大数据在制造业中的应用
大数据在汽车制造行业的应用1
大数据在汽车制造行业的应用在当今快速发展的汽车制造行业中，大数据技术已经被广泛应用来协助优化汽车制造过程、提高生产效率和降低成本以及改善用户体验等问题，这些问题对于汽车制造商非常关键。
下面将介绍大数据在汽车制造行业的应用。
1.质量控制方面的应用大数据可以帮助汽车制造商识别和减少质量问题，并提高产品的质量。
利用大数据技术分析生产过程中生成的大量的车辆和零部件数据，制造商可以以独特的方式进行分析处理，快速定位和发现产品制造中的潜在问题，并确保及时进行调整和解决。
2.生产效率和优化方面的应用大数据可以协调生产系统，以帮助汽车生产商巨大的提高生产效率。
汽车生产过程中，每个阶段都会产生大量的数据，比如车辆质量、生产线运作数据、物料采购、员工信息等等。
利用大数据技术，能够通过实时监测生产过程，追踪数据，识别问题，避免延误或停滞并进行快速反应。
3.预测性维护方面的应用大数据技术还可以帮助优化维护过程，提高汽车制造的效率和可靠性。
通过收集和分析汽车运行数据和传感器采集的数据，并基于算法生成模型，在车辆保养方面实现更加敏捷和高效的模式。
在新车销售前，车辆制造商就可以将维护计划整合到车辆制造中，以保证正常服务。
4.大数据在营销方面的应用大数据技术在汽车制造行业中的应用也包括了以获得更好的让潜在客户，谁可能会购买汽车的目标市场，以提供更准确的广告。
从信息的角度，制造商可以在社交媒体上收集人们的打卡，进而分析客户的偏好、需求等信息，配合现代化的数字营销策略，有效地提高营销效果和客户满意度。
总之，大数据技术在汽车制造领域的应用不仅可提高生产效率和产品质量，以及降低成本，更重要的是，它可以为汽车制造商提供预测性的维护和优化服务，提升客户体验。
汽车制造商将继续利用大数据来优化运营，在未来创造更高质量、更高效能和更加具有吸引力的汽车。
制造业中如何利用大数据分析优化生产流程
制造业中如何利用大数据分析优化生产流程在制造业中，生产流程是关乎企业效益和竞争力的重要环节。
随着科技的不断发展，大数据分析在优化生产流程中发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨如何利用大数据分析来优化制造业的生产流程。
一、引言随着信息化的快速发展，制造业也逐渐从传统的人工操作向自动化、智能化发展。
这使得制造过程中产生了海量的数据，包括原材料采购、生产设备运行状态、质量控制等方面。
如何有效地利用这些数据，优化生产流程，提高生产效率和产品质量，成为了制造业中急需解决的问题。
二、大数据在制造业中的应用1. 数据采集与存储为了进行大数据分析，首先需要对制造过程中的数据进行采集和存储。
通过传感器、仪表等设备，可以实时监测和采集到生产过程中的各种数据。
这些数据可以存储在云端平台或企业内部的数据仓库中，以便后续的分析和挖掘。
2. 数据清洗与预处理由于采集到的数据可能存在缺失、异常或噪声等问题，需要进行数据清洗和预处理。
通过数据清洗，可以去除不准确或无效的数据，提高数据的质量。
同时，还可以进行数据归一化、特征选择等处理，以便后续的分析和建模。
3. 数据分析与挖掘在数据清洗和预处理完成后，就可以利用各种数据分析和挖掘技术对数据进行深入的分析。
例如，通过数据挖掘算法可以挖掘出隐藏在数据中的规律和模式。
通过数据分析，可以了解生产设备的运行状况、产品质量的变化趋势等信息，为生产流程的优化提供依据。
4. 生产流程优化根据数据分析的结果，可以对生产流程进行优化。
例如，可以通过分析生产设备的运行状态，提前预测设备故障，并进行维护和修复，避免了停机损失。
另外，通过对原材料采购数据的分析，可以优化供应链管理，减少成本和资源的浪费。
5. 实时监控与反馈大数据分析不仅可以用于对历史数据的分析，还可以实时地对生产过程进行监控和反馈。
通过实时监控，可以及时发现生产异常和质量问题，并进行快速响应。
同时，还可以借助数据可视化技术，将分析结果直观地展示给决策者，帮助其做出及时的决策。
