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大数据与PLM

2013/5/1    来源:e-works    作者:e-works  王聪  李翔整理      
关键字:大数据  PLM  CIMdata  
2013年4月19号,由中国制造业信息化门户网(www.e-works.net.cn)与国际知名PLM研究机构CIMdata联合举办的CIMdata 2013 PLM 市场和产业发展论坛(中国)在北京成功举办。论坛上CIMdata研究副总裁Stan Przybylinski先生分享了《大数据与PLM》的研究,以下是演讲内容摘要。

    CIMdata研究副总裁Stan Przybylinski

图1 CIMdata研究副总裁Stan Przybylinski

    在科技大爆炸的今天,信息的数据量和种类不断持续增长——用户对于蜂拥而来的数据量应接不暇,然而企业的决策必须依靠数据,这就要求企业快速的筛选出有效的、正确的数据信息。现在数据的格式呈现并不是组织化、结构化的形式存在的,未来大数据解决方案需要多种搜索功能和更强大的分析功能,这种趋势会随着科技的发展日益严峻而不会缓和。

1.“大数据”的定义

    现在,我们有堆积如山的数据帮我们进行决策,数据的增长犹如雪崩般呼啸而来。那么究竟什么是大数据呢,维基百科是这样定义的:大数据是目前现有数据库管理工具或数据处理应用程序很难处理的大型而复杂的数据集。它具有海量数据、社交媒体分析、下一代数据管理功能、实时数据等特点。当然,不同人针对大数据有着不同的理解,它有着五花八门的含义:最新的流行语、更大范围的信息量、非传统形式的媒介、数据和分析的新类别、越来越大的数据量、实时信息、新技术汇集的数据和社交媒体数据这些都是大数据的存在形式。

描述大数据

    图2 描述大数据

    首先,大数据的来源可以包括各种网站如厂商网站、行业网站,信息和搜索网站比如维基百科、谷歌和雅虎等;社交媒体像Facebook、YouTube等;其他的还有物联网、实施数据传输、业务系统和专利文件等等都可以成为大数据的来源。

    其次,大数据具有4“V”特性,业界将其分别归纳为:Volume,Variety,Value,Velocity。它具有四个层面的意思:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别。

    第二,数据类型繁多,前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。

    第三,价值密度低,商业价值高。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。

    最后,处理速度快,这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

2.为什么大数据很重要

    现在,影响决策的因素正在悄然改变,不同的信息来源提供了新的方式来思考问题、解决问题,但更多的非结构化信息被用来影响和做出决定,大数据解决方案需要整合这些新的信息来源---并且能够让这些信息发挥作用。

    企业为了提高竞争力,需要比以往更完整的数据信息来支撑决策,从庞大的数据库梳理出有用的信息使企业可以做出更好、更明智的决策,使企业内部在工作的任何一个节点上都可以决策要做什么,在当今社会知识和信息就是力量,而大数据能提供这种力量。

相关大数据厂商

    图3 相关大数据厂商

3.大数据和PLM

    PLM的核心是作出正确的决策内容,因此总是需要更多的信息。由于各级员工都需要好的信息,由于产品决策需要包括许多不同类型的信息,这些信息存在于多种媒介、格式和存储空间之中。产品决策需要众多类型的信息,具体包括:

    ●设计 - 概念和细节信息

    ●仿真,测试和确认

    ●需求和规范

    ●客户的声音和预期的产品功能和性能

    ●可用的材料和零件

    ●预计寿命,可持续性,可维护性

    因此,我们需要知道客户生产什么产品、客户需要什么产品,他们觉得目前的产品怎么样、需要遵循哪些规范、库存和订单的情况如何、产品需要在多长时间内上市等等问题,只有充分掌握了这些信息,我们方能作出正确的决策。

    目前,大数据在PLM中应用主要表现在以下三方面:

    首先,通过在社交应用网站搜索,了解到客户喜欢将哪些功能特性加入到产品之中。

    其次,搜索专利和材料,判断是否可以使用新材料制造零件(或产品)。

    最后,在企业信息系统中搜索,看看客户提交了产品的哪些问题,然后搜索外部网站看其他产品是否已经解决了这个问题。

4.PLM大数据未来展望

    未来PLM大数据将在以下方面进行突破:

    ●通过移动应用和大数据,信息在任何地方可以用任何终端访问。

    ●通过先进的分析技术和手段帮助企业迅速、准确地洞察复杂的数据,这在以往无法实现。

    ●通过探索性分析可以在数据分析的过程中了解到你需要关注的问题。

    ●通过运营分析,可以实时或接近实时地对关键运营指标做出可执行的智能分析。

    所以在当今环境之下,大数据应用正当其时,PLM需要利用大数据的能力以改进和加速决策。我们需要更多更好的搜索和分析方式,尽管数据“雪崩”而来,但我们可以从容驾驭,以解决更大的问题,开发更好的产品。阿基米德说过:“给我足够长的杠杆和一个支点,我就可以撬动地球”,现在,大数据将是这个杠杆。

责任编辑:程玥
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