计原则，以及系统与组件、组件之间及系统与外部环境的相互关系”，为了更好地理解工业大数据内涵，使得工业大数据相关从业人员之间有个沟通工具，在参考了德国工业4.0参考架构、美国工业互联网架构及中国制造2025标准体系的基础上，构造了工业大数据架构图，提出了一种工业大数据参考架构，为跨产业的大数据应用提供了一个具有通用性和一致性的架构模板和方法论。该架构包含三个维度：生命周期与价值流、企业纵向层和IT价值链，其中，生命周期与价值流维度分为三个阶段：研发与设计、生产与供应链管理及运维与服务，分别讨论各阶段的数据类型、应用及价值创新；企业纵向层从下至上包含信息物理系统CPS、管理信息系统MIS和互联平台系统Internet+，分别讨论企业各层为实现工业大数据应用及工业转型所需进行的工作；IT价值链讨论指导工业大数据落地的业务架构、信息系统架构和技术架构，且在技术架构中，针对工业大数据及工业企业的特点对实现工业大数据应用所需的技术组件进行了讨论。工业大数据架构见图1[5]。
4. 工业大数据的治理
工业大数据治理是对组织的工业大数据管理和利用进行评估、指导和监督的体系框架。它通过制定战略方针、建立组织架构、明确职责分工等，实现工业大数据的风险可控、安全合规、绩效提升和价值
徐侃等
Figure 1. Industrial big data reference architecture
图1. 工业大数据架构
创造，并提供不断创新的大数据服务[6]。
工业大数据治理对于确保工业大数据的优化、共享和安全是至关重要的。有效的工业大数据治理计划可通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式，将价值回馈于业务，并最终体现为增加收入和利润。工业大数据治理的作用可以概括为四点：1) 有效的工业大数据治理能够促进工业大数据服务创新和价值制造；2) 科学的工业大数据治理框架有助于提升组织的工业大数据管理和决策水平；3) 有效的工业大数据治理能够产生高质量的数据，增强数据可信度，降低成本；4) 有效的工业大数据治理有助于提高合规监管和安全控制，并降低风险。
工业大数据治理应秉持战略一致、风险可控、运营合规、绩效提升原则，其治理领域包括：战略、组织、工业大数据质量、工业大数据安全、工业大数据创新应用、工业大数据生命周期和工业大数据架构。
工业大数据作为制造企业的重要战略，不仅可以用来提升企业的运行效率，而且可以用来支持商业流程及商业模式创新，具体体现在智能化生产、网络协同、个性化定制、远程服务、平台化应用等诸多应用场景中。通过为工业大数据业务战略规划和构建企业架构，从而获得工业大数据的价值；并将获得的价值与企业战略和业务战略的预期和远景进行比对进而形成可持续改善的闭环。如图2所示。
制造企业需根据自身的竞争优势收集、整理、分析和总结出本企业的业务如组织结构、提供的产品和服务、市场和客户、资源和企业潜能、利益相关者以及这些功能和实体之间的关系，从而建立一个清晰的工业大数据业务架构以及与其一致的信息化战略。
5. 工业大数据的战略作用
对一个制造型企业来说，大数据不仅可以用来提升企业的运行效率，更加重要的是如何通过大数据等新一代信息技术所提供的能力来改变商业流程及商业模式。从企业战略管理这个视角来分析大数据及相关技术与企业战略之间的三种主要关系，详见图3。
?大数据与核心能力：大数据可以用于提升企业的运行效率，增强企业核心能力。
?大数据与价值链：大数据及相关技术可以帮助企业扁平化运行、加快信息在产品生产制造过程中的流动。
?大数据与制造模式：大数据可帮助改变制造模式，形成新的商业模式。其中比较典型的智能制造模
式有自动化生产、个性化制造、网络化协调及服务化转型等。
徐侃 等
Figure 2. The business strategies of industrial big data and enterprises’ architecture
图2. 工业大数据业务战略与企业架构
Figure 3. The strategic role of industrial big data
图3. 工业大数据的战略作用
企业核心能力是指企业内部一系列互补的技能和知识的结合，它具有使一项或多项业务达到竞争领域一流水平的能力。核心能力由洞察预见能力和前线执行能力构成。洞察预见能力主要来源于科学技术知识、独有的数据、产品的创造性、卓越的分析和推理能力等；前线执行能力产生于这样一种情形：最终产品或服务的质量会因前线工作人员的工作质量而发生改变。企业核心能力是企业的整体资源，它涉
及企业的技术、人才、管理、文化和凝聚力等各方面，是企业各部门和全体员工的共同行为，一个企业
徐侃等
只有具备在成功要求上运作的能力也即企业战略能力并具有相应的组织资源才能生存，大数据可以在提升企业高层的洞察预见能力和企业执行层的工作和服务能力上发挥作用。
6. 大数据与企业商业模式
大数据不仅可以用来提升企业的运行效率，而且可以用来支持商业流程及商业模式变革[7]，可归纳为以下四种模式：“个性化定制”、“智能化制造”、“协同化生产”、“服务化延伸”。
6.1. 个性化定制
作为传统工业向智能制造阶段过渡的重要标志，个性化定制利用互联网平台和智能工厂建设，将用户需求直接转化为生产排单，开展以用户为中心的个性定制与按需生产，有效满足市场多样化需求，解决制造业长期存在的库存和产能问题，实现产销动态平衡。
实现个性化定制就是实现数据流动的自动化。工业大数据技术的应用可以实现数据流动的自动化。
随着各种设计工具、仿真模型、管理软件、生产设备积累的数据的积累，信息物理系统可以在企业研发、测试、生产、物流、管理、服务等环节，在企业横向、纵向和产品全生命周期数据集成过程中，实现没有人为干预的数据互联、互通、互操作，即看不见的自动化。
6.2. 智能化生产
智能化生产的发展趋势是整合物料、能源、设备，资金、技术、信息和人力等一系列制造资源，通过先进的制造技术、先进的管理技术和先进的制造过程生产出高质量、高效率、高柔性、低成本、低劳动力、低消耗、多品种、全规格的产品。智能装备和现代生产工艺在重点行业不断普及，生产过程信息化向纵深发展。
利用工业大数据技术可以对工业制造生产线上采集的各种状态参数进行多种分析，例如设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的，一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。其次，利用大数据技术，还可以对生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，通过大数据分析技术其原因，从而在生产过程中优化能源的消耗。
而对于多品种小批量的生产模式，数据的精细化实时采集(如MES、DCS等系统的数据)及多变性将导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的机遇。大数据可以给予企业更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，结合各种约束条件，通过智能优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。从而帮企业规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接赋给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)，通过数据的关联分析并监控它，企业就能规划未来。
6.3. 网络化协同
网络化协同制造的核心是企业间研发设计和供应链管理的协同，对应两化融合的横向集成，是企业进入综合集成阶段的重要标志。
网络化协同制造并不是一个新的概念，航空、汽车等行业开展网络化协同制造已经有几十年的历史。