纺织工程中的大数据应用分析
纺织工程中的大数据应用分析在当今数字化时代，大数据已成为各个领域创新和发展的重要驱动力，纺织工程也不例外。
纺织行业作为传统的制造业，面临着日益激烈的市场竞争和多样化的消费需求，大数据的应用为其带来了新的机遇和挑战。
一、纺织工程中大数据的来源纺织工程中的数据来源广泛且多样。
首先是生产环节，从原材料的采购、纺纱、织布、印染到后整理，每一个步骤都会产生大量的数据，如原材料的质量和成本数据、生产设备的运行参数、工艺参数、产品质量检测数据等。
其次，销售和市场方面的数据也至关重要。
包括客户的订单信息、销售渠道的销售数据、市场需求的趋势分析、消费者的偏好和反馈等。
再者，供应链环节的数据也不容忽视。
如供应商的交货时间、物流运输的时效和成本等。
此外，企业内部的管理数据，如人力资源管理数据、财务数据等，也能为企业的决策提供支持。
二、大数据在纺织工程生产环节的应用1、优化生产工艺通过对生产过程中积累的大量工艺参数和质量检测数据进行分析，企业可以找出最优的生产工艺组合，提高产品质量和生产效率。
例如，在纺纱过程中，分析纱线的强度、细度等指标与纺纱速度、捻度等工艺参数之间的关系，从而调整工艺参数，生产出更符合市场需求的纱线。
2、设备维护与预测性维修生产设备在运行过程中会产生大量的数据，如温度、振动、压力等。
利用大数据技术对这些数据进行实时监测和分析，可以提前发现设备的潜在故障，实现预测性维修，减少设备停机时间，提高设备的利用率。
3、质量控制大数据可以实现对产品质量的实时监控和分析。
在生产线上安装传感器，实时采集产品的质量数据，一旦发现质量异常，能够及时调整生产工艺，确保产品质量的稳定性。
三、大数据在纺织工程销售与市场中的应用1、精准营销通过对消费者的购买历史、浏览记录、偏好等数据进行分析，企业可以实现精准营销。
向消费者推送符合其需求和偏好的产品信息，提高营销的效果和转化率。
2、市场趋势预测分析市场销售数据和行业报告，企业能够预测市场需求的变化趋势，提前调整产品结构和生产计划，以适应市场的变化。
大数据分析在制造业中的工艺优化与产品质量改进
大数据分析在制造业中的工艺优化与产品质量改进随着信息技术的快速发展和智能制造的兴起，大数据分析在制造业中的作用变得越来越重要。
在制造领域中，大数据分析可以帮助企业进行工艺优化和产品质量改进，提高生产效率和产品质量。
本文将探讨大数据分析在制造业中的具体应用，并分析其对工艺优化和产品质量改进的影响。
一、大数据分析在工艺优化中的应用1. 数据收集与整理：制造业生产过程中会产生大量的数据，包括传感器数据、设备日志、生产线数据等。
大数据分析可以帮助企业收集和整理这些数据，建立起完整的数据集。
2. 数据预处理：在进行大数据分析之前，首先需要对数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、缺失值处理等。
通过数据预处理，可以使得数据更加干净、准确，为后续的分析提供可靠的基础。
3. 工艺优化模型建立：通过对生产数据的分析，可以建立起工艺优化的模型。
这些模型可以基于机器学习算法，通过对大量实验数据的学习，挖掘出工艺参数和产品质量之间的关系，并找到最佳的工艺参数组合。
4. 工艺参数优化：基于建立的工艺优化模型，可以利用大数据分析技术，像工厂主管推荐最佳的工艺参数组合，以达到生产效率和产品质量的双重优化。
5. 生产过程监控：大数据分析可以实时监控生产过程中的数据变化，并及时发现异常情况。
通过监控数据，可以帮助企业快速响应生产过程中的问题，加快故障排除，并提高生产线的稳定性和可靠性。
二、大数据分析在产品质量改进中的应用1. 数据驱动的质量改进：借助大数据分析技术，企业可以对生产过程中的质量数据进行深入的分析和挖掘。
通过对产品质量数据的分析，可以找出质量问题的根源，制定相应的改进措施，提高产品的合格率。
2. 故障预测与预防：利用大数据分析技术，可以对设备传感器数据进行实时监测和分析，发现设备故障的潜在迹象。
