工业大数据文章

㈠ 一文读懂工业大数据的脉络

一文读懂工业大数据的脉络

工业大数据不同于大数据，具有自己独特的特征。本文着重从工业大数据的定义与范畴、来源、特征、技术及应用领域、面临的问题等，全面剖析工业大数据的方方面面，让你一文读懂工业大数据的脉络！

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、到订单、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。

——工业大数据来源——

我们所谈的工业大数据，不完全等同于企业信息化软件中流淌的数据，从业界的共识看，主要来源有三类，第一类是企业经营相关的业务数据，这类数据来自企业信息化范畴，包括企业资源计划（ERP）、产品生命周期管理（PLM）、供应链管理（SCM）、客户关系管理（CRM）和环境管理系统（EMS）等，此类数据是工业企业传统的数据资产。

第二类是机器设备互联数据，主要是指工业生产过程中，装备、物料及产品加工过程的工况状态、环境参数等运营情况数据，通过MES系统实时传递，目前在智能装备大量应用的情况下，此类数据量增长最快。

第三类是企业外部数据，这包括了工业企业产品售出之后的使用、运营情况的数据，同时还包括了大量客户、供应商、互联网等数据状态。

——工业大数据特征——

笔者曾就工业大数据特征及数据驱动工业价值创造等话题，专门采访过工业大数据领域知名专家——美国科学基金会（NSF）智能维护系统（IMS）中心主任李杰教授，他表示：工业大数据与互联网大数据最大的区别在于工业大数据有非常强的目的性，而互联网大数据更多的是一种关联的挖掘，是更加发散的一种分析。

除此之外，两者在数据的特征和面临的问题方面也有不同。有别于互联网大数据，工业大数据的分析技术核心要解决“3B”问题：

1）Below Surface —— 隐匿性，即需要洞悉背后的意义

工业环境中的大数据与互联网大数据相比，最重要的不同在于对数据特征的提取上面，工业大数据注重特征背后的物理意义以及特征之间关联性的机理逻辑，而互联网大数据则倾向于仅仅依赖统计学工具挖掘属性之间的相关性。

2）Broken —— 碎片化，即需要避免断续、注重时效性

相对于互联网大数据的量，工业大数据更注重数据的全，即面向应用要求具有尽可能全面的使用样本，以覆盖工业过程中的各类变化条件、保障从数据中能够提取以反映对象真实状态的信息全面性。因此，工业大数据一方面需要在后端的分析方法上克服数据碎片化带来的困难，利用特征提取等手段将这些数据转化为有用的信息，另一方面，更是需要从数据获取的前端设计中以价值需求为导向制定数据标准，进而在数据与信息流通的平台中构建统一的数据环境。

3）Bad Quality —— 低质性，即需要提高数据质量、满足低容错性

数据碎片化缺陷来源的另一方面也显示出对于数据质量的担忧，即数据的数量并无法保障数据的质量，这就可能导致数据的低可用率，因为低质量的数据可能直接影响到分析过程而导致结果无法利用，但互联网大数据则不同，其可以只针对数据本身做挖掘、关联而不考虑数据本身的意义，即挖掘到什么结果就是什么结果，最典型的就是经过超市购物习惯的数据挖掘后啤酒货架就可以摆放在尿不湿货架的对面，而不用考虑他们之间有什么机理性的逻辑关系；

换句话说，相比于互联网大数据通常并不要求有多么精准的结果推送，工业大数据对预测和分析结果的容错率远远比互联网大数据低的多。互联网大数据在进行预测和决策时，仅仅考虑的是两个属性之间的关联是否具有统计显著性，其中的噪声和个体之间的差异在样本量足够大时都可以被忽略，这样给出的预测结果的准确性就会大打折扣。比如当我觉得有70％的显著性应该给某个用户推荐A类电影，即使用户并非真正喜欢这类电影也不会造成太严重的后果。但是在工业环境中，如果仅仅通过统计的显著性给出分析结果，哪怕仅仅一次的失误都可能造成严重的后果。

