大数据制造的特点？

一、大数据制造的特点？

1、规模性

大数据的第一个特点就是“数量大”。大数据的数据量是惊人的，随着技术的发展，数据量开始爆发性增长，达到TB甚至PB级别。例如，淘宝网平常每天的商品交易数据约20TB（1TB=1024GB），全球最大设计平台Facebook的用户，每天产生的日志数据超过了300TB（日志数据是记录用户操作记录的，并非发帖内容）。

大数据如此庞大的数据量，是无法通过人工处理的。需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术来处理这些大数据。

2、多样性

大数据广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。大数据大体上可以分为三类，分别是结构化数据、非结构化的数据、半结构化数据。

结构化数的特点是数据间因果关系强，比如息管理系统数据、医疗系统数据等；非结构化的数据的特点是数据间没有因果关系，比如音频、图片、视频等；半结构化数据的特点是数据间的因果关系弱。比如网页数据、邮件记录等。

3、高速性

大数据的交换和传播是通过互联网、云计算等方式实现的，远比传统媒介的信息交换和传播速度快捷。大数据与海量数据的重要区别，除了大数据的数据规模更大以外，大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求。

实时分析而非批量分析，数据输入、处理与丢弃立刻见效，几乎无延迟。数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。

4、价值性

价值性是大数据的核心特点。现实中大量的数据是无效或者低价值的，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据。比如，某宝电商平台每天产生的大量交易数据（大数据），通过一些算法可以分析出具有某些特征的人喜欢什么类型的商品，然后根据客户的特征，给其推荐TA喜欢的商品。

二、智能制造的十大特点？

1. 自动化程度高：智能制造系统能够自动完成生产过程中的各项任务，减少人力投入。2. 数据化生产：智能制造系统实时采集和分析生产数据，以优化生产过程，提高生产效率和质量。3. 网络化互联：智能制造系统通过互联网实现设备、工作站和企业内外部的信息共享和协作。4. 柔性生产：智能制造系统能够根据不同的需求灵活调整生产线和工艺流程，实现个性化定制生产。5. 智能调度：智能制造系统能够根据订单和生产情况进行实时调度，提高生产计划的准确性和效率。6. 可视化管理：智能制造系统通过数据可视化技术，实现对生产过程的可视化监控和管理。7. 自适应优化：智能制造系统能够根据实时的生产数据进行调整和优化，提高生产效率和质量。8. 安全可靠：智能制造系统具备网络安全保护能力，确保生产数据的安全性和可靠性。9. 环保节能：智能制造系统通过优化生产过程和能源利用，实现资源的节约和环境的保护。10. 协同创新：智能制造系统能够实现企业内外部的协同创新，促进产品和技术的不断升级和创新。

三、数据制造的优点？

数字化制造可以帮助制造企业提高制造规划和生产流程两个方面的生产力。

1、数字化制造采用一致的综合生产设计方法，使产品、流程、工厂和资源信息在整个变更流程中实现相互关联，并可被查看和处理。

2、数字化制造可在一个受控的环境中优化零件制造流程。除了机器加工和工装指令之外，还可以灵活地生成能够显示二维和三维零件信息的工作指令。

3、数字化制造的仿真功能可以对机械手和自动化程序进行仿真检验，从而，有助于企业降低调试成本。

4、利用数字化制造，您可以更快地创建工厂模型，并确保产量增加前，它们在最佳的布局、物料流程以及生产量条件下运行。

5、数字化制造提供用以分析尺寸变化的图形环境，因此，可被用于支持六西格玛和精益制造方案。

6、数字化制造系统为坐标测量机（CMM）和数控（NC）机器工具生成了完整的、可检验的CAD机器检验程序，从而，使整个组织更便于分享质量数据。

7、通过数字化制造，可以实时利用产品生命周期数据来完成生产流程。

数字化制造是指在数字化技术和制造技术融合的背景下，并在虚拟现实、计算机网络、快速原型、数据库和多媒体等支撑技术的支持下，根据用户的需求。迅速收集资源信息，对产品信息、工艺信息和资源信息进行分析、规划和重组，实现对产品设计和功能的仿真以及原型制造。进而快速生产出达到用户要求性能的产品整个制造全过程。

数字化制造定义的内涵数字化制造就是指制造领域的数字化，它是制造技术、计算机技术、网络技术与管理科学的交叉、融和、发展与应用的结果，也是制造企业、制造系统与生产过程、生产系统不断实现数字化的必然趋势。