通过对故障数据的预测和分析，企业可以采取相应的预防措施，提前防止设备故障的发生，确保生产线的稳定运行。
3. 品质溯源与反馈：通过大数据分析，可以实现对产品品质的溯源和反馈。
制造业如何利用大数据优化生产流程
制造业如何利用大数据优化生产流程随着信息技术的发展和大数据的普及应用，制造业也开始深入利用大数据技术来优化生产流程。
大数据在制造业中具有广泛的应用前景，可以帮助企业进行生产过程的监控和控制，提高生产效率和质量。
本文将探讨制造业如何利用大数据优化生产流程的方法与实践案例。
一、数据采集与存储在制造业中，大数据的应用离不开对数据的准确采集和高效存储。
企业可以通过传感器等物联网设备对生产过程中的关键数据进行实时采集，并将这些数据进行存储和分析。
例如，可以采集机器设备的运转情况、温度湿度数据、产品质量数据等。
数据存储可以选择便于管理和分析的云平台或者自建的数据中心，确保数据的安全性和可靠性。
二、数据分析与挖掘采集到的数据需要通过适当的算法进行分析和挖掘，以发现潜在的生产问题和改进点。
制造业可以应用机器学习和深度学习等技术，对大数据进行模式识别、异常检测和预测分析。
通过分析数据，企业可以找到生产过程中的瓶颈和瑕疵，进一步优化生产流程。
例如，可以通过数据分析得出最佳的生产时间段、设备维护周期和产品调整方案等，从而减少生产成本，提高生产效率。
三、实时监控与调整基于大数据的生产流程优化也离不开实时监控和调整。
通过对生产过程中的实时数据进行监控，企业可以及时发现异常情况并采取相应的措施。
例如，当设备温度过高或产出品质出现波动时，系统可以自动发出警报并通知操作人员进行调整。
实时监控和调整可以保证生产过程的稳定性和一致性，有效降低生产事故和不良品率。
四、供应链管理与预测大数据还可以应用于制造业的供应链管理和预测。
通过对供应链中的数据进行分析，企业可以准确把握市场需求和材料供应情况，避免库存过剩和缺货的问题。
同时，通过数据分析可以预测销售量和生产需求，为生产计划和物料采购提供参考。
合理的供应链管理和预测可以帮助企业降低库存和运营成本，提高客户满意度。
五、人工智能与自动化大数据的应用还可以促进制造业的智能化和自动化发展。
通过数据分析和机器学习，可以实现设备的智能监控和故障预警，提高设备的维护效率和可靠性。
制造业大数据分析与应用方案
制造业大数据分析与应用方案第1章制造业大数据概述 (4)1.1 大数据概念与制造业发展 (4)1.1.1 大数据概念 (4)1.1.2 制造业发展 (4)1.2 制造业大数据的特点与挑战 (4)1.2.1 特点 (4)1.2.2 挑战 (4)1.3 制造业大数据的应用场景 (5)1.3.1 产品设计优化 (5)1.3.2 生产过程优化 (5)1.3.3 质量管理与控制 (5)1.3.4 供应链管理优化 (5)1.3.5 售后服务与市场预测 (5)第2章数据采集与预处理 (5)2.1 数据源识别与采集技术 (5)2.1.1 数据源识别 (5)2.1.2 数据采集技术 (6)2.2 数据预处理方法与策略 (6)2.2.1 数据清洗 (6)2.2.2 数据集成 (6)2.2.3 数据变换 (6)2.3 数据质量评估与提升 (7)2.3.1 数据质量评估 (7)2.3.2 数据质量提升 (7)第3章数据存储与管理 (7)3.1 大数据存储技术 (7)3.1.1 分布式存储 (7)3.1.2 云存储 (8)3.1.3 存储区域网络（SAN） (8)3.2 数据仓库与数据湖 (8)3.2.1 数据仓库 (8)3.2.2 数据湖 (8)3.3 数据管理策略与优化 (8)3.3.1 数据冗余与备份 (8)3.3.2 数据生命周期管理 (8)3.3.3 数据优化策略 (8)第4章数据挖掘与分析算法 (9)4.1 监督学习算法及应用 (9)4.1.1 线性回归算法 (9)4.1.2 逻辑回归算法 (9)4.1.3 决策树算法 (9)4.1.4 支持向量机算法 (9)4.2 无监督学习算法及应用 (9)4.2.1 Kmeans聚类算法 (9)4.2.2 层次聚类算法 (9)4.2.3 