例如中国商飞公司研制的C919大型客机，通过网络化协同制造平台，实现了供应商的跨领域多主体全球化的协同创新，缩短了研制周期、降低了研制成本，提高了研制质量和研制效率。
徐侃等
随着新一代信息通信技术的发展，赋予了网络化协同制造新的内涵。企业借助互联网或工业云平台，发展企业间协同研发、众包设计、供应链协同等新模式，能有效降低资源获取成本，大幅延伸资源利用范围，打破封闭疆界，加速从单打独斗向产业协同转变，促进产业整体竞争力提升。
6.4. 服务化延伸
制造业服务化就是制造企业为了获取竞争优势，将价值链由以制造为中心向以服务为中心转变。制造业服务化具有两层含义：一是内部服务的效率对制造业企业竞争力来说日益重要。二是与产品相关的外部服务对顾客来说复杂性和重要性日益提高。工业大数据不仅可以促进内部和外部服务效率的提升，而且可以通过智能服务提升服务的价值。
工业领域智能服务的本质就是智能产品加上感知控制能力和大数据分析，通过对产品使用过程中的自身工作状况、周边环境、用户操作行为等数据的采集和分析，可以提供在线健康检测、故障诊断预警等服务，以及支持在线租用、按使用付费等新的服务模型，创造产品新的价值，实现制造企业的服务化转型。
7. 案例分析
罗想开发的一套个性化定制智能平台设计方案是工业大数据通过个性化定制、智能化制造、协同化生产、服务化延生这四种商业模式实现企业成本降低，企业效率提升，从而为企业创造价值的一个例子。
苏州罗想软件股份有限公司(简称罗想)是专为制造型企业提供信息化管理解决方案的IT公司。以个性定制智能平台以参数化设计为基础，可实现基于产品参数的贯穿销售、设计、制造、供应链、交付、服务全生命周期的制造和服务管理，为装备制造业打造基于个性化定制的智能工厂。
罗想通过信息化规划为英沃开发了个性化定制智能平台，利用网络将电梯终端客户的需求和数据传输到平台中心数据库，采用云计算和物联网技术，实现从报价、设计、制造、服务全流程的智能化、自动化、数据化、网络化的处理，完成面向电梯终端客户的个性化定制生产和服务。
该平台对内通过产品参数化图形化建模，网络化的供应链协同，建立客户个性化需求与工厂制造资源端到端自动连接和互动；对外则通过众筹众包模式和平台更好整合市场和服务资源。从而能更好地帮助企业构建C2M的现代化经营模式，实现快速的产品和服务响应、专业的制造能力、高性价比满足用户大规模定制化生产需要。
C2M电梯个性化定制智能平台引领英沃电梯从传统电梯生产流程向智能化生产流程转型，实现电梯产品全生命周期管理。为广大电梯企业提供典型示范作用，从而可以在整个行业进行推广应用。
例如在制造执行过程中通过采集订单和用户需求中的产品参数系统将自动生成的产品图纸、结构、工艺信息、生产采购计划和车间排产计划，从而实现对供应链的整合；掌握生产投料、产品加工数量、进度、质量等信息；同时通过对设备等数据的采集掌握设备状态等信息。实现实时动态反映生产过程、调节生产计划、控制加工质量、记录加工成本等功能。
又如在售后维保过程中重点进行电梯售后和维修保养处理和记录，记录对应运行参数、零部件或装箱件易出现的使用故障和问题，确定是否有和设计相关的问题和参数，以便于优化设计，减少运行故障。系统与物联网系统集成采集产品运行状态和运行参数数据，对产品运行状态监控和预警，生成预防式维修保养计划，再根据计划准备备件实施维修及保养，并记录维护保养执行情况，掌握客户服务投诉处理、维保信息追溯、维护保养服务处理时间、成本、质量等信息。
C2M电梯个性化定制智能平台通过持续的数据积累，最终形成研发、生产、质量、服务、运营大数据，构建电梯行业数据中心，可实现电梯行业以用户为中心的智能分析。
通过实施C2M电梯个性化定制智能平台，英沃电梯取得的应用价值成果如表1所示。
徐侃等
Table 1. Application value results of personalized customization intelligent platform
表1. 个性化定制智能平台的应用价值成果
指标项价值点上线之前上线之后
交货周期
合同处理时间7天2天(降71%) 订单分解和制定计划时间3天0.5天(降83%) 生产和采购周期10天7天(降30%)
工作量合同处理人员6人2人(降67%) 计划制定人员4人1人(降75%) 相关统计人员5人2人(降60%)
质量管控
计划制定的错误率10% 1% (降90%)
装箱发货缺件漏件情况20% 1% (降94%)
成本计算的准确率0 90% (提升90个百分点)
资金周转年库存周转次数5次10次(提升100%)
8. 结论
中国的制造业企业正面临转型升级的挑战，如何利用以工业大数据为代表的先进技术实现企业价值是企业应该关注的核心问题。本文通过对工业大数据的概念、架构、治理要求、战略作用及商业模式等的论述，阐明了工业大数据对企业的价值和实现途径，并通过案例论证了大数据商业模式创新可以帮助企业实现价值。希望这些成果可以给关注工业大数据及其价值的读者们提供参考。大数据的价值仍是一个较新的概念，值得大数据领域的专家和企业共同交流、探讨，为实现我国制造业的转型升级共同努力。
参考文献(References)
[1]德国联邦教育研究部工业4.0工作组编, 中国工程院咨询服务中心供稿. 德国工业4.0战略计划实施建议[EB/OL].
https://https://www.360docs.net/doc/e79498222.html,/view/dc7fdf4fc5da50e2524d7f7e.html, 2013.
[2]Industrial Internet Consortium, Industrial Internet Reference Architecture (Version1.7). tech-arch.tr.004.
[3]王建民. 工业大数据技术[J]. 电信网技术, 2016(8): 1-5.
[4]辛国斌, 田世宏. 国家智能制造标准体系建设指南[M]. 北京: 电子工业出版社, 2016.
[5]郑树泉, 宗宇伟, 董文生, 丁志刚. 工业大数据技术与架构[M]. 上海: 上海科学技术出版社, 2017.
[6]张绍华, 潘蓉, 宗宇伟. 大数据治理与服务[M]. 上海: 上海科学技术出版社, 2017.
[7]李杰. 工业大数据——工业4.0时代的工业转型与价值创造[M]. 邱伯华, 等, 译. 北京: 机械工业出版社, 2015.
知网检索的两种方式：
1. 打开知网页面https://www.360docs.net/doc/e79498222.html,/kns/brief/result.aspx?dbPrefix=WWJD
下拉列表框选择：[ISSN]，输入期刊ISSN：2160-7311，即可查询
2. 打开知网首页https://www.360docs.net/doc/e79498222.html,/
左侧“国际文献总库”进入，输入文章标题，即可查询
投稿请点击：https://www.360docs.net/doc/e79498222.html,/Submission.aspx
期刊邮箱：mm@https://www.360docs.net/doc/e79498222.html,
大数据研究的科学价值
