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智能数字工厂如何实现?

时间:2018-09-29 08:06  浏览:3 来源:www.hzjux.com
实现 智能数据工厂 (www.hzjux.com)的前提是数据的智能化。只有数据生产方式智能化,才能保证数据资源转化更加有效率,才能充分应对不断升级变化的市场需求。如何做到生产方式智能化?

智能数据工厂

如果把数据资源作为原材料进行分类,根据所有者不同,可以分为自有数据、外部数据、其他非直接数据。

自有数据出自需求方自己的系统。对生产制造企业而言,自有数据是生产经营管理等各个方面产生的数据;对金融机构而言,自有数据是客户信息、经营信息;对政府而言,自有数据包括了服务监管、指导统计等相关数据。

外部数据指那些需求方较为容易获得的宏观经济数据、行业动态、国际环境。

其他非直接数据,主要依靠数据挖掘和采集技术来获得,在智能数据工厂中,这些数据来自于该公司在相关领域的数据采集能力。

为了更好的将这些数据进行应用,智能数据工厂创造了“数据拼图”概念,保证自有数据、外部数据和非直接数据能够无缝拼接,形成多维度数据集,使原材料品类质量都达到可以生产的水平。“数据拼图”可以随着多个维度数据的不断增加而不断扩充,具有很好的适应性和延展性。它通过一定的计算方法,可以有效地保证自有数据、外部数据和非直接数据能够无缝拼接,形成多维度数据集,使原材料品类质量都达到可以生产的水平。

将“数据拼图”转化为最终的成果产品,不仅需要数据专家为数据挖掘、清洗、加工以及接口服务提供支持,还需要了解需求方真实想法的业务专家提供业务发展方向。 

无论是数据专家还是业务专家,他们的思维都不受限制,业务专家思考可能性,数据专家确定可行性,共同发挥创造力,用更加高效的手段为需求方提供解决方案。

在使用数据拼图的初期,专家们建立模型并且把这一过程生产线化,搭建出实验室生产线环境,并且利用数据不断的交叉检验。经过多轮验证后,金电联行推出了标准智能生产线1.0用于实际生产。在生产线运作实际过程中,初代智能生产线会有更多新数据加入,利用专家加深度学习的人工智能技术,可以非常快速的校正生产线并且实现生产线升级,也就是从1.0升级为2.0,以此类推。

智能生产线将在为人工智能提供用武之地的同时,唤醒人工智能巨大的潜力,从而使这两个领域的技术和应用出现加速发展的趋势。

这一套从原材料到生产工业不断优化再到实现应用的过程,包含了具有前瞻性和与时俱进的构建布局,以专业的知识和技能建立的数据和最终应用之间的通路。这一集成了数据资源、云计算技术、人工智能、专家经验的有机体,就是智能数据工厂。

新兴生产力

智能数据工厂是一个复杂的、动态的多极互动链条。内部与外部、内部各子系统、外部各相关体系都是在交互式运动中不断完善、不断升级。智能数据工厂不仅能够生产满足需求的优质数据应用,并且能够实现生产过程的规范化、规模化,实现大数据应用质与量的共同提升。除此之外,数据工厂还打通了数据价值的各个环节,跳脱了传统业务逻辑的束缚。

目前,智能数据工厂已经在政府、金融机构、产业等多个领域开展了应用实践。

在政府社会治理领域,智能数据工厂打造出多种符合政府社会治理需求的应用。这些应用不仅充当了社会经济数据挖掘器、经济发展趋势的预言者,还能够实现GDP管理、经济运行分析、产业预测,为政府提供智能决策支持。

在金融领域,智能数据工厂为金融机构打造更加高效的客户服务系统,为金融机构的客户(投资机构或个人)提供智能金融服务,包括投资咨询建议、投资分析报告、资产类别选择、投资组合选择以及风险管理等。

在产业领域,智能数据工厂与工业4.0完美结合,匹配《中国制造业2025》的需求,打通数据生产与工业制造,打造出市场需求和产品价格预测、生产运行和企业管理优化(链接物联网和探测设备)、供应商智能管理等多种应对工业发展需求的应用。

未来,智能数据工厂将不会是一种固有形态,而是一个不断根据数据自动变化的超级生态,不是依靠产品经理推动,而是依靠数据专家和业务专家来推动,让市场的需求自然暴露,然后为市场生产更有开创性的应用。