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四、智能制造的特点？

智能制造的特点：

1、产品智能化。产品智能化是把传感器、处理器、存储器、通信模块、传输系统融入各种产品，使得产品具备动态存储、感知和通信能力，实现产品可追溯、可识别、可定位。计算机、智能手机、智能电视、智能机器人、智能穿戴都是物联网的“原住民”，这些产品从生产出来就是网络终端。而传统的空调、冰箱、汽车、机床等都是物联网的“移民”，未来这些产品都需要连接到网络世界。专家估计，到2020年这些物联网的“原住民”和“移民”加起来将超过500亿个，且这个进程将持续10年、20年甚至50年。

2、装备智能化。通过先进制造、信息处理、人工智能等技术的集成和融合，可以形成具有感知、分析、推理、决策、执行、自主学习及维护等自组织、自适应功能的智能生产系统以及网络化、协同化的生产设施，这些都属于智能装备。在工业4.0时代，装备智能化的进程可以在两个维度上进行：单机智能化，以及单机设备的互联而形成的智能生产线、智能车间、智能工厂。需要强调的是，单纯的研发和生产端的改造不是智能制造的全部，基于渠道和消费者洞察的前段改造也是重要的一环。二者相互结合、相辅相成，才能完成端到端的全链条智能制造改造。

3、生产方式智能化。个性化定制、极少量生产、服务型制造以及云制造等新业态、新模式，其本质是在重组客户、供应商、销售商以及企业内部组织的关系，重构生产体系中信息流、产品流、资金流的运行模式，重建新的产业价值链、生态系统和竞争格局。工业时代，产品价值由企业定义，企业生产什么产品，用户就买什么产品，企业定价多少钱，用户就花多少钱——主动权完全掌握在企业手中。而智能制造能够实现个性化定制，不仅打掉了中间环节，还加快了商业流动，产品价值不再有企业定义，而是由用户来定义——只有用户认可的，用户参与的，用户愿意分享的，用户不说你坏的产品，才具有市场价值。

4、管理智能化。随着纵向集成、横向集成和端到端集成的不断深入，企业数据的及时性、完整性、准确性不断提高，必然使管理更加准确、更加高效、更加科学。

五、华为制造的特点？

“任何新产品设计时所采用的新技术、新工艺、新材料等，90%必须是以前产品曾经用过的，或是从市场上成熟的产品中原封不动搬来的，只有10%是自己的，否则一律不得进入生产程序。”——华为研发部

在强调知识产权重要性的今天，“拿来主义”被很多外行认为是一件很没有面子的事情。尤其当被冠以“自主知识产权”的帽子之后，更会受到很多冷嘲热讽。

但实际上，“拿来主义”是一种最快的学习路径，创新应该站在前人的肩膀上前进，而并非“闭门造车”。

拿来主义并不是单纯的抄袭，而是对于前人的成果，借鉴并且吸收，然后加以完善；对于自己不具备、不擅长的核心技术，可以直接购买，尽快跟上时代脚步。

华为便是依靠这么一条捷径，快速地缩小了与竞争对手的差距，并且参与到了国际化的竞争中。

拿来主义的好处可以总结为以下几点：

1、省去前期大量的研发开销和时间，避免盲目的投入。

2、可以快速将产品推向市场，进而用销售收入和利润来反哺产品的研发。

3、被拿来的产品和技术往往是经历过市场检验的，在此基础上的改进也更容易被市场接受。

4、可以集中精力在自己擅长的领域，提高人均产出。

5、在消化吸收的过程中，可以充分学习，快速提高。

1、省去前期大量的研发开销和时间，避免盲目的投入。

2、可以快速将产品推向市场，进而用销售收入和利润来反哺产品的研发。

3、被拿来的产品和技术往往是经历过市场检验的，在此基础上的改进也更容易被市场接受。

4、可以集中精力在自己擅长的领域，提高人均产出。

5、在消化吸收的过程中，可以充分学习，快速提高。

与发达国家相比，中国在人才、创新政策、基础设施、法律环境等方面并不具备优势，但是人力成本却在快速攀升。

“天下武功、唯快不破”，中国制造业企业应该抓紧利用工程师红利，尽快缩小与国际巨头的差距。

华为拿来的，或许不仅仅是核心技术，还有追赶国际巨头过程中最为稀缺的时间。

重点国家关键竞争力驱动因素得分

东南亚国家制造业劳动成本

二、压强原则

“钉子虽然很小，却可以穿透坚硬的物体，关键原因在于它将冲击力聚集在小小的尖上，从而形成巨大的压强。”——任正非

压强原则的核心在于：在成功关键因素和战略生长点上，以超过主要竞争对手的强度配置资源，要么不做，要做，就极大的集中人力、物力和财力，实现重点突破。

华为研发部门第一个践行了压强原则，1993年，在华为资金极度匮乏之际，任正非将所有资源集中投入到C&C08交换机的研发当中，最终突破了这一项核心技术，并获得了巨大的市场成功。

