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淺析大數據技術的應用及其一些不足之處!

2022-09-07
來源:互聯網綜合

進入工業4.0時代,數據驅動制造已成為汽車制造業數字化轉型的顯著特征。在本屆智博會期間,由廣域銘島數字科技有限公司打造的Geega(際嘉)工業互聯網平臺(以下簡稱“Geega平臺”)再度亮相,并帶來了數字孿生工廠,以及一系列工廠數字化解決方案,現場展示了工業大數據如何驅動汽車智造。

作為目前唯一源于汽車行業的國家級跨行業跨領域工業互聯網平臺,Geega平臺研發并探索出一套智能化柔性制造新模式,提供以工業軟件為核心的一批工廠數字化解決方案,包括設備物聯解決方案、高級柔性排程解決方案、場內倉流協同解決方案、工藝質量提升解決方案、能耗雙碳優化解決方案、工業互聯網安全解決方案等。

這批數字化解決方案,打造基于邊緣計算、云計算以及云端協同等基礎架構,適配不同OT水平的企業,并逐步將其轉化為個性化具體業務場景的創新應用,助力企業邁向智能制造。

除了漆面缺陷根因分析,工藝質量提升解決方案還提供了焊裝工藝管理、尺寸智能管理、擰緊工藝管理等工業軟件。這些工業軟件,結合優化算法,幫助工廠實現了有效預測、追溯與規避缺陷。

目前,這些工廠數字化解決方案,不僅在領克成都工廠和極氪汽車“未來工廠”中得到應用和驗證,也對極星零碳工廠進行智造賦能,還支撐了全國數十個汽車生產基地的數字化轉型。

新一代大數據非現場審計平臺經過多年的深入推廣應用,已成為國開行內審條線開展非現場審計和大數據分析的重要工具,在服務全行風險防控體系建設和業務高質量發展要求方面發揮了重要作用。

1.實現審計全覆蓋,提高審計效能。解決了因人力資源不足、疫情期間接觸受限、審計覆蓋面不夠、難以開展業務持續監測等現實問題。依托科技手段,對被審計單位全部或某個業務領域形成全量數據篩選,由點及線、由線及面,以更加立體的審計視角關注全行業務經營、風險管理和內部控制狀況,提高了審計效能。

2.增強審計線索的前瞻性,提升審計履職能力。利用大數據挖掘技術建立內外部信息的關聯,從大量結構化和非結構化數據中揭示隱藏的、未知的問題,尋找預測性信息,前瞻性地發現和預警業務中可能潛在的風險,推動內部審計由事后監督向事中控制、事前預防為主的轉變。

3.提高審計精準度,提升審計質量。不斷豐富內外部數據源,利用大數據挖掘技術,通過客戶項目全景視圖、資金流向圖、風險聚焦和演變圖、審批流程等功能,揭示其中潛在的邏輯關系和規律,使審計思路的客觀性和審計重點的精確性得以保障,拓寬審計人員視角,減少主觀因素的影響,提高審計監督質效。

隨著新一代大數據非現場審計平臺應用的不斷深化,我們將充分運用新技術、新手段,堅持科技強審,加強審計信息化建設,積極推進審計數字化轉型,持續提升審計數據服務能力,加強非現場審計方式與現場審計的有機結合,實現對被審計單位的持續、動態監測,充分發揮風險預警作用,不斷提升審計價值,為內審工作提供有力支持,為國開行業務發展保駕護航!

大數據技術存在問題

大數據技術的發展對各行各業也有重大影響,同時大數據技術的研究目前還不夠完善,也面臨著諸多問題需要去解決。

數據分析和處理問題。

傳統數據處理方式適用于少量的、結構化數據,而生活中采集的大多數數據是非結構化的數據,這就對數據分析和處理過程產生很大的影響。MapReduce計算并不能解決大數據處理的所有問題,需要更深層次的研究,解決數據處理的局限性。

數據安全和隱私問題。

伴隨著海量數據的采集和處理,數據的安全和數據的隱私問題應運而生。如何能夠保障被采集數據的安全性、數據本身的隱私保護,都將是今后大數據技術研究的重點問題。現今社會就存在許多用戶數據信息被盜用或者共享公開化等情況,這樣對用戶的人身和財產安全都產生很大的威脅。



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