李国杰 中国科学院计算技术研究所 大数据研究的科学价值 近年来，“大数据”已经成为科技界和企业界关注的热点。2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是“未来的新石油”，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分，对数据的占有和控制也将成为国家间和企业间新的争夺焦点。 与大数据的经济价值相比，大数据研究的科学价值似乎还没有引起足够的重视。本文试图对基于大数据的科学研究（包括自然科学、工程科学和社会科学）谈几点粗浅的认识，希望引起有关领域科技人员的争鸣。 推动大数据的动力主要是企业经济效益 数据是与自然资源、人力资源一样重要的战略资源，隐含巨大的经济价值，已引起科技界和和企业界的高度重视。如果有效地组织和使用大数据，将对经济发展产生巨大的推动作用，孕育出前所未有的机遇。奥莱利（O ’Reilly ）公司断言：“数据是下一个‘Intel inside ’，未来属于将数据转换成产品的公司和人们。” 基因组学、蛋白组学、天体物理学和脑科学等都是以数据为中心的学科。这些领域的基础研究 关键词：大数据 数据科学 第四范式 产生的数据越来越多，例如，用电子显微镜重建大脑中的突触网络，1立方毫米大脑的图像数据就超过1PB 。但是，近年来大数据的飙升主要还是来自人们的日常生活，特别是互联网公司的服务。据IDC 公司统计，2011年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB （1021），其中75%来自于个人（主要是图片、视频和音乐），远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量（200PB ）。谷歌公司通过大规模集群和MapReduce 软件，每个月处理的数据量超过400PB ；百度每天大约要处理几十PB 数据；Facebook 注册用户超过10亿，每月上传的照片超过10亿张，每天生成300TB 以上的日志数据；淘宝网会员超过3.7亿，在线商品超过8.8亿，每天交易数千万笔，产生约20TB 数据；雅虎的总存储容量超过100PB 。传感网和物联网的蓬勃发展是大数据的又一推动力，各个城市的视频监控每时每刻都在采集巨量的流媒体数据。工业设备的监控也是大数据的重要来源。例如，劳斯莱斯公司对全世界数以万计的飞机引擎进行实时监控，每年传送PB 量级的数据。 数据为王的大数据时代已经到来，战略需求也发生了重大转变：企业关注的重点转向数据，计算机行业正在转变为真正的信息行业，从追求计算速度转变为大数据处理能力，软件也将从编程为主转变为以数据为中心。采用大数据处理方法，生物制药、新材料研制生产的流程会发生革命性的变化，可以通过数据处理能力极高的计算机并行处理，同时进行大批量的仿真、比较和筛选，大大提高科研
管理制度-煤炭工业企业设备管理规程 精品
关于颁发《煤炭工业企业设备管理规程》的通知 能源煤[1989]104号 为了贯彻国务院发布的《全民所有制工业交通企业设备管理条例》，加强煤炭工业生产、基建施工和煤矿机械工业等企业(包括附属企业)的设备管理，能源部委托煤炭工业设备管理协会组织了中国统配煤矿总公司，东北内蒙古煤炭工业联合公司、中国地方煤矿联合经营开发公司的设备管理部门，编写制定了《煤炭工业企业设备管理规程》，经部审定，现予颁发。本规程自公布之日起贯彻实施。原煤炭工业部制定的有关设备管理规程、办法与本规程有不一致的，应按本规程贯彻执行。 各煤炭工业企业都要按照本规程的要求，制定出本企业的设备管理实施细则，并分别报送本企业的上级主管部门备案。 一九八九年二月四日
目录 第一章总则 (3) 第二章各级设备管理部门的职责 (4) 第三章设备的前期管理 (5) 第四章使用与维护 (6) 第五章检修 (7) 第六章租赁、调剂、利用与调拨 (9) 第七章改造、更新与报废 (10) 第八章设备的基础管理 (12) 第九章教育与培训 (13) 第十章奖励与惩罚 (13) 附件一 (14) 煤炭工业基建企业施工设备租赁管理试行办法 (14) 附表 1-1 大型主要施工设备 (16) 附表 1-2 可供对外租赁的施工设备明细表 (17) 附表 1-3 施工设备租赁合同 (18) 附件二 (19) 煤矿机械工业企业专业设备保养制度及大、精、稀设备划分暂行规定 (19) 一、设备保养翩度 (19) 二、大、精、稀专业设备划分暂行规定 (19) 附件三： (22) 煤炭工业生产企业主要设备检测、试验鉴定期限和要求 (22) 煤矿主要设备检测、试验鉴定期限和要求 (22) 附件四： (25) 煤炭工业企业机电、运输事故管理办法 (25) 附表4—1： (27) 一般机电运输事故登记表 (27) 附表4—2 (27) 重大、特大机电、运输事故报告表 (27) 附件五 (28) 本规程中有关经济指标和统计项目的计算方法 (28) 附件六 (31) 煤炭工业企业设备折旧年限 (31) 附件七 (48) 主要专业设备状况年度及目录 (48) 附件八 (50) 《煤炭工业企业设备管理规程》名词解释 (50)
大数据的价值体现
大数据的价值体现 一直以来，大数据的瓶颈并不是数据规模巨大导致的存储、运算等问题，而是在前端数据的收集途径，以及对数据进行结构化处理，进而引导后期的商业决策中的模型和算法问题。 各个行业都在产生数据，现代社会的数据量正持续地以前所未有的速度增加着。这些不同类型的数据和数据型，极其复杂，包括结构化、半结构化和非结构化的数据。企业需要整合并分析来自复杂的传统和非传统信息源的数据，包括企业内部和外部的数据。随着传感器、智能设备和社会协同技术的爆炸性增长，数据的类型变得难以计数，包括文本、微博、传感器数据、音频、视频等。 而现在大热的数据分析师正在做的是这样的工作：收集信息，将信息结构化数据化，最后才是我们能看到的大数据带来的神奇力量。但问题是其中对数据进行处理工作量太大了。根据访谈和专家测算，数据分析师的 50%~80% 的时间都花在了处理数据上。 在智能手环公司Jawbone 负责数据工作的Monica Rogati 说： 处理数据是整项工作中巨大的部分。但有时我们感到沮丧，因为好像不停地处理数据就是我们做的所有事情。 这听起来有点像冰山理论，即我们能看到的大数据只是冰山露出来的一个小角，而我们看不到的地方，如大数据的前期工作，就是海水下是更巨大的部分。 但咨询公司麦肯锡曾在2011年的报告中指出：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 是的，存在问题的地方也潜藏着机会。原始数据的格式和来源不可计数，举一个例子，假如一家食品行业的企业需要进行大数据的收集和分析，它能收集的数据包括产量、出货的位置信息、天气报告、零售商每日销售量、社交媒体评论等。而根据这些信息，企业能够洞察出市场的风向和需求的变化，进而制定相应的产品计划。 的确，获得的信息越多越有利于企业做出明智的决策。但这个决策是建立在不同的数据集之上的，这些来自各种传感器、文档、网页、数据库的的数据，全部都是不同的格式，它们必须要被转换为统一的格式，这样软件才能理解它们，进行分析。 将各类数据进行格式统一是一个严峻的挑战，因为数据和人类语言一样都具有模糊性，有些数据人类知道是什么意思，但电脑却不能识别，因此我们需要人工来一次又一次地重复这个工作。 大数据仍然需要大量的人工处理。现在已经有不少的初创公司试图开发相关的技术来减轻这项工作，例如ClearStory Data，一家在帕洛阿尔托的初创公司，它开发的软件能识别不同的数据来源，将它们整合，并将结果用视觉方式呈现，如图表、图形或数据地图。再如Paxata，一家加州的初创公司，专注于数据的自动化——发现、清理、调配数据，通过Paxata 处理过的数据能被送入各种分析或可视化软件工具。 大数据目前的情况和计算机发展的轨迹有点相似。一种先进的技术，最初往往只被几名精英掌握，但随着时间流逝，通过不断地技术创新和投资，这项技术，
工业设备维修现状与发展
工业设备维修现状与发展 关键词：设备，维修体制，现状，发展 随着高新技术改造传统产业的形势发展，现代生产制造 业已由传统的劳动密集型向技术密集型和资金密集型转化，大大提高了我国工业机械设备的自动化水平，使企业设备维修体制也相应地发生了重大变化，各种维修体制并存。设备维修体制的变化，不仅促进了设备维修方法的创新，提高了设备的运转率和生产效率，而且具有节省用工和维修费用低的经济优势。 一我国工业企业设备维修的现状 1、设备维修的发展历史 设备维修体制发展至今已经历了四个时期 第一时期是事后维修制。就是在设备发生故障之后才进行检修，这一时期经历了兼修时代（操作工又是维修工）和专修时代（有专业维修工）。其特点是设备坏了才修，不坏不修。 第二时期是预防维修。其修理间隔的确定主要根据经验和统计资料，但是它很难预防由于随机因素引 起的偶发事故，同时也废弃了许多还可继续使用的零部件，而