——工业大数据技术：算法与模型——

有了工业数据的大量积累，但并不等于直接的商业收益，中间隔着一道非常关键的通道——工业大数据技术。近几年，很多大数据专家和行业专家也在争执：数据量重要还是大数据算法更重要，双方各执一词。比如Googole就认为数据量的多寡至关重要，甚至直言：更多的数据胜过更好的算法。这种观点与我们意识认知中的“信息越多，就越靠近真相”类似。

而如《The Signal and the Noise》（信号与噪声，作者NateSilver），这本书里面的一个观点是“更多的数据意味着更多的噪声。信号是真相，噪声却使我们离真相越来越远。”所以，人们需要构建有效的算法和模型，去识别和认知何为真相。

在这里暂不讨论到底是数据量重要还是算法模型更重要，但针对工业大数据的有效利用，肯定离不开工业大数据的分析技术。

——工业大数据应用领域（场景）——

一、研发设计：主要用于提高研发人员的研发创新能力，研发效率和质量，支持协同设计，具体体现在：（1）、基于模型和仿真的研发设计；（2）、基于产品生命周期的设计；（3）、融合消费者反馈的设计

二、在复杂生产过程优化的应用：（1）、工业物联网生产线；（2）、生产质量控制；（3）、生产计划与排程；

三、在产品需求预测中的应用

四、在工业供应链优化中的应用

——工业大数据应用发展存在的主要问题——

《工业大数据白皮书2017年版》指出，研究与应用工业大数据，产品大数据是核心，物联大数据是实现手段，集成贯通是基础（业务模式、商业和价值驱动、关键抽取和应用）。而在实践过程中，这三个方面都存在不同程度的难点。

《工业大数据白皮书2017年版》封面

1、产品大数据：产品大数据是工业大数据的根源与核心，但工业制造业领域涵盖十分广泛，行业种类繁多，产品种类数量庞大且仍在不断增长，如何规范产品大数据的定义与分类方法，建立规范的、属性明确的、可查询可追溯可定位的产品大数据，将是顺利应用工业大数据的前提。

2、物联接入设备：物联大数据是实现工业大数据畅通流动的必要手段，但在工业实际应用中，工业软件、高端物联设备不具备国产自主可控性，物联接入的高端设备的读写不开放，形成设备信息的孤岛，数据流通不畅，突破这种束缚是实现工业大数据的关键。

3、信息集成贯通：集成贯通的难点在于商业驱动、打通关键点和环节，掌控产品源和设备，持续优化。

㈡ 工业大数据是什么，及其对企业未来发展的作用

1、工业大数据是什么？

工业大数据是指涵盖工业领域中整个产品的全生命周期，所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。

2、这些数据对未来企业的作用

在这里就举两个例子来说明，当然也是鉴于篇幅的关系，不能把所有的工业数据的应用都分享出来。

首先是产品的生产流程和进度的工业数据，这个工业数据主要是提供给生产计划部门和销售部门使用的，例如生产计划部门可以根据一个产品的生产流程制定详细的生产结合，并评估每个流程节点的生产周期，生产成本等等，以便快速的协调生产计划，合理控制生产周期。

而生产进度的工业数据可以让销售部门的销售人员更加对客户的产品形成控制力，同时也可以实时的将这些生产进度数据分享给客户知悉，从而坚定客户对我们的信心，这对于生产订单的实施和后续订单的吸引都有非常大的好处。

再例如产品质量的工业数据，我们可以通过对每个产品，以及产品对应的工艺流程来分门别类的统计与质量相关的合格率，废品率，不合格类型，报废类型等等，通过这些数据来提升企业生产能力，从而提升企业的产品质量和缩短企业的产品生产周期，甚至大幅度的降低企业生产成本。

