【摘 要】
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制造业大数据将为我国制造业的转型升级带来历史性的机遇和挑战.但目前关注的还是自发生成的大数据,这远不能满足制造业转型升级的需要.为此,需要开展制造业大数据的顶层设计.首先进行了制造业大数据清单分析,提出了大数据的建立、有序化、结构化和集成应用等方面的设计内容,包括制度设计、标准设计、平台设计、关键技术攻关等,研究了基于大数据的创新模式、大批量定制模式、制造服务模式和绿色制造模式等,提出了制造业大数
【机 构】
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浙江大学机械工程学系工业工程中心,浙江 杭州 310027 中国标准化研究院,北京 100088
【出 处】
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2014年第三届全国现代制造集成技术学术会议
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制造业大数据将为我国制造业的转型升级带来历史性的机遇和挑战.但目前关注的还是自发生成的大数据,这远不能满足制造业转型升级的需要.为此,需要开展制造业大数据的顶层设计.首先进行了制造业大数据清单分析,提出了大数据的建立、有序化、结构化和集成应用等方面的设计内容,包括制度设计、标准设计、平台设计、关键技术攻关等,研究了基于大数据的创新模式、大批量定制模式、制造服务模式和绿色制造模式等,提出了制造业大数据顶层设计的实施组织和方法.针对不同类型的大数据，有政府、行业学会、企业、员工和用户等不同的实施主体。实施方法主要是:理想模式驱动方法;滚动设计方法;制度、标准、技术等综合设计法;分类研究法等。
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