且增加了不必要的拆装次数，造成维修时间和费用的浪费。 第三时期是生产维修。生产维修由四部分组成：事后维修；预防维修；改善维修；维修预防。这一维修体制突出了维修策略的灵活性，吸收了后勤工程学的内容，提出了维修预防、提高设备可靠性设计水平以及无维修和少维修的设计思想，把设计制造与使用维修连成一体。 第四时期是视情形维修制，我国称为状态维修。这种体 制着眼于每台设备的具体技术状况，一反定期维修的思想而采取定期检测，对设备异常运转情况的发展密切追踪监测，仅在必要时才进行修理。基于状态监测的状态维修起始于20世纪70年代初期，在连续生产过程的企业取得了显著效果，提高 了设备利用率以及生产效率，对旋转的机械设备状态监测尤为有效。 在以状态维修为主要特征的第四历史时期，还并存有综 合工程学(Terotechnology )和全员生产维修 (Total production maintenance )以及"以利用率 为中心的维修”、“可靠性维修”、“费用有效维修” 尽管当今世界存在多种设备维修体制，但都有一个共同特征，即注重企业的文化和人的主观能动性，突出技术性和经
大数据与精准营销研究综述
大数据与精准营销研究综述 摘要：随着互联网的日益普及，人们对互联网技术的利用率越来越高，由此而来的大数据对社会的各行各业都带来很大变化，人们正步入大数据时代。在企业营销中，大数据的应用可以大大促进精准营销的发展，为其带来前所未有的发展机遇。本文首先分别对大数据与精准营销的研究进行综述，然后提出大数据时代下精准营销模式的问题，最后针对该问题提出一些思考与建议。 关键词：大数据；精准营销；精准营销模式 一、大数据研究现状 1.大数据起源与兴起 1980年，著名未来学家托夫勒在其《第三次浪潮》提出了“大数据”的概念，并热情地将其称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”，但是之后很长一段时期内，由于技术发展制约，“大数据”的概念并没有得到人们的重视。 2008年开始，移动计算、物联网、云计算等一系列新兴技术相继兴起，这些技术的发展及其在社交媒体、协同创造、虚拟服务等新型模式中的广泛应用，使得全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势，数据复杂性也急剧增长，客观上要求新的分析方法和技术来挖掘数据价值，大数据技术应运而生，并得到迅速发展和应用，如此，“大数据”时代真正到来。 2008 年末，三位信息领域资深科学家卡内基梅隆大学的R.E.Bryant、加利福尼亚大学伯克利分校的R.H.Katz、华盛顿大学的https://www.360docs.net/doc/e79498222.html,zowska联合业界组织计算社区联盟（Computing Community Consortium）发表了非常有影响力的白皮书《大数据计算：商务、科学和社会领域的革命性突破》，使得研究者和业界高管意识到大数据真正重要的是其新用途和带来的新见解，而非数据本身。随后，包括EMC、IBM、惠普、微软在内的全球知名企业纷纷通过收购大数据相关厂商来实现技术整合，实施其大数据战略；国内外咨询机构也相继发布与大数据相关的研究报告，积极跟进大数据领域的研发与应用。2011 年5 月，EMC 公司在主题为“云计算相遇大数据”的World 2011 大会中阐述了云计算与大数据的理念和技术趋势。同年10 月，Gartner 将大数据列入2012 年十大战略新兴技术；11 月，由CSDN 举办的中国大数据技术大会在北京成功举行。大数据在产业界逐渐形成燎原之势。 目前，大数据研究和应用已经成为信息科技领域中的热点。世界各国均高度重视大数据领域的研究探索，并从国家战略层面推出研究规划以应对其带来的挑战。2012 年3 月，
工业设备物联网解决方案 菲利科
【菲利科】工业设备物联网一站式解决方案 关于物联网，我们了解到的是，随着智能设备的普及以及硬件成本的下降，物联网（loT）目前已经成为当下热门。据IDC研究数据表明，尽管有66%的元器件厂商和67%的加工厂商正在积极探索互联网领域，但其中只有分别不到半数和半数左右的厂商能够真正开始试点，大多数企业仍然在这一领域摸索前行。 随着企业成本的持续增长，工业领域对于移动化的潜在需求，设备联网、产品物联网化将成为必然趋势，从工业和企业角度来说，产品物联网化将从运营、销售、售后等各方面帮助提升企业的效率，为工业或企业在行业的洗牌中占据一定优势。 但目前的工业企业即使认识到物联网是必然的趋势，却很难找到合适自己的物联网道路。 首先一个很大的阻碍就是技术难度和投入成本的问题，开发团队需要横跨多个领域的人才，而组建自身研发团队或外包开发都需要投入大量资金。同时由于投入周期长，需要承担巨大时间成本，有可能错失业务转型和升级机会，难以在短时间内验证物联网化商业模式带来的益处。 在这一大背景下，菲利科选择从解决方案切入，致力于协助企业快速实现设备智能化升级，并打造设备管理一站式云平台。以设备接入、后台运营管理以及行业大数据，共同为企业和工业构建一整套的菲利科物联网服务。 适用企业： 各类规模的制造企业，以机械制造加工装配为主 以多品种小批量，多品种多批量为主的各种生产类型 研发和批产混合生产模式的制造企业 适应各类按库存、按订单生产的制造企业 生产管理模式寻求突破、创新，产品工艺复杂和状况多变的制造企业 适用行业 方案系统
物联网运维系统由智能硬件接口设备、智能应用系统云平台套件以及大数据智能分析服务组成，通过智能采控终端采集设备，将各种数据上传到云平台，存储、整理、分析，通过智能应用系统实现时时在线监控、记录、查询、统计、分析、修改、报警等操作，实现远程智能化管理，提高企业智能化管理水平。 技术优势 可靠性 ①云服务拥有全球异地容灾备份机制，确保全天24小时服务。 ②具有亿万级别的高并发处理能力和毫秒级的个性化触发能力。 安全性 ①菲利科采用“公有云”+“私有云”模式，将设备运行数据与商业数据分离，涉及商业机密的数据将存在本地服务器或私有云端，确保用户数据的安全性。 ②智能数据采控终端与基础数据、云服务平台数据交互，采用对称加密技术、云服务平台与应用系统，确保整个方案数据交互的安全性。 灵活性 ①菲利科提供的FIAP（柔性物联网应用平台）系统，可对数据灵活展现，通常复杂的、个性的需求都能直接通过配置而非开发方式实现。 ②智能数据采控终端是可编程模块，可支持同时接入多类型工业设备、数据采集可自行编程定义，随着用户自身业务的不断发展，可自己配置新功能，不受供应商限制。 中立的第三方 ①菲利科是专注于工业领域的物联网解决方案提供商。 ②对客户的业务、数据不构成任何风险与影响，保持中立第三方位置。 ③菲利科的每一个客户都有自己的专用系统。 系统价值 方案价值 实现产品服务智能化 通过工业物联网运维系统，使原有产品和服务实现了智能化升级改造。通过时时掌控设备信息、客户信息，实现了高效的设备、厂家、代理商、客户、人员一体化管理流程。 提升行业竞争优势 更加有利于客户对产品使用。实现客户对产品的智能化使用、智能化管控。提高了客户工作效率，降低了客户非智能设备使用过程中的操作风险和成本风险。
浅谈大数据时代的精准营销