而如果是传统的制造企业的话，虽然很多企业也在对一些工业数据进行手工采集和制表归类，但是如何更好的去应用就是一个非常大是问题了，甚至根本就从来都没有使用过。

㈢ 制造企业如何借力工业大数据

制造企业如何借力工业大数据
工业大数据和原来的信息化有何区别？
简单来说，1990年代以前，大部分企业都在做企业内部信息化，这被称为第一次浪潮。1990年代以后，互联网开始席卷全球，企业相继进行互联网化。而随着信息化与工业化的深度融合，工业大数据悄然兴起，这也将成为下一个提升制造业生产力的技术前沿。在清华大学工业大数据研究中心主任王建民看来，工业大数据即第三次工业变革，它以智能互联的产品为核心载体，而不单纯只是通过互联网增值。
王建民认为，在制造业的利润越来越低的情况下，工业大数据可以帮助中国企业提高产品在使用维护阶段的利润。最重要的是，利用数据进行跨界运营，能够为企业带来新的生存空间。
利用大数据抢占价值高地
为什么工业大数据对当下的中国企业来说，有着如此深远的意义？
事实上，在王建民看来，一个复杂装备的生命周期分三个阶段，即：开发制造阶段（Beginning of Life，简称BOL）、使用维护阶段（Middle of Life，简称MOL）、回收利用阶段（即End of Life，简称EOL）。
原来，制造企业将重心放在开发制造阶段，企业的核心目标就是将装备设计制造出来。而产品售卖给消费者后，就和企业没有关系或者变得无关紧要了。所以生命周期的第二、三阶段，常常被企业忽略。但装备的价值真正体现在用户的使用体验上，而不在于制造，尽管制造由质量决定。但消费者在使用阶段的流畅程度，才能反映出产品的最终功效。
加工制造环节的确能够产生很多利润，但在当前环境下，生产制造的利润越来越薄，使企业越来越难以为继。而中国是一个制造大国，更是一个使用大国，制造业的兴衰事关重大。王建民认为，只有利用大数据抢占价值高地，实现产品智能化，才能实现从“中国制造”到“中国创造”的转变，从“生产型制造”到“服务型制造”转变，这也是“中国制造2025”战略的应有之义。
跨界运营是工业互联网转型的核心
和之前很多技术一样，工业大数据并非横空出世，而是一脉相承。但又有新的变化，这种新的变化，在王建民看来，其核心在于连接，将原来孤立的机器连接起来，将人和机器连接起来，将不同的企业、行业连接起来。
事实上，这种连接已经产生了巨大的价值，有很多企业已经开始实践了。
例如：将人和产品联系起来，可以实现产品创新。日本科研人员设计出一种新型汽车座椅，根据驾驶者的体重、压力值等数据识别主人，以判断驾驶者是否为主人，从而决定是否启动。
又例如：将两个不同领域连接起来，可以实现销售模式的创新。欧洲人可以做到今天卖明天的风电，怎么卖？他们根据一系列数据，对明天的风力精准地进行测算，从而实现当天交易。这是风电装备在整个大气环境下进行的跨界运营的绝佳案例。
还有一个例子，《哈佛商业评论》曾经发表过一篇文章叫《智慧的互联产品》。美国人认为未来的工业产品应该分为五个阶段，到第四个阶段的时候，装备、产品会进入到一个产品的系统阶段，机器和机器之间可以对话和合作。比如在农业领域，播种器械、收获器械会联合起来到一个农场去作业。而终极阶段是：农业机器的集群和天气的数据，会和种子的数据、灌溉系统的数据联合起来，通过全方位的连接来解决农业生产中的绿色节能问题。
王建民说，通过跨界运营来创新是工业互联网转型的核心。在使用阶段做一个简单的维修、更换配件，不管是预防性维修还是主动维修，都还处于工业互联网的初级阶段。只有通过数据进行跨界运营，才抓住了整个装备制造业在服务阶段转型升级的核心。
工业大数据应避免的三个误区
听上去很美好的工业大数据，如何实践呢？王建民梳理了三大误区，以供企业参考：
一、维修＝运行
在工业领域，维修和运行基本不会分开。但是在工业大数据里，二者是分开的。维修指的是，当产品性能下降的时候，通过更换零件或者其他手段，恢复其产品性能。而运行是指如何使用机器，使它产生价值。
二、产业大数据等同于消费大数据
工业大数据最核心的问题在于分析结果的可靠性。在消费大数据上，如果产品的广告推荐能达到20‰的可靠性，就是搜索引擎的最好水平。但这一数据在工业领域，显然远远不够。因为在工业领域，往往是失之毫厘，差之千里。工业的应用场景对数据准确率的要求达到99.9%，甚至更高，否则就会造成严重的经济损失乃至安全事故的发生。所以，王建民建议，从人员结构上来讲，工业大数据需要数据和产业的人才一起来做。
三、采集的数据越多越好
对于企业而言，机器采集的数据有时候是一个灾难，不是企业采集的所有数据都是有用的。不产生价值的数据就是垃圾信息，对于企业而言就是负担。企业在收集数据之前，首要任务是给数据画像，弄明白自己到底需要什么样的数据。
王建民认为，无论如何，大数据仍然要围绕装备增值服务的业务逻辑，在达到这个目的的过程中，让数据发挥作用，而非简单地只看到数据，而忽略了根本的逻辑。