主成分分析（PCA）算法 (9)4.3 深度学习算法及应用 (10)4.3.1 卷积神经网络（CNN）算法 (10)4.3.2 循环神经网络（RNN）算法 (10)4.3.3 长短时记忆网络（LSTM）算法 (10)4.3.4 自编码器（Autoenr）算法 (10)4.3.5 对抗网络（GAN）算法 (10)第5章生产过程优化 (10)5.1 生产计划与排程优化 (10)5.1.1 数据收集与处理 (10)5.1.2 生产计划优化 (10)5.1.3 排程策略优化 (11)5.2 生产过程监控与故障诊断 (11)5.2.1 生产数据采集与传输 (11)5.2.2 生产过程监控 (11)5.2.3 故障诊断与预测 (11)5.3 能耗分析与优化 (11)5.3.1 能耗数据采集与处理 (11)5.3.2 能耗分析与评价 (11)5.3.3 能耗优化措施 (11)第6章产品设计与研发 (11)6.1 基于大数据的产品设计方法 (11)6.1.1 大数据在产品设计中的应用 (12)6.1.2 数据采集与预处理 (12)6.1.3 数据分析技术在产品设计中的应用 (12)6.2 研发过程数据挖掘与分析 (12)6.2.1 研发过程数据挖掘的意义 (12)6.2.2 研发过程数据挖掘方法 (12)6.2.3 研发过程数据分析实例 (12)6.3 产品迭代与优化 (12)6.3.1 基于大数据的产品迭代策略 (12)6.3.2 产品优化方法及实践 (12)6.3.3 持续迭代与优化 (12)第7章质量管理与提升 (13)7.1 质量数据采集与分析 (13)7.1.1 数据采集 (13)7.1.2 数据分析 (13)7.2 质量预测与控制策略 (13)7.2.1 质量预测 (13)7.2.2 控制策略 (13)7.3 质量改进措施与效果评估 (14)7.3.1 质量改进措施 (14)7.3.2 效果评估 (14)第8章供应链优化 (14)8.1 供应链数据集成与共享 (14)8.1.1 数据采集与整合 (14)8.1.2 数据共享机制 (14)8.1.3 数据分析与挖掘 (14)8.2 供应商评价与选择 (15)8.2.1 供应商评价指标体系 (15)8.2.2 供应商评价方法 (15)8.2.3 供应商选择策略 (15)8.3 库存管理与优化 (15)8.3.1 库存数据分析 (15)8.3.2 库存优化策略 (15)8.3.3 库存风险管理 (15)8.3.4 智能库存决策支持系统 (15)第9章市场营销与客户关系管理 (15)9.1 市场数据分析与预测 (15)9.1.1 市场数据收集与处理 (15)9.1.2 市场趋势分析 (15)9.1.3 市场预测模型构建 (16)9.2 客户细分与价值评估 (16)9.2.1 客户数据整合与分析 (16)9.2.2 客户细分策略 (16)9.2.3 客户价值评估模型 (16)9.3 营销策略优化与实施 (16)9.3.1 营销策略制定 (16)9.3.2 营销策略优化 (16)9.3.3 营销策略实施与监控 (16)第10章制造业大数据应用案例与展望 (17)10.1 国内外制造业大数据应用案例 (17)10.1.1 国内制造业大数据应用案例 (17)10.1.2 国外制造业大数据应用案例 (17)10.2 制造业大数据发展趋势与挑战 (17)10.2.1 制造业大数据发展趋势 (17)10.2.2 制造业大数据挑战 (17)10.3 未来制造业大数据创新应用展望 (17)10.3.1 智能制造 (17)10.3.2 数字孪生 (17)10.3.3 工业互联网平台 (17)10.3.4 绿色制造 (18)第1章制造业大数据概述1.1 大数据概念与制造业发展1.1.1 大数据概念大数据是指在规模（数据量）、多样性（数据类型）和速度（数据及处理速度）三个方面超出传统数据处理软件和硬件能力范围的数据集合。
通用设备制造业 数字化应用案例
通用设备制造业数字化应用案例通用设备制造业是指生产各种通用设备的行业，包括机床、纺织机械、农业机械、食品机械、包装机械等。