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/e79498222.html, 浅谈大数据时代的精准营销 作者：陈稳 来源：《商情》2016年第43期 【摘要】随着大数据时代的到来，精准营销对于持续有效提高商业银行效益尤为重要。为了促进商业银行的不断发展，提升银行效益，需要采取精准营销管理，推动银行的建设与发展。对于当前商业银行精准营销管理进行分析，挖掘大数据下的顾客需求与商业银行营销之间的关系，为推动银行的发展提出建议与意见。 【关键词】大数据；精准营销；意见建议 一、精准营销的概念 精准营销是指在可量化的数据基础上分析消费者个体的消费模式和特点，并以此来划分顾客群体，精准地找到目标顾客，以及精准地开展营销活动，以提高营销成本效益率的过程。 精准营销核心是“精准”。依托强大的数据库资源，通过现代信息技术手段实现个性营销活动，以现代信息技术、市场定量分析为手段，对客户进行精确衡量和分析，做到合适的时间、合适的地点、以合适的价格、通过合适的营销渠道，向合适的顾客提供合适的产品，商业银行实现效益最大化。 二、精准营销的作用 （一）精准营销降低营销成本 随着精准营销的发展，借助于数据挖掘技术、用户定位技术、云计算等现代信息技术，实现了精准营销信息推送以及线上与线下营销的连接，商业银行的营销更加有的放矢，有效地降低了营销成本。 （二）精准营销缩短销售周期 精准营销与传统营销的显著区别在于更加注重细分客户和精确定位，同时精准营销更侧重于顾客便利，通过细化社会分工，把销售渠道缩到最短。第三方物流的兴起，也使得当前商品流通更加快速，从而有效缩短了销售周期。 （三）精准营销实现可持续发展 先进科技手段的运用实现了商业银行与顾客之间的直接沟通，也使商业银行和客户的个性化互动成为可能，从而不断满足客户的需求，为商业银行建立稳定的顾客群，从而实现商业银行长期稳定的发展需求。
大数据导论
大数据技术学习路线指南：大数据是什么 大数据技术作为决策神器，日益在社会治理和企业管理中起到不容忽视的作用，美国，欧盟都已经将大数据研究和使用列入国家发展的战略，类似谷歌，微软，百度，亚马逊等巨型企业也同样把大数据技术视为生命线以及未来发展的关键筹码。这个系列的教程将从技术和应用的角度解读大数据与云计算里的具体内容，和你一起拔高人生的视野。 大数据是什么？ ?首先，大数据技术是什么？ 简而言之，从大数据中提取大价值的挖掘技术。专业的说，就是根据特定目标，从 数据收集与存储，数据筛选，算法分析与预测，数据分析结果展示，以辅助作出最 正确的抉择，其数据级别通常在PB以上，复杂程度前所未有。 ?关键作用是什么？ 挖掘出各个行业的关键路径，帮助决策，提升社会（或企业）运作效率。 ?最初是在怎样的场景下提出？ 在基础学科经历信息快速发展之后，就诞生了“大数据”的说法。但其实是随着数 据指数级的增长，尤其是互联网商业化和传感器移动化之后，从大数据中挖掘出某 个事件现在和未来的趋势才真正意义上被大众所接触。 ?大数据技术包含的内容概述？ 非结构化数据收集架构，数据分布式存储集群，数据清洗筛选架构，数据并行分析 模拟架构，高级统计预测算法，数据可视化工具。 ?大数据技术的具体内容？ 分布式存储计算架构（强烈推荐：Hadoop）
分布式程序设计（包含：Apache Pig或者Hive） 分布式文件系统（比如：Google GFS） 多种存储模型，主要包含文档，图，键值，时间序列这几种存储模型（比如：BigTa ble，Apollo， DynamoDB等） 数据收集架构（比如：Kinesis，Kafla） 集成开发环境（比如：R-Studio） 程序开发辅助工具（比如：大量的第三方开发辅助工具） 调度协调架构工具（比如：Apache Aurora） 机器学习（常用的有Apache Mahout 或H2O） 托管管理（比如：Apache Hadoop Benchmarking） 安全管理（常用的有Gateway） 大数据系统部署（可以看下Apache Ambari） 搜索引擎架构（学习或者企业都建议使用Lucene搜索引擎） 多种数据库的演变（MySQL/Memcached） 商业智能（大力推荐：Jaspersoft ） 数据可视化（这个工具就很多了，可以根据实际需要来选择） 大数据处理算法（10大经典算法） ?大数据中常用的分析技术？ A/B测试、关联规则挖掘、数据聚类、 数据融合和集成、遗传算法、自然语言处理、 神经网络、神经分析、优化、模式识别、 预测模型、回归、情绪分析、信号处理、 空间分析、统计、模拟、时间序列分析 ?大数据未来的应用趋势预测？
大数据时代下的精准营销精编版
大数据时代下的精准营 销精编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】
2012年以后，大数据（bigdata）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。哈佛大学社会学教授加里·金说“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”本文总结一下：利用海量数据和先进的数据挖掘技术，研究客户行为特征，进行精准营销。 数据库营销 关于数据库营销，美国全国数据库营销中心是这样定义的：“数据库营销是一个动态的数据库管理系统，该数据库的内容涵盖现有顾客和潜在顾客，并可以随时扩充、更新。就其功能而言，要能实现以下目标：确认最佳目标顾客及潜在顾客，然后与顾客建立起长期的、牢固的、融洽的关系，同时根据数据库建立先期模型，进行针对性营销。”? 拉克萨根据数据库营销的产生和演进，把数据库营销的发展过程划分成交易信息、名录管理、数据库分析、接触管理、软件进化、客户关系管理等不同的阶段，所有不同的阶段都可以认为是发展全功能数据库营销策略的一个又一个里程碑。? 数据挖掘 通过数据挖掘技术对数据库中的数据进行分析是数据库营销的主要分析技术。数据挖掘的目的就是要在数据庞大的、信息不完全的、有噪声的、表述模糊的、随机的数据中，提取出隐含于其中的、人们不知道的、但又是潜在的、有用的信息和知识。可以说数据挖掘是一个利用现有的各种分析工具，用以在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，然后依据这些模型和关系作出预测。数据挖掘能通过预测未来趋势及行为，帮助人们作出前瞻的、基于知识的决策。? CRISP-DM（跨行业数据挖掘标准流程）是世界公认的方法论之一，也较有影响力。在这一流程中DM不再只是数据的组织或者简单的呈现，也不仅仅表现为对数据的分析和统计建模，其强调的则是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。? CRISP-DM将整个挖掘过程分成了以下六个步骤：商业理解，数据理解，数据准备，建立模型，模型评估，模型发布。? 通常来说，把模型的结果转化成一段数据库存储过程的代码，并与数据处理代码进行整合，就可以在数据库存储过程中实现
工业设备管理制度
工业设备管理制度 1、目的： 保持工厂基础设施、设备的良好状态，以保证使用过程中安全有效运行，确保生产的要求。 2.范围 适用于本厂基础设施、设备的控制和管理。 3.职责 3.1生产部是设备维护保养的归口部门，负责唱的基础设施、设备管理。 3.2生产部根据厂基础设施、设备的实际情况，负责建立档案、制订《设备操作规范》，对设备、设施实施全过程的管理。 3.3生产部负责所有的设施、设备进行维修、保养及运行操作管理。 4工作程序 设备在使用过程中，随着运行时间的增加，各部机构和零件由于受到摩擦、腐蚀、磨损、震动、冲击、碰撞及事故等诸多因素的影响，技术性能逐渐变坏。 4.1保养作业内容 按照保养作业性质可分为：清洁、检查、紧固、润滑、调整，检验和补给作业。检验作业由国家制定的检验部门执行，或由本公司专职检验员负责进行。 1）清洁、检查、补给作业一般由设备操作人员执行。