㈣ 工业大数据包括哪些工业大数据应用在哪些方面

【导读】众所周知，第二次世界大战也称为工业革命，可见工业在生活中是多么的重要，现在工业也已经趋于人工智能化，不过还是处于前期的观望试运行阶段，今天我们就来了解一下大数据在工业方面的应用有哪些，一起来看看吧!

大数据在工业中的应用有哪些?

从需求角度来看，目前国内制造企业对大数据的需求较为明显，但很多用户仍处于观望和试验阶段，不知道如何进行。因此，对于大数据服务提供商来说，有必要结合行业业务，寻找合适的应用场景。

工业大数据的应用有哪些?

互联网给传统制造业带来了挑战，而互联网大数据可以为企业管理者和参与者提供一个新的视角，通过技术创新和开发，以及对数据的全面感知、收集、分析和共享，来审视制造业价值链。所带来的巨大价值正在被传统企业所认可。

然而，不同于目前互联网大数据的火热，工业大数据的应用对于企业来说有着很高的门槛。与互联网不同，行业大数据与行业业务密切相关。因此，对企业的行业积累和对行业业务的深入了解都有很高的要求。此外，行业内的大数据分析比较准确，逻辑关系非常清晰。

工业大数据的应用有哪些?大数据在工业中的应用有哪些?通过大数据分析，企业可以使部门之间的数据更加协调，从而准确预测市场需求缺口。同时，通过更加灵活的工艺管理和更加自动化的生产设备装配调度，实现智能化生产。然而，据我们所知，在中国从事大数据应用的公司并不多。然而，拥有自主知识产权和核心技术的企业并不多。要做好工业大数据的应用，需要有一套严谨的数据推理逻辑，以及平台和工具。目前，国内大数据应用企业还没有足够的能力满足这一需求。

然而，仍有一些大型工业企业处于应用的前沿。以唐山钢铁集团为例，通过引进国际最先进的生产线，实现实时数据采集，与涵宇等企业合作，深入挖掘行业大数据价值，实时生产监控、生产调度、产品质量管理、能源控制等。此外，先进制造企业基于大数据在行业中的应用，将产品、机器、资源、人有机结合，推动基于大数据分析和应用的制造业智能化转型。

综上所述，在“互联网+”时代，用户需求具有实时性、小批量、碎片化、更新快等特点，对传统制造业提出了挑战。工业大数据有其鲜明的特点。随着信息化和工业化的融合，产业大数据的应用为制造业转型升级开辟了一条新途径。深入探讨工业大数据在制造过程中的应用场景和应用，将有利于更好地发挥其支撑作用。

以上就是小编今天给大家整理的关于“工业大数据包括哪些?工业大数据应用在哪些方面?”的相关内容，希望对大家有所帮助。总的来说，大数据的价值不可估量，未来发展前景也是非常可观的，因此有兴趣的小伙伴，尽早着手学习哦!