随着信息技术的发展，数字化应用已经逐渐渗透到通用设备制造业中，提升了生产效率、产品质量和企业竞争力。
下面列举了10个通用设备制造业中的数字化应用案例。
1. 机器人智能化：通用设备制造业中广泛应用机器人来替代人工操作，提高生产效率和产品质量。
通过数字化技术的应用，机器人可以实现自主学习、感知和决策，提高生产线的智能化水平。
2. 传感器网络：通用设备制造业中的设备和工件可以通过传感器网络实现实时数据采集和监测。
这些数据可以用于设备状态监控、生产过程优化和预测性维护，提高设备的可靠性和生产效率。
3. 虚拟仿真：通用设备制造业中，通过虚拟仿真可以模拟和优化产品的设计和生产过程。
虚拟仿真技术可以帮助设计师在计算机上进行产品设计和性能测试，减少实际制造和测试的时间和成本。
4. 云计算平台：通用设备制造业中的企业可以利用云计算平台来管理和分析生产数据。
云计算平台可以实现数据的集中存储、共享和分析，帮助企业实现生产过程的数字化管理和优化。
5. 智能监控系统：通用设备制造业中的生产线可以通过智能监控系统实现全面监控和控制。
智能监控系统可以实时监测设备的运行状态、产品质量和生产效率，及时发现和解决问题，提高生产线的稳定性和效率。
6. 物联网技术：通用设备制造业中的设备和产品可以通过物联网技术实现互联互通。
设备和产品可以通过传感器和通信模块实现数据采集和远程控制，帮助企业实现设备的智能化和远程管理。
7. 大数据分析：通用设备制造业中产生了大量的生产数据，通过大数据分析可以挖掘出有价值的信息。
企业可以利用大数据分析技术来优化生产过程、改进产品设计和预测市场需求，提高企业的竞争力。
8. 人工智能应用：通用设备制造业中的生产过程可以通过人工智能技术实现自动化和智能化。
例如，通过机器学习算法可以实现产品质量的自动检测和分类，帮助企业提高产品质量和生产效率。
大数据发展的应用领域
大数据发展的应用领域
大数据技术的应用领域非常广泛，以下是一些主要的应用领域：
1. 金融领域：大数据技术在金融行业的应用包括风险管理、信用评估、投资决策、市场预测等方面。
2. 医疗领域：大数据技术在医疗行业的应用包括疾病预测、治疗方案优化、患者健康管理等方面。
3. 零售领域：大数据技术在零售行业的应用包括销售预测、客户行为分析、供应链管理等方面。
4. 交通领域：大数据技术在交通行业的应用包括交通拥堵预测、智能交通系统、公共交通管理等方面。
5. 能源领域：大数据技术在能源行业的应用包括能源消耗分析、能源管理优化、能源效率提升等方面。
6. 制造业：大数据技术在制造业的应用包括生产过程优化、质量管理、供应链管理等方面。
7. 教育领域：大数据技术在教育行业的应用包括学生学习分析、教学质量评估、教育资源共享等方面。
8. 政府领域：大数据技术在政府行业的应用包括公共安全管理、社会治理、城市规划等方面。
总之，大数据技术在各行各业中都有着广泛的应用前景，可以帮助企业和组织更好地了解市场和客户需求，提高生产效率和管理水平，实现更好的商业和社会价值。
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大数据在制造企业中的应用
近年来出现的人力短缺、工资上涨、产品交付期短和市场需求变动大等问题，使
得制造业正面临新一波转型挑战。如何在控制生产成本的同时，还能提高生产力
与效率，则是转型的主要目的。在这样的背景下，德国、美国等制造业发达国家
无不积极推动“工业4.0”。“工业4.0”本质上是通过信息物理系统实现工厂的
设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据
中心进行存储、分[1]。大数据的作用不仅局限于此，析，形成决策并反过来指导
生产它可以渗透到制造业的各个环节发挥作用，如产品设计、原料采购、产品制
造、仓储运输、订单处理、批发经营和终端零售。
1 大数据使得订单处理方式有了质的变化
大数据的核心作用在于预测。大数据可以快速精准地预测市场趋势和客户需求，