2）紧固、调整、润滑作业一般有机修工执行。 3）压力容器作业有专业人员执行。 4）电气作业有专业人员执行。 5保养制度 本公司的设备保养制度是以预防为主，定运行工时进行保养的原则，分为例行保养，一级保养，二级保养，三级保养，季节性保养。 设备保养的分级和作业内容是根据实际使用中技术情况的变化；设备结构；使用条件；环境条件等确定。是根据零件磨损规律，老化规律，把程度相近的项目集中起来，在达到正常磨损，老化将被破坏前进行保养，保持设备整洁，发现和消除故障隐患，防止设备早期损坏，达到设备维持正常运行的目的。 5.1设备的例行保养 设备的例行保养是各级保养的基础，直接关系到运行安全，能源的消耗，机件的使用寿命。例行保养由设备操作人员负责执行，其作业中心内容以清洁、补给、安全、检视为主，坚持开工之前、运行中、收工后的三检制度。检查操作机构、运行机件、安全保护装置的可靠性，维护整机和各总成部位的清洁，润滑必须润滑到位，紧固松动件等。 5.1.1设备启动前的工作项目 1）清洁设备，清除与设备无关的杂物。 2）检查各指示仪器，仪表，操作按钮和手柄及紧急停止按钮是否正常。
工业设备使用规范
目录 二车间克肟酸产品设备管理制度 (2) 二车间计量管理制度 (4) 一、搪玻璃反应釜操作维护规程 (5) 二、三足离心机操作维护规程 (7) 三、离心泵操作维护规程 (9) 四、立式无油真空泵操作维护规程 (12) 五、水喷射箱式真空泵操作维护规程 (13) 六、薄膜蒸发器操作维护规程 (14) 七、GK-1250卧式刮刀离心机操维护作规程 (17) 八、提升机操作维护规程 (19) 九、微粉机组操作维护规程 (20) 十、烘箱操作维护规程 (21) 附1：搪玻璃反应釜搅拌形式 附2：电机转速常识 附3 ：刮板式薄膜蒸发操作原理
二车间克肟酸产品设备管理制度 1.范围 本标准适用于克肟酸车间克肟酸产品所有定型、非定型设备。 2.职责 车间设备管理员负责本标准的制定与修改，各岗位操作人员负责执行，车间设备主任、设备管理员、生产班组长负责检查其执行情况。 3.要求 3.1操作人员必须认真学习下列主要规程、制度，并严格执行。 a.设备润滑管理标准。 b.设备使用维护管理标准。 3.2对所有设备，通过培训要做到“四懂”（懂结构、懂原理、懂性能、懂用途），“三会”（会使用、会维护保养、会排除故障）。 3.3熟知完好设备的标准 3.4积极参加设备科组织安排的设备知识培训教育。 4.制度 4.1严格操作规程，进行设备的开、停车与正常运行。 4.2严格执行巡回检查制度，按时对设备进行巡回检查，以听、摸、看的方法检查设备运行声音、压力、温度、液面、泄漏、冷却水、润滑油位及仪表是否灵敏等。 4.3及时紧固松动螺栓和更换垫子等易损件，发现缺陷立即消除，不能马上消除的应查明原因，详细记录，及时向车间主任和班组长反映，在紧急情况下（如特别声响、强烈震动、有爆炸着火危险）应采取措施，立即停车处理，并报告，通知班组长及有关单位（岗位），不查明原因，不排除故障，不得盲目强行开车，并将详细情况做好记录。4.4严格执行交接班制度，认真填写交接班记录。如设备出现故障，影响工艺执行的，要在批原始记录上注明。 4.5交班者在交接班记录上认真填写并向接班者交代以下主要内容： 4.5.1本班设备故障，存在缺陷处理情况； 4.5.2本班设备运行情况及润滑情况； 4.5.3设备卫生状况（设备不清洁，达不到完好设备不能交接）；
大数据论文报告
计算机系统结构（论文） 题目大数据的分析 院系信息工程系专业计算机科学与技术 年级2014级班级1471 姓名杜航学号201442051029 指导教师: 孙杨 2015 年12 月22 日
目录 1 绪论 (3) 2 大数据概述 (3) 2.1 什么是大数据 (3) 2.2 大数据的三个层次 (4) 2.3 云存储对大数据的促进作用 (5) 2.4 大数据未来的行业应用 (6) 3 大数据时代的机遇与挑战 (7) 3.1 机遇与挑战并存 (7) 3.2 大数据时代如何抓住机遇并应对挑战 (7) 4 国内外有关大数据以及信息资源共享的研究现状 (9) 4.1 境外的大数据发展 (9) 4.2 国内外有关"政府数据信息共享"研究与比较…………………………………………………… 10 5 参考文献…………………………………………………………………………………………………
11 1 绪论 说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在维克托?迈尔?舍恩伯格及肯尼斯?库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征，一个是数量大，一个是价值大，一个是速度快，一个是多样性。 关于大数据的概念其实在1998年已经就有人提出了，但是到了现在才开始有所发展，这些其实都是和当下移动互联网的快速发展分不开的，移动互联网的高速发展，为大数据的产生提供了更多的产生大数据的硬件前提，比如说智能手机，智能硬件，车联网，Pad等数据的产生终端。这些智能通过移动通信技术和人们的生活紧密的结合在一起，在人流、车流的背后产生了信息流，也就产生了大量的数据。 其次就是移动通信技术的快速发展，在2G时代，无线网速慢，数据产生也非常慢，数据体量也不够，所以还是无法形成大数据，而到了4G时代，终端数据的增加，使得任何的移动终端都在无时无刻的产生着大量的数据，这个也是大数据到来的一个条件之一。 第三个方面的就是大数据相关技术的飞速发展，如云计算，云存储技术，他们的快速发展，是大数据诞生的温床，如果没有这些技术，即使有大量的数据也只能望洋兴叹。传统的存储技术相对落后，根据不同数据实行单一存储，这个显然满足不了大数据的需求，而云时代的存储系统需要的不仅仅是容量的提升，对于性能的要求同样迫切，与以往只面向有限的用户不同，在云时代，存储系统将面向更为广阔的用户群体，用户数量级的增加使得存储系统也必须在吞吐性能上有飞速的提升，只有这样才能对请求作出快速的反应，云储存技术的成熟为大数据的快速发展奠定了基础。
设备管理规定
安徽中烟工业公司设备管理规定 （初稿） 第一章总则 第一条根据《中华人民共和国烟草专卖法》（以下简称《烟草专卖法》）和中国烟草总公司颁发的《烟草工业企业设备管理办法》、《烟草工业企业设备管理维修实施细则》，以及国家烟草专卖局（中国烟草总公司）陆续下达的有关设备管理文件精神，为了规范我省烟草工业企业设备管理，确保安全生产，提高产品质量，降低物资消耗，增加经济效益，实现烟草工业设备管理现代化，特制定本规定。 第二条凡属烟草工业企业列入固定资产的设备均属本规定管辖范畴。我省烟草工业企业包括：卷烟厂和卷烟材料厂。 第三条设备管理基本任务和原则按照《烟草工业企业设备管理办法》中有关规定执行。 第四条根据《烟草专卖法》，烟草工业专用设备的设计、制造、销售、技术改进和设备进口等，由国家烟草专卖局统筹管理。 第五条企业设备管理主要经济技术指标（附件一），应作为企业管理中一项重要内容进行考核。 第二章组织机构与职责 第六条按照统一领导和分级管理的原则，安徽中烟工业公司和各卷烟厂都要建立健全设备管理机构，负责对设备管理工作进行业务指导和监督检查。 第七条安徽中烟工业公司在设备管理工作中的主要职责。
一、贯彻执行国家和行业有关设备管理的方针、政策和法规，制定本省烟草工业企业设备管理的规章制度。 二、负责本省烟草工业企业设备综合管理工作的组织领导、监督检查和协调服务。 三、负责各卷烟厂设备及生产相关设施技术改造方案的审核、批准及报批工作，监督、检查技术改造过程，组织验收技术改造成果。 四、负责卷烟机械、动力、计量等设备的调拨、调配、管理。 五、、组织开展本省范围内设备管理人员的业务培训和维修专业化工作，协助企业推行现代化管理。 六、组织本省烟草工业企业设备管理工作的经验交流，为各卷烟厂的设备管理提供信息和咨询服务。 第八条各卷烟厂在设备管理工作中的主要职责 一、贯彻执行上级有关设备管理的方针、政策和法规，对本厂设备管理全过程的方针、目标做出决策，落实措施并组织实施，做好设备固定资产保值增值工作。 二、建立健全各卷烟厂设备管理的各项规章制度，并切实执行。 三、厂长要对本厂设备管理全面负责，主管设备厂领导要协助厂长具体领导和组织企业的设备管理工作，对于设备前、后期管理分开的卷烟厂，要协调好设备的前期管理和后期管理工作，分管设备后期管理的部门应参与设备购置的规划、选型等技术经济论证工作。 四、负责本厂设备及生产相关设施技术改造方案的制定及报批工作，进行技术改造项目实施及交验工作。 五、经常对设备管理、操作、维修人员进行技术培训、业务考核，