㈤ 工业大数据是什么，及其对企业未来发展的作用

我国工业大数据处于起步阶段

工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据，是工业互联网的核心，是工业智能化发展的关键。工业大数据是基于网络互联和大数据技术，贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。

工业大数据从类型上主要分为现场设备数据、生产管理数据和外部数据。

——以上数据来源于前瞻产业研究院《中国工业大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

㈥ 大数据论文

大数据论文【1】大数据管理会计信息化解析

摘要：

在大数据时代下，信息化不断发展，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。

同时也面临着一些问题。

本文通过分析管理会计信息化的优势和应用现状以及所面临的的问题，以供企业在实际工作中对这些问题的控制和改善进行参考和借鉴。

关键词：

大数据;管理会计信息化;优势;应用现状;问题

在这个高速发展的信息时代，管理会计的功能已经由提供合规的信息不断转向进行价值创造的资本管理职能了。

而管理会计的创新作为企业管理创新的重要引擎之一，在大数据的时代下，管理会计的功能是否能够有效的发挥，与大数据的信息化，高效性、低廉性以及灵活性等特点是密不可分的。

一、大数据时代下管理会计信息化的优势及应用现状

在大数据时代下，管理者要做到有效地事前预测、事后控制等管理工作，在海量类型复杂的数据中及时高效的寻找和挖掘出价值密度低但是商业价值高的信息。

而管理会计信息化就能够被看做是大数据信息系统与管理会计的一个相互结合，可以认为是通过一系列系统有效的现代方法，

不断挖掘出有价值的财务会计方面的信息和其他非财务会计方面的综合信息，随之对这些有价值的信息进行整理汇总、分类、计算、对比等有效的分析和处理，

以此能够做到满足企业各级管理者对各个环节的一切经济业务活动进行计划、决策、实施、控制和反馈等的需求。

需要掌控企业未来的规划与发展方向就能够通过预算管理信息化来实现;需要帮助管理者优化企业生产活动就能够通过成本管理信息化对

供产销一系列流程进行监控来实现;需要对客观环境的变化进行了解以此帮助管理者为企业制定战略性目标能够通过业绩评价信息化来实现。

(一)预算管理信息化

在这个高速发展的信息时代下，预算管理对于企业管理而言是必不可少的，同时对企业的影响仍在不断加强。

正是因为企业所处的环境是瞬息万变，与此同此，越来越多的企业选择多元化发展方式，选择跨行业经营的模式，经营范围的跨度不断增大。

这就需要企业有较强的市场反应能力和综合实力，对企业的预算管理提出了新的发展挑战要求。

虽然不同企业的经营目标各不相同，但对通过环境的有效分析和企业战略的充分把握，从而进行研究和预测市场的需求是如出一辙的。

企业对需求的考量进而反应到企业的开发研发、成本控制以及资金流安排等各个方面，最终形成预算报表的形式来体现企业对未来经营活动和成果的规划与预测，

从而完成对企业经营活动事后核算向对企业经营活动全过程监管控制的转变。

然而从2013国务院国资委研究中心和元年诺亚舟一起做的一项针对大型国有企业的调研结果中得出，仅仅有4成的企业完成了预算管理的信息化应用，

大型的国有企业在预算管理信息化应用这方面的普及率都不高，足以说明我国整体企业的应用情况也不容乐观。

所以从整体上来讲,预算管理信息化的应用并未在我国企业中获得广泛的普及。

(二)成本管理信息化

企业由传统成本管理企业向精益成本管理企业转换是企业发展壮大的必然选择。

而基于大数据信息系统能够为企业提供对计划、协调、监控管理以及反馈等过程中各类相关成本进行全面集成化管理。

而进行成本管理的重中之重就是对企业价值链进行分析以及对企业价值流进行管理。

企业能够通过成本管理信息化对有关生产经营过程中的原材料等进行有效地信息记录及进行标示，并结合在财务信息系统中产生的单独标签，

使与企业有关的供应商、生产经营过程和销售等的过程全都处于企业的监控。

以此企业可以做到掌握生产经营的全过程，即能够通过财务信息系统实时了解到原材料的消耗，产品的入库及出库等一切企业生产经营活动。

同时，结合价值链的分析和价值流管理，企业通过将生产过程进行有效地分解，形成多条相互连接的价值链，运用信息化手段对企业的

每条价值链的成本数进行有效的追踪监管和综合分析，以此为基础为企业提出改进方案，并使用历史成本进行预测，达到减少企业的不需要的损失及浪费，最终达到优化生产经营过程。