并对客户进行细分，为其提供量身定制的合适服务。企业通过大数据的预测结果，
便[2]。即企业可可以得到潜在订单的数量，然后直接进入产品的设计和制造以及
后续环节以通过大数据技术，在客户下单之前进行订单处理。而传统企业通过市
场调研与分析，得到粗略的客户需求量，然后开始生产加工产品，等到客户下单
后，才开始订单处理。这大大延长了产品的生产周期。如海尔集团于2013年1
月构建了SCRM（社交化客户关系管理）会员大数据平台。销售人员可进行大数
据分析，精准预测出个体消费者的需求，实现了在客户下单之前进行订单处理。
2 大数据使得仓储运输和批发经营不复存在
由于大数据能够精准预测出个体消费者的需求以及消费者对于产品价格的期望
值，企业在产品设计制造之后，可直接派送到消费者手中。虽然此时消费者还没
有下单，但是消费者最终接受产品是一个大概率事件。这使得企业不存在库存过
剩的问题， 也就没有必要进行仓储运输和批发经营。
3 大数据使原料采购
更加科学
大数据技术可以从数据分析中获得知识并推测趋势，可以对企业的原料采购的供
求信息进行更大范围的归并、匹配，效率更高。大数据通过高度整合的方式，将
相对独立的企业各部门信息汇集起来，打破了原有的信息壁垒，实现了集约化管
理，可以根据轻重缓急，更加科学合理地安排企业的财政支出。其次，利用大数
据的海量存储．
与快速数据处理功能，可以对采购的原料的附带属性（节能、节水、环保等）进
行更加精细化的描述与标准认证，通过分类标签与关联分析，可以更好地评估企
业采购资金的支出效果。此外，大数据能预测原材料的价格以及原材料品质的好
坏。这使制造业企业更加科学地采购原材料成为可能，企业可以采购到质优价低
的原材料。
4 大数据使得产品设计制造更加优化
借助大数据技术，人们可以对原物料的品质进行监控，发现潜在问题立即做出预
[3]
。以便能及早解决问题从而维持产品品质大数据技术还能监控并预测加工设备
未警，来的故障几率，以便让工程师即时执行最适决策。大数据技术还能应用于
精准预测零[3]。件的生命周期，在需要更换的最佳时机提出建议，帮助制造业者
达到品质成本双赢例如，日本汽车公司Honda将大数据分析技术应用于电动车电
池上。由于电动车不像汽车或油电混合车一样，可以使用汽油作为动力来源，其
唯一的动力就是电池，所以Honda希望进一步了解电池在什么情况下，绩效表现
最好、使用寿命最长。Honda公司通过大数据技术，可以搜集并分析车辆在行驶
中的一些资讯，如：道路状况、车主的开车行为、开车时的环境状态等，这些资
讯一方面可以帮助汽车制造公司预测电池目前的寿命还剩下多长，以便即时提醒
车主做更换，一方面也可以提供给研发部门，做为未来设计电池的参考。
再如BMW公司应用大数据分析，在短短的12周时间内降低80%的零件报废率。
一台汽车需要的零件有很多种，其中一个是与引擎结合的引擎上盖。以前，BMW
要等到最终引擎组装阶段，将引擎上盖组装完成后才知道到这个零件能否使用，
如果不能使用就只好将整个引擎报废。而通过大数据技术，BMW公司在引擎生产
线上可以做即时的检测与分析，倘若品管没有问题则直接进到最后的组装程序，
但若零件品质不好且无法修补则直接报废，或者零件品质不好但能经过其他方式
修补，则在修补后再度进行品管测试，借此提高生产效率并降低报废率。
5 大数据使得终端零售畅通无阻
通过大数据技术，企业可以了解整个供应链中需求和供应的变化，从而促进了产
品的终端零售。如沃尔玛的零售链平台提供的大数据工具，将每家店的卖货和库
存情况大数据成果向各公司相关部门和每个供应商定期分享。供应商可以实现提
前自动补货，这不仅减少门店断货的现象，而且大规模减少了沃尔玛整体供应链
的总库存水平，提高了整个供应链条和零售生态系统的投入回报率，创造了非常
好的商业价值。
当今，世界各国始终致力于以技术创新引领产业升级，而大数据的利用使得资源．
[4]
。因此，大数据节约、环境友好、可持续发展，智能化、绿色化的发展趋势得
以实现 背景下的制造业领域将具备广阔的市场空间和前景，这是制造业企业的
莫大机遇。．