机械工业企业设备管理规定.pdf
机械工业企业设备管理规定 第一章总则 第二章各级组织的职责 第三章前期管理 第四章基础管理 第五章技术状态管理 第六章使用、维护和修理 第七章改造与更新 第八章经济管理 第九章教育与培养 第十章奖励与惩罚 第十一章附则 第一章总则 第一条为贯彻国务院《全民所有制工业交通企业设备管理条例》，加强设备管理，结合机械工业情况，特制定本规定。 第二条设备是建设社会主义的物质技术基础，机械工业各级管理部门和企业必须坚持设计、制造和使用维修相结合，预防为主．使用、维护和计划检修相结合，修理、改造和更新相结合，技术管理和经济管理相结合，专业管理和群众管理相结合的原则，做好设备管理工作。 第三条机械工业设备管理的基本任务是：贯彻国家的方针、政策、法规和规定，通过技术、经济和组织措施，对企业主要生产设备进行综合管理，做到综合规划、合理选购、及时安装、正确使用、精心维护、科学检修、安全生产、适时改造和更新，不断改善和提高企业的技术装备素质，为机械工业的生产发展、技术进步、提高经济效益服务。 第四条机械工业各级领导要重视设备管理，积极采用先进的管理方法和科学技术新成果，不断提高企业设备管理和维修水平，以适应国民经济发展的需要。 第五条机械工业设备管理实行分级管理。机械工业各级设备管理部门，负责对企业设备管理工作进行业务指导和监督检查。 第六条全民所有制企业的设备属国家所有，管好、用好、维修好、改造好设备，保证国家财产不受损失，使设备经常保持良好的技术状态．保证企业生产发展的需要，是机械工业各级领导必须履行的重要职责。 在厂长（经理）的职责和责任制里，都必须明确地把保持设备完好和提高企业装备素质作为目标管理的一项重要内容，作为考核企业承包经营工作的主要指标之一。 第七条机械工业设备管理的范围是把对构成企业固定资产的生产用设备的管理。 企业生产用设备统一由设备动力部门管理。其工作内容包括对设备规划、造型、购置、安装、调试、使用、维修、改造，更新和报废的全过程实行综合管理。 第二章各级组织的职责 第八条省、自治区、直辖市、计划单列市机械工业管理部门在设备管理工作中的主要职责是： （1）贯彻执行国家有关设备管理的方针、政策、法规和规定，制定本地区设备管理的规章、制度；（2）负责本地区机械工业设备管理工作的组织领导、监督检查和协调服务； （3）协同当地经委组织地区性的检修专业化协作，推动检修社会化和配件商品化工作； （4）组织本地区、本行业设备管理的经验交流和职工的业务技术培训，为企业的设备管理提供信息和咨询服务； （5）负责编报上级需要的统计表。
商办工业企业设备管理实施办法2020最新版
商办工业企业设备管理实施办法2020最新版 本办法根据 ___发布的《全民所有制工业交通企业设备管理条例》及有关规定，结合商办工业的具体情况制定了关于商办工业企业设备的管理办法，下文收集的资料，仅供参考! 第一章总则 第一条本办法根据 ___发布的《全民所有制工业交通企业设备管理条例》及有关规定，结合商办工业的具体情况制定。 第二条各级商业、粮食厅(局)和供销社(以下简称商业行政部门和供销社)，商办工业的主管部门以及商办工业企业，都应贯彻执行本办法。 第三条企业的设备管理应当依靠技术进步、促进生产发展和预防为主，坚持设计、制造与使用相结合，维护与计划检修相结合，修理、改造与更新相结合，专业管理与群众管理相结合，技术管理与经济管理相结合的原则。 第四条企业设备管理的主要任务，是通过对生产设备的设计、购置、安装、使用及维护、检修、更新改造直至设备报废的全过程进
行综合管理，使设备经常处于良好的技术状态，不断提高企业技术装备素质，充分发挥设备的效能，取得良好的投资效益。 第五条商业行政部门、供销社、主管部门要按照分级管理的原则，负责对企业设备管理工作进行业务指导和监督检查。要鼓励设备管理和检修工作的社会化、专业化协作，支持对设备管理和维修技术的科学研究和合理化建议。 第六条企业应积极采取先进的设备管理方法和维修技术，不断提高设备管理和维修技术现代化水平。企业设备管理的主要经济、技术考核指标，应当列入厂长(经理)任期责任目标。 第二章商业行政部门、供销社和主管部门在设备管理工作中的基本职责 第七条全国的商办工业企业设备管理工作，由商业部科技司归口管理、部署、组织和协调。 第八条商业部设备管理工作的基本职责是： (一)贯彻执行国家有关设备管理的方针、政策和法规，制定商办工业设备管理的规划和;
大数据的七大核心具体价值
大数据的七大核心具体价值随着移动互联网的飞速发展，信息的传输日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，纵观整个移动互联网领域，数据已被认为是继云计算、物联网之后的又一大颠覆性的技术性革命，毋庸置疑，大数据市场是待挖掘的金矿，其价值不言而喻。可以说谁能掌握和合理运用用户大数据的核心资源，谁就能在接下来的技术变革中进一步发展壮大。 大数据，可以说是史上第一次将各行各业的用户、方案提供商、服务商、运营商以及整个生态链上游厂商，融入到一个大的环境中，无论是企业级市场还是消费级市场，亦或政府公共服务，都正或将要与大数据发生千丝万缕的联系。 近期有不少文章畅谈大数据的价值，以及其价值主要凸显在哪些方面，这里我们对大数据的核心具体价值进行了分门别类的梳理汇总，希望能帮助读者更好的获悉大数据的大价值。核心价值究其用户到底是谁？ 谈及价值，首先必须要弄清楚其用户到底是谁？有针对企业数据市场的，还有针对终端消费者的，还有针对政府公共服务的；其次要弄清楚大数据核心价值的表现形式、价值的体现过程以及最后呈现的结果。 商业的发展天生就依赖于大量的数据分析来做决策，对于企业用户，更关心的还是决策需求，其实早在BI时代这就被推上了日程，经过十余年的探索，如今已形成了数据管理、数据可视化等细分领域，来加强对决策者的影响，达到决策支持的效果。还有企业营销需求，从本质上来说，主要聚焦在针对消费者市场的精准营销。 对于消费者用户，他们对大数据的需求主要体现在信息能按需搜索，并能提供友好、可信的信息推荐，其次是提供高阶服务，例如智能信息的提供、用户体验更快捷等等。 还有，大数据也不断被应用到政府日常管理和为民服务中，并成为推动政府政务公开、完善服务、依法行政的重要力量。从户籍制度改革，到不动产登记制度改革，再到征信体系建设等等都对数据库建设提出了更高的目标要求，而此时的数据库更是以大数据为基础的，可见，大数据已成为政府改革和转型的技术支撑杠杆。 数据，除了它第一次被使用时提供的价值以外，那些积累下来的数据海洋并不是无用的废物，它还有着无穷无尽的“剩余价值”，关于这一点，人们已经有了越来越多的认识。事实上，大数据已经开始并将继续影响我们的生活，接下来让我们共同探索大数据的核心价值吧！当然这是需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现的。 《大数据时代》一书作者维克托认为大数据时代有三大转变：“第一，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不是依赖于随机采样。更高的精确性可使我们发现更多的细节。第二，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。适当忽略微观层面的精确度，将带来更好的洞察力和更大的商业利益。第三，不再热衷于寻找因果关系，而是事物之间的相关关系。例如，不去探究机票价格变动的原因，但是关注买机票的最佳时机。”大数据打破了企业传统数据的边界，改变了过去商业智能仅仅依靠企业内部业务数据的局面，而大数据则使数据来源更加多样化，不仅包括企业内部数据，也包括企业外部数据，尤其是和消费者相关的数据。 随着大数据的发展，企业也越来越重视数据相关的开发和应用，从而获取更多的市场机会。一方面，大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性；此外还能够降低企业的交易摩擦成本；更为关键的是，大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平，降低了企业经营的风险。 一、大数据助企业挖掘市场机会探寻细分市场
