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1、从大数据到智能制造读后感近日，在繁忙的工作中有幸读到了由李杰、倪军和王安正三位教授联袂著作的从 大数据到智能制造这本书，该书以大数据与智能制造的关系为视角，系统地阐述了如 何利用大数据解决和避免在制造过程中的可见和不可见问题。 作为制造行业的制造部门 共通系的我来说感慨颇深、深受启发。这本书总共分为三篇：导引篇、案例分析篇和专家访谈篇。分别从理论和实践对如 何运用大数据去预测需求、预测制造、解决和避免不可见问题的风险，和利用数据去整 合产业链和价值链。数据本身不会说话，也不会直接创造价值，真正为企业带来价值的 是数据分析之后产生的信息的意义和行动的价值。FY17上半年公司主推的 VAA附加价值
2、分析活动，在这个埋藏金挖掘的过程中，第一步就是通过对大量数据的深入挖掘，去 分析探讨其中的非附加价值，进而对非附加价值进行定义，利用大数据进行附加价值和 非附加价值的可视化， 最后通过改善对非附加价值进行削减突破，进而开展各种改善活 动进行 cost down 。中国是制造大国， 西方国家又这样一句话 “To live well， a nation must produce well ”， 说明制造也是一个国家综合国力的最重要的体现，也是决定民众生活质量的重要条件。随着“工业4.0”、“NNMI计划”和“ IVI”的提出，我国也感受到了来自世界各位新技术 战略的压力，也相继提出了“中国制造20
3、25”，“互联网 +”和“供给侧改革”等多项措施。除了技术的革新，我们从中更不难发现的是中国制造哲学的进步，作为制造企业， 目标即为以低成本生产高质量的产品； 通过全流程改善降低浪费。所有的流程都离不开 大数据的分析。在公司的整个运营过程中，每年都会进行OB和RB的经营数值预测和设定，在这个过程中就需要整合大量的数据，从数据中进行以往的review和今后的action plan，今 年更是联协INZ,通过GP4数据模拟的导入，通过建模来推动材料、装备、工艺、测量 和维护这五个环节。通过智能制造的第六个关键因素建模( Modeling )，基于大数据， 从而对生产线体的配布有直观、超前的判断。分析大数据枯燥无谓，但是对于制造企业的发展必不可少，作为制造型企业的员工 要更加重视基础数据的收集，以数据为基础进行革新、改革和发展。制造部党支部周楠