虽然成本管理信息化是企业发展的一个重要趋势，以大数据信息技术为基础的信息系统可以使得企业完成全面的成本管理，给企业的成本管理带来了巨大的推动力。

然而信息化在成本控制方面的实施效果并不是很理想。

(三)业绩评价信息化

业绩评价是对企业财务状况以及企业的经营成果的一种反馈信息，当企业的绩效处于良好状态，代表企业的发展状况良好，

也反映了企业现阶段人才储备充足，发展处于上升期，由此企业定制扩张战略计划。

而当企业的绩效不断减少，代表企业的发展状况在恶化，也反映了企业的人才处在流失状态，企业在不断衰退，此时企业应该制定收缩战略计划。

企业进行业绩评价信息化的建设，通过对信息系统中的各类相关数据进行综合分析，有效地将对员工的业绩评价与企业的财务信息、顾客反馈、学习培训等各方面联系在一起。

对于企业而言，具备一套完善且与企业自身相适应的业绩评级和激励体系是企业财务信息系统的一个重要标志，也是企业组织内部关系成熟的一种重要表现。

然而，如今对于具备专业的业绩评价信息化工具平衡分卡等在企业的发展过程中并未得到广泛的应用。

其中最大的原因应该是对业绩评价的先进办法对于数据信息的要求比较简单，通常可以由传统方式获得。

所以，现如今能够完全将业绩评价纳入企业信息系统，并能够利用业绩评价信息化来提高企业管理效率的企业数量并不多。

二、大数据时代下管理会计信息化存在的主要问题

(一)企业管理层对管理会计信息化不重视

我国企业管理层对企业管理会计信息化建设存在着不重视的问题。

首先，对管理会计信息化概念和建设意义没有正确的认识，有甚至由于对于企业自身的认识不够充分，会对管理会计信息化的趋势产生了质疑和抵触心理。

再者，只有在一些发展较好的企业中进行了管理会计信息化的建设工作及应用，但是，企业应用所产生的效果并不是很理想，进而促使管理会计信息化在企业的发展速度缓慢。

(二)管理会计信息化程度较低

大数据时代下，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。

但是，由于管理会计在我国受重视程度不够，企业在进行管理会计信息化建设的过程中对与软件的设计和应用也要求较高，所以与管理会计信息化建设相关的基础建设还相对较落后。

(三)管理会计信息化理论与企业经管机制不协调

虽然随着国家政策鼓励和扶持，很多行业的不断涌现出新的企业，企业数量不断增多，但是由于这些企业在规模以及效益等方面都存在着较大的差距，同时在管理决策方面也产生了显著地差别。

很多企业在发展的过程中并没有实现真正的权责统一，产生了管理层短视行为，没有充分考虑企业的长远利益等管理水平低下的问题。

三、管理会计信息化建设的措施

(一)适应企业管理会计信息化发展的外部环境

企业在进行管理会计信息化建设时，要结合企业所处的外部环境进行全方面的规划和建设。

在企业进行规划和建设时，国家的法律法规等相关政策占据着十分重要的位置，需要对市场经济发展的相关法律法规进行充分理解和考虑，为企业管理会计信息化建设提供好的法律环境。

管理会计信息化系统的正常运转要求企业处于相对较好的环境之中，以此充分发挥出其应有的作用。

(二)管造合适的管理会计信息化发展内部环境

企业管理会计信息化的良好发展要求企业能够提供良好的内部环境。

树立有效推进企业管理会计信息化建设的企业文化，企业文化作为企业股东、懂事、管理层以及每个员工的价值观念体现，

有利于各级员工都能够正确认识到管理会计信息化建设的重要性，接受管理会计信息化的价值取向。

再者，企业要储备足够的管理会计人才,为管理会计信息化的建设提供源源不断的血液。

同时，为企业管理会计信息化建设提供强大的资金保障。

最后，对企业内部控制体系不断完善，为企业创造长足的生命力，为管理会计信息化赖以生存的环境。

(三)开发统一的企业信息化管理平台

在大数据时代下，信息化不断发展，对于企业而言，会同时使用多种不同的信息系统进行组合使用，并且这种情况在未来也可能将持续下去，企业需要建立综合统一的企业信息化管理平台。

四、结束语

管理会计信息化已经成为企业发展的重要趋势。

同时也面对着一些问题。

因此，相应的措施和不断地完善和改进是必不可少的，以此才能够促进管理会计信息化的不断发展。

作者：李瑞君 单位：河南大学

参考文献：

[1]冯巧根.