电子工业设备管理办法
电子工业设备管理办法 （1988年2月2生日电子工业部发布） 第一章总则 第二章设备分级归口管理 第三章设备购置、验收及移交生产使用的程序 第四章设备的登记、建帐、立卡与统计 第五章关键设备的管理 第六章设备的使用、维护修理和更新改造 第七章事故管理 第八章闲置和封存设备的管理 第九章设备的出租和调拨 第十章设备的报废 第十一章设备管理工作的主要技术经济指标与报表 第十二章教育培训 第十三章奖惩 第十四章附则 附件一:关键设备划分标准 附件二:动力运行事故分类表 第一章总则 一、为贯彻国务院颁发的《全民所有制工业交通企业设备管理条例》，加强电子工业的设备管理，提高生产技术装备水平和经济效益，保证安全生产和设备正常运行，特制定本办法。本办法适用于全民所有制电子工业的企、事业单位（以下简称企、事业）；集体所有制企、事业单位和中外合资企业可参照执行。二、电子工业企、事业单位所有的固定资产设备，是电子工业生产、科研和国防现代化建设重要的物质技术基础。管好、用好、修好设备，对发展生产、提高经济效益和实现企业现代化均具有重要的意义。 三、列入企、事业的固定资产设备，必须同时具备以下两个条件： 1．使用年限在1年以上； 2．单价在规定标准（企业单位单价为800元，事业单位单价为500元）以上。 各省、自治区、直辖市电子工业主管部门可在此两个条件的基础上，根据现行会计制度规定，结合本单位具体情况做出补充规定，以便于对固定资产设备的管理。 四、《本办法》所称固定资产设备，系指基本建设完工验收交付生产、专项基金及自筹购置、自制、有偿和无偿调入的符合固定资产条件的设备。 五、设备管理与维修要贯彻执行依靠技术进步、促进生产发展和预防为主的方针，坚持“制造与使用维修相结合”“修理、改造与更新相结合”，“维护保养与计划检修相结合”，“技术管理与经济管理相结合”，“专业管理与群众管理相结合”的原则；动力设备的管理并要贯彻“安全、可靠、经济、合理”的方针。 六、设备管理的基本任务是按照国家的方针、政策，通过技术、经济和组织措施，对电子工业企、事业主要生产设备进行综合管理，做到全面规划、合理配置、择优选购、正确使用、精心维护、科学检修、适时
大数据时代下的精准营销
Marketing | 市场营销 MODERN BUSINESS 现代商业22 大数据时代下的精准营销 叶涛涛 刘碧池 河海大学企业管理学院 江苏常州 213000 摘要:近些年来互联网的不断成熟也促进了大数据的发展，而大数据也为精准营销的进一步发展提供了必要条件。本文通过对大数据与精准营销的概述来进一步论述大数据给精准营销的发展带来的优势，同时也揭示可能带来的问题及其解决方案，以期对企业在进行精准营销时提供一定的理论支持。关键词:大数据；企业；精准营销；策略 随着时代的进步与发展，科学技术的发展也呈现出日新月异的面貌，由互联网催生出的大数据的概念也逐渐进入大众的视野，在大数据时代的背景下，企业可以将所有的现象与事实都进行数据化分析。由此给企业的市场营销工作带来了新的机遇与挑战，企业只有及早形成用大数据思维思考问题的习惯，才能轻松应对新挑战，抓住机遇，实现企业长远的发展。 一、大数据与精准营销的概述 (一)大数据 大数据最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在《大数据时代》提出，指的是不采用随机分析法即抽样调查法，而是采用所有数据进行分析与预测，大数据的“大”只是相对意义，指所有数据，强调数据的完整性。 大数据的特征是数据量大、数据种类多、时效性强、蕴藏价值大，在人手一个手机的今天，几乎每个软件都会在你不知情的情况下就搜集你的信息，现在互联网公司每天能搜集到的数据是没有互联网以前我们完全无法想象的。企业可以通过搜集到的大量的各种类型的以上信息的数据化和数字化，通过电脑的分析来得出用户的需求和喜好以及市场的主体偏好，进而制定有效的营销策略，进行精准的广告投放和市场定位。 (二)精准营销 精准营销的理论是由市场营销的基础上发展而来。市场营销观念随着社会的发展发生了一系列的演变与发展，随着社会环境由供小于求逐渐向供大于求的客观现实发展，市场营销的理论也得到不断完善，从最初的生产观念发展到今天的全营销观念，企业也意识到企业体系要紧密围绕营销进行组织，企业从研发、生产、定价、战略等方面都要以客户为中心、以客户需求为导向展开。精准营销的概念也由此发展而来，即建立以准确定位为基础的、依托现代信息技术手段的个性化客户通信服务系统，通过数据来研究消费者的所需所想，实现精准的广告投放和直接销售，其基本目标有两个：开源和节流。“二八法则”提到企业80%的利润来自20%的顾客，“开源”即通过信息化工具来发现企业的这20%的“重要客户”，通过个性化的营销手段开发其中的新顾客并同时留住忠诚顾客。“节流”指的是减少成本，提高效率，比如广告的精准投放。在大数据背景下的精准营销通过“开源”与“节流”来增加企业利润，提高企业的整体竞争力。 二、大数据时代下的精准营销现状 (一)用大数据为客户“画像” 客户“画像”指的是企业通过将自己的运营系统以及客户维护系统收集到的数据进行分析，为客户信息贴上标签，以形成客户信息的完整图像。依托大数据的海量数据对顾客的消费习惯、消费偏好等有利于企业进行针对性营销策略的制定的方面进行分析，切实把握住消费者的核心需求，以此为基础进行产品的创新与改进，提高用户群体对公司产品的黏度，培养忠诚的顾客，有利于企业在激烈的市场竞争环境中抓住发展的机遇和企业的长远发展。 (二) 广告的精准投放 广告的作用是什么？提高品牌和产品在消费者心中的知名度和赞誉度。当潜在顾客对企业的产品产生需求时，广告就会引导消费者选购企业的相关产品。所以，当企业运用搜集到的数据通过相关性等算法进行分析时，就能将消费者可能有消费欲望的产品推送给他，很大可能性就满足了顾客的刚需，直接刺激了消费者的消费欲望，实现了将潜在客户转化为客户的目标，以此做到精准投放。同时通过顾客是否消费推送产品的反馈数据收集，扩充数据库，以此又提升了算法结果的精准性，也提升了顾客的满意度。因为精准投放面对的是小范围的特定用户，因此也能降低企业的营销成本，提高广告的反馈率。 (三)实现交叉销售 交叉销售的成功开展也要借助大数据来实现。交叉销售是借助C R M ，在销售人员完成了已有目标之后，主动进行市场拓展，发掘更多的潜在客户需求，以此来销售更多的产品或服务的营销模式。具体来说，企业通过对客户的消费数据进行分析来研究其消费习惯，对那些消费关联性较大的产品可以进行捆绑销售或者将他们的摆放区域进行统一，方便顾客的联动购买，以此带来更多的购买量。在大数据的支持下，只要企业对客户数据进行深度研究从而挖掘其中的大众消费习惯，借此进行商品的优化组合，就能轻易实现由一个顾客向多名顾客拓展的目标。 (四)满足顾客个性化需求 日本社会学家三浦展曾提出“四个消费时代”的理论，这其中第三时代是趋向于个性化的消费；第四时代是重视“共享”的时代。中国正处于从第三消费时代向第四消费时代转变的过程，消费者一方面要求个性化需求得到满足，另一方面追求简约、环保和共享，追求人与自我和所处环境的联系。因为这个时代的大部分消费者是愿意用高价来换取个性化的定制服务的，那么企业就可以在营销活动中通过收集消费者的数据，针对消费者的个性化需求以及消费习惯，制定针对性的、科学性的营销方案，以获得更多的利润。 (五)改善营销途径 营销信息的传播渠道各种各样，针对不同类型的产品或服务其市场推广效果也有可能有较大差别，运用一些公司的成熟的归因模型，营销人员能够评估他们在市场营销中投入了大量成本的活动的成效，以此找出对收益有较大贡献的那些途径。然