论文美林数据：制造业的诊断专家，该文是制造业学士学位论文范文和美林和美林数据和制造业相关学士学位论文范文.
文/本刊记者 钟春霞 庞贝
2017年5月31日,全球最具权威的IT行业分析和咨询服务企业Gartner Inc.发布了2017年度大中华区最酷数据分析技术供应商榜单（Cool Vendors in Analytics, Greater China, 2017）,美林数据等四家优秀企业成功入选,标志着美林数据在数据分析领域的专业度和领先性进一步获得市场的广泛认可.
数据已成为国家基础性战略资源,大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动,以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响.
随着信息化建设的飞速发展,我国工业企业积累了大量的数据.如何进行数据管理挖掘、洞悉数据、挖掘数据价值,将成为工业企业提升产品质量、促进产品创新、优化管理方式和商业模式,推动制造业向服务型转变、传统制造业向智能制造转变的关键.
美林数据技术股份有限公司（简称:美林数据,NEEQ:831546）扎根制造业近20年,凭借领先的大数据技术和深厚的行业经验,面向智能制造、智能电网等领域提供化大数据产品及解决方案,并深度参与“中国制造2025”、“一带一路”、 “互联网+”等国家战略,助力“十三五”规划战略落地,取得了长足发展.
美林数据将大数据在工业领域的应用价值形象地比喻为千里眼、顺风耳、金算盘、预警机.在工业大数据应用、创新过程中,美林数据始终以企业为中心,互联互通企业内部数据,链接行业数据、产业数据、全链条数据,帮助企业实现透明经营、科学决策、成本管控、趋势预测等,通过提供提质、增效、创新、个性化的服务,致力于打造以行业龙头企业为核心的数据轴,协助客户洞察数据价值,共享数据融合流通红利.
美林数据的“千里眼”、“顺风耳”、“金算盘”、“预警机”有多神？
大数据精准装配
中航某研究所组装“惯性测量系统”时,在装配部件均质检合格的情况下,一次装配合格率仅为45%,且通过人工方式无法有效提高.
美林数据通过分析业务场景,提出基于性能公差的精确装配大数据解决方案,确定该系统的G部件安装轴向对装配合格率的影响最大,并作为主要分析要素.采用数据分析挖掘算法,创建“G部件最佳安装位置识别模型”,预测G部件是否能应用到本次装配中及适合安装的轴向.经测算,该系统的一次装配合格率由45%提升至70%.
大数据反窃电分析
某电力公司年窃电损失达上亿元,传统例行用电检查和应用用采数据构建人工规则来判断窃电嫌疑人,随机性强、遗漏多、稽查力度难以实施,无法有效控制窃电行为.
美林数据通过对历史窃电数据的学习,建立嫌疑人辨识模型,圈定嫌疑人清单；通过建立窃电异动侦查模型,实现实时数据全方位监控；通过建立多层级、全视角的窃电用户画像,对未来可能进行窃电的用户进行预防；采用MAP评价指针,通过用电用户多维度数据,构建窃电用户画像,对未来容易发生窃电行为的用户及时进行干预,使得窃电用户识别精准度及窃电稽查效率显著提高.
经测算,通过反窃电建模应用,使电力公司线损率降低1%,间接挽回经济损失上亿元,大大提升电网运监效率、节省人工成本.
大数据运营管控
某家电制造企业在全球工厂数量超过100个,工厂设备自动化和管理信息化程度较高,每天全球工厂产生的数据量达TB级.但各工厂主要依靠传统报表向集团汇报,数据准确性、时效性较差,集团管理层无法及时、客观的掌握和评价企业运营状况.
美林数据基于自主产权的Tempo大数据分析平台为客户建设“互联工厂大数据分析平台”,按照三个层级（全球/区域/工厂）、五大产业、近50项业务指标,统一管理全球100多个工厂数据,以集团视野,全景化、数字化、动态展现企业运营情况.通过集中管理、分析和展现,实时监管工厂生产状态,实现透明经营、业务对标排名、资源适时调配、生产能力精确调度.通过建设互联工厂,用数据驱动决策,实现人与信息高效互动,及时发现产品、设备等问题,快速响应并排故,同时为实现客户订单个性化、全流程透明化奠定基础.
大数据解决全制造过程质量问题
某制造企业断路器的生产线质量数据采集,质量检测的电子化、信息化程度不高.测试环节质量问题反复出现,影响生产效率和良品率.此外,企业采用订单式生产模式化特征明显,不确定因素众多,产品质量难以控制,依靠工人经验进行问题分析和处理,随机性和偏差性较大.
基于此现状,美林数据利用大数据技术设计并构建产品生产过程质量问题分析系统,实现产品质量问题分析模型化、定量化、可视化.
★ 质量问题分类：基于产品生产过程各工序测试数据、质量数据,利用分类模型、统计模型,将质量问题进行定性、定量.
★ 影响因素分析：基于质量问题分类结果、测试数据、影响因素数据等,利用统计模型,确定质量问题所有影响因素；利用关联分析算法,构建影响因素分析模型,挖掘影响产品质量的关键因素.
★ 质量问题追溯：利用聚类算法和关联分析算法构建追溯模型,通过数据训练使模型精准实现质量问题影响因素追溯,确定质量问题根源,明确解决方向.
★ 质量指标可视化：构建产品质量指标体系,实现质量指标分析业务的可视化展现.
通过项目实施,将产品质量影响因素数值化,分析结果及时回馈给设计、装配人员,实现制造过程质量的针对性改进.减少产品返工次数,降低返工率,提高产品一次合格率.经测算,产品不良品率降低10%左右,装配线生产效率提高10%左右.
美林数据
美林数据凭借在大数据分析领域的优异表现和突出能力,重点面向智能制造、智能电网等先进制造企业,精心打造大数据产品与技术服务在内的大数据增值解决方案,已成为业界领先的工业大数据产品和技术服务提供商.
如今,美林数据已成为高端军工装备制造、汽车制造、家电制造、电网等领域的大数据项目核心供应商.公司软件能力成熟度已达到国际CMMI ML5级,拥有国家武器装备科研生产单位保密资格,取得大数据领域知识产权50余项,涉及海量数据、数据挖掘、数据与应用集成、数据可视化等领域,尤其是公司自主知识产权的Tempo大数据分析平台,该平台是一款面向企业级用户的一体化大数据分析应用平台,基于大数据架构,集数据可视化探索、数据深度分析、成果管理应用于一体,面向企业各级数据分析、数据价值利用人员,有效解决数据价值发掘和利用问题.
凭借在大数据领域的卓越表现,美林数据先后荣获2016/2017中国大数据企业50强、2016 CCF大数据与计算智能大赛企业单项一等奖、2016新三板未来之星·成长潜力之星、Gartner 2017年度大中华区最酷数据分析技术供应商等殊荣.并积极参与国家信标委的《中国工业大数据应用标准》、《大数据行业应用标准》及《大数据技术标准》等国家大数据顶层设计.
未来,美林数据将继续以智能制造为主攻方向,以产品创新、缩短产品迭代周期、优化产品服务模式为手段,以提高产品质量、提升企业生产效率、服务客户市场为宗旨,探索大数据在工业领域的技术创新、服务模式再造、商业模式优化,以数据贯通产业链,通过数据的多元汇聚和交易,助推数据价值流通,实现大数据产业资源的集聚和协同发展,构建大数据产业生态圈.
结论,此文为一篇适合美林和美林数据和制造业论文写作的大学硕士及关于制造业本科毕业论文，相关制造业开题报告范文和学术职称论文参考文献.
参考文献：
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