之后，万门数字程控交换机、GSM全套移动通信设备、光网络设备……几乎所有的重大产品都是通过压强原则突破的。

持续的研发投入是压强原则的支撑。

过去10年，华为累计研发投入超过3100亿元，过去一年的研发费用已经超过700亿元，几乎每年都保持保持在20%以上的增长速度（2013年除外），占销售收入的占比稳定在10%左右，近几年还有不断提升的趋势。

即使是在2008年金融危机爆发的时候，竞争对手纷纷削减研发投资，华为的研发却超过100亿，增长20%，在2011年通信行业遭遇天花板的时候，华为更是用超过200亿的研发费用来寻找突破口。

华为研发费用保持20%以上增长

华为研发费用占比重稳定在10%左右

A股的制造业企业，近几年研发费用的占比有显著上升，从10年前的0.28%上升到2016年的2.71%，增长约10倍，可以看出制造业企业对于研发越来越重视，但是和华为相比仍然有一定差距，未来研发费用占比继续提升是大势所趋。

A股制造业企业研发投入占比

三、以客户为导向

“客户是我们的衣食父母，绝不能把客户关系看作买卖关系，更不能为了签署合同直奔一把手而轻视职务低的客户。这既是我们做人的原则，也是做市场必须坚守的原则。”——任正非

制造业的服务水平有时候比产品价格或者技术更加重要。特别是现在很多行业，产品的性能或者价格已经相差无几，谁能带来更好的用户体验便成为了制胜的关键。

华为的很多产品也并不是一开始就以技术领先对手，而往往是“用三流的产品卖出了一流的市场”，然后在不断与客户沟通反馈的过程中完善产品的设计，进而加深与客户的关系。

比如在1998年的黑龙江市场，当时西门子、阿尔卡特等电信巨头只有4、5个人负责，而华为在黑龙江办事处员工总数达到220人，分别驻扎在12个地区营业部。

一旦客户有任何需求都可以在第一时间反馈，特别是当设备出现问题的时候，响应时间的快慢直接决定了客户损失的大小。

华为通过这种模式与客户发展成为了可信赖的伙伴关系，为日后的长久合作打下了坚实的基础。

更为关键的是，通过与客户保持紧密的联系，搜集和获取大量的用户信息，通过分析与判断，可以更好的把握未来市场的发展方向。

“宽带”在1999年开始成为市场主流业务，而华为早在两年之前已经做好了布局，待市场爆发的时候便可以顺势而为，先发制人。

相比之下，以技术为导向的日本制造业在近几年的国际竞争中已经越发显得力不从心，被带上了“固执、执拗”等帽子。

日本企业总是试图推销自己最领先的技术，而往往忽视了市场是否需要这么先进的技术。领先市场半步是好的，而如果领先的太多，无人能动，确容易事倍功半。从近几年夏普、JDI等龙头持续巨亏便可见一斑。

映射：还有哪些“华为”？

制造业中，像华为一样经历了先做大、后做强的企业还有很多，比如格力、吉利、海康、三一等。

在起步的时候都面临着残酷的国际和国内竞争，但是在市场迅速扩容的阶段，能够抓住机遇，获得超越行业平均水平的增长，持续扩大市场份额。等到形成一定的规模效应之后，在着力打造品牌，进军高端，最后成为行业的领头羊。

在做大做强的过程中，这些企业八仙过海各显神通。

格力利用自己超强的成本控制能力，通过打价格战，把竞争对手纷纷挤出市场，公司在净利率最低的时候不到3%，但是随着竞争格局的重塑，目前已经回到了13%以上的水平；

吉利从低端车型做起，在普遍不被看好的情况下收购沃尔沃提升技术，现在已经成为了自主品牌中强有力的竞争者；

海康在发展的初期选择和国内外大的安防系统集成商合作，打入了奥运会等标志性市场，成功树立了品牌形象；

三一在行业爆发的时候率先采用信用销售等策略打开销售渠道并且建立了海外工厂，最终穿越周期，开启了成为全球巨头的道路。

很多和华为有着类似基因的公司正在制造业市场上引领风骚，相信华为的成功只是一个开始，背后一定会是中国制造业的崛起

六、数据的特点？

一是数据本身是对一个事实的描述，代表某件事物的客观描述，即用“数字符合”代表事物；

二是数据分结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。现在利用较多的是结构化数据，企业的ERP、SAP数据库里的数据基本上都属于结构化数据。半结构化数据、非结构化数据现在利用并不太多，但比结构化数据更能说明事物的本质，如视频、音频、场景数据。而且80%的数据是非结构化的，这也是第一代、第二代Ai瓶颈，第三代认知智能兴起的原因，也是千城数智自主研发芊姬智脑的原因一一因为只有基于认知智能的芊姬智脑才能更有效处理汽车下沉市场及丰富车生活的半结构和非结构数据，赋能及服务汽车流通上游及整体汽车产业链，促进汽车数字的产业化和汽车产业的数字化；