管理会计的理论基础与研究范式[J].

会计之友,2014(32).

[2]张继德,刘向芸.

我国管理会计信息化发展存在的问题与对策[J].

会计之友,2014(21).

[3]韩向东.

管理会计信息化的应用现状和成功实践[J].

会计之友,2014(32).

大数据论文【2】大数据会计信息化风险及防范

摘要：

随着科学技术的不断进步和社会经济的不断发展，大数据时代的发展速度加快，同时也推动着会计信息化的发展进程，提高了企业会计信息化工作的效率和质量，资源平台的共享也大大降低了会计信息化的成本。

但大数据时代下会计信息化的发展也存在一定的风险。

本文将会对大数据时代下会计信息化中所存在的风险给予介绍，并制定相应的防范对策，从而使大数据时代在避免给会计

信息化造成不良影响的同时发挥其巨大优势来促进会计信息化的发展进程。

关键词：

大数据时代;会计信息化;风险;防范

前言

近年来经济全球化进程不断加快，经济与科技的迅猛发展，我国在经历了农业、工业和信息时代以后终于踏入了大数据时代。

大数据是指由大量类型繁多、结构复杂的数据信息所组成的`数据集合，运用云计算的数据处理模式对数据信息进行集成共享、

交叉重复使用而形成的智力能力资源和信息知识服务能力。

大数据时代下的会计信息化具有极速化、规模性、智能性、多元化、和即时高效等特点，这使得会计从业人员可以更方便快捷的使用数

据信息，并在降低经济成本的同时有效实现资源共享，信息化效率逐渐增强。

但同时大数据时代下的会计信息化也面临着风险，应及时有效地提出防范对策，以确保会计信息化的长久发展。

一、大数据时代对会计信息化发展的影响

(一)提供了会计信息化的资源共享平台

进入大数据时代以来，我国的科学技术愈加发达，会计信息化也在持续地走发展和创新之路，网络信息资源平台的建立使数据与信息资源可以共同分享，平台使用者之间可以相互借鉴学习。

而最为突出的成就便是会计电算化系统的出现，它改变了传统会计手工做账的方式，实现了记账、算账和报账的自动化模式，

提高了会计数据处理的正确性和规范性，为信息化管理打下基础，推进了会计技术的创新和进一步发展。

但是“信息孤岛”的出现证明了会计电算化并没有给会计信息化的发展带来实质性的变化。

㈦ 工业大数据是什么

工业大数据的本质来是数据驱源动。就象我们以前说大数据一样，并不是一个名词，而是一个技术代名词，指的是基于大数据的分析、可视化，模型等大数据相关的技术和应用。在大数据技术日益成熟的前提下，与产业的深度整合成为大数据发展的下一个重要方向，埃睿迪的iReadyInsights平台，就是与产业深度融合的大数据平台。其被应用于工业、环保、金融等产业，并且有诸多典型客户。

㈧ 以大数据为主题,写一篇1500字的文章

世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思？大数据概念什么意思？大数据分析什么意思？所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢？

七：最后北京开运联合给您总结一下

不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：
1)手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，开运联合等。
3)既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：

㈨ 工业大数据应用在哪些方面

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文将对工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。
1.加速产品创新

客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。
2.产品故障诊断与预测
这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。
3.生产线的大数据应用

现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、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，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。
4.工业供应链分析和优化
当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
5.产品销售预测与需求管理

通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。
6.生产计划与排程

制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，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，是一个巨大的挑战。
大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，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。
帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(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，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么?而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。
7.产品质量管理与分析

传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。
8.工业污染与环保检测
工业大数据应用的价值潜力巨大。但是，实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去，也有这些大数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。

工业大数据的应用将推动工业企业基于对内外部环境相关数据的采集、存储和分析，实现企业与内外部关联环境的感知和互联，并利用工业大数据分析技术开展挖掘分析，支撑工业企业基于数据进行决策管控，提升企业决策管控的针对性、有效性。