三是数据生产需要成本投入，需要投入硬件、软件、人工成本；如果要购买，需要支付对方一定的费用。

四是数据具有互补性。单个的数据价值并不大，只有数据规模达到一定的程度，而多个维度且具有较好的及时性时数据才有用，规模维度、及时性等对其作用的发挥会产生很大的影响。

五是数据具有无限性。数据具有可复制、可共享、无限增长和供给的品质。数据资产不需要折旧、摊销，它会越用越多。数据资产本身是无限增长，它每年都在增值，而不是被消耗。

六是数据资产成为数字经济时代的关键生产要素。农业时代的关键生产要素是土地、劳动力，工业时代的关键生产要素是资本、技术。数字经济时代的核心生产要素是数据，数据是国家和企业的核心资产，也是未来取之不尽的新石油。

七、数字制造技术的特点？

(1）在数码技术中一般都采用二进制，因此凡元件具有的两个稳定状态都可用来表示二进制，（例如 “高电平”和“低电平”），故其基本单元电路简单，对电路中各元件精度要求不很严格，允许元件参数有 较大的分散性，只要能区分两种截然不同的状态即可。这一特点，对实现数字电路集成化是十分有利的。

（2）抗干扰能力强、精度高。由于数码技术传递加工和处理的是二值信息，不易受外界的干扰，因而抗 干扰能力强。另外它可用增加二进制数的数位提高精度。

（3）数码信号便于长期存贮，使大量可贵的信息资源得以保存。

（4）保密性好，在数码技术中可以进行加密处理使一些可贵信息资源不易被窃取。

（5）通用性强，可以采用标准化的逻辑部件来构成各种各样的数码系统。

八、制造竞争策略的特点？

竞争战略的类型，1.成本优先战略，它是指企业通过扩大规模，加强成本控制，在研究开发、生产、销售、服务和广告等环节把成本降低到更低限度，成为行业中的成本优先者的战略。

2.差别化战略，它是指企业向市场提供与众不同的产品或服务，用以满足客户的不同需求，从而形成竞争优势的一种战略。

3.集中化战略，它是指企业把经营战略的重点放在一个特定的目标市场上，为特定的地区或特定的消费群体提供特殊的产品或服务。

九、制造业的特点？

高端制造业具有技术含量高、资本投入高、附加值高、信息密集度高，以及产业控制力较高、带动力较强的特点。 　1、高技术含量是指高端制造业采用了比较先进的技术，集聚了大批研发、技术人才有较强的自主创新能力，产品中凝结了较高的技术含量。

2、高资本投入是因高端制造业的核心技术往往研发难度大、工艺复杂，攻克这些核心技术必须支付高额研发费用；此外，企业生产所需仪器、设备、材料往往本身就具有较高的价值，需要较高的购置费用。

3\高产品附加值是因高端制造业企业的产品中体现了研发成果、先进生产设备、产品品牌等多方面的价值。

4、高信息密集度是指高端制造业企业要在竞争中取得优势，必须掌握研发、市场、产业政策、竞争对手策略等各方面的信息，确保信息传递畅通和高效利用。

5、高控制力是指高端制造业企业在产业链中处于控制节点位置，具有一定的垄断特性，能够影响其他企业的行为。

6、强带动力是指高端制造业企业拥有先进的技术设备和较强的创新能力，可以对上下游企业进行辐射和技术溢出，从而对整个产业链的技术创新和竞争力提升都具有较强的带动作用。

十、数据化管理十大特点？

1、应用背景：大规模管理

2、硬件背景：大容量磁盘

3、软件背景：有数据库管理系统

4、处理方式：联机实时处理, 分布处理批处理

5、数据的管理者：数据库管理系统

6、数据面向的对象：整个应用系统

7、数据的共享程度：共享性高，冗余度小

8、数据的独立性：具有高度的物理独立性和逻辑独立性

9、数据的结构化：整体结构化，用数据模型描述

10、数据控制能力：由数据库管理系统提供数据安全性、完整性、并发控制和恢复能力