工业大数据价值与治理
The Value and Governance of Industrial Big Data
DOI: 10.12677/MM.2017.75034, PDF, HTML, XML,  被引量 下载: 2,149  浏览: 5,886 
作者: 徐 侃, 郑树泉:上海计算机软件技术开发中心,上海;李索远:上海产业技术研究院,上海
关键词: 工业大数据价值企业利润治理商业模式Industrial Big Data Value Enterprises’ Profits Governance Business Model
摘要: 中国的制造业企业正面临转型升级的挑战,如何掌握以工业大数据为代表的先进技术实现企业价值是企业关注的核心问题。本文通过介绍工业大数据的定义、特征、参考架构、战略作用及4种商业创新模式阐明了工业大数据对企业实现价值的意义及途径,并进一步结合案例论证工业大数据如何帮助企业实现价值。
Abstract: Nowadays, China’s manufacturing enterprises are facing the challenge of transformation and up-grading. It is their core concern that how to take full advantage of advanced technology such as industrial big data to achieve their transformation and upgrading and eventually make fortunes. This paper introduces the definition and characteristics of industrial big data, reference architecture, strategic role and 4 kinds of innovative business model to illustrate the meaning and ways of industrial big data to enterprises’ profits. Moreover, a case is applied to clarify how industrial big data are used to achieve enterprises’ profits.
文章引用:徐侃, 李索远, 郑树泉. 工业大数据价值与治理[J]. 现代管理, 2017, 7(5): 245-252. https://doi.org/10.12677/MM.2017.75034

参考文献

[1] 德国联邦教育研究部工业4.0工作组编, 中国工程院咨询服务中心供稿. 德国工业4.0战略计划实施建议[EB/OL]. https://wenku.baidu.com/view/dc7fdf4fc5da50e2524d7f7e.html, 2013.
[2] Industrial Internet Consortium, Industrial Internet Reference Architecture (Version1.7). tech-arch.tr.004.
[3] 王建民. 工业大数据技术[J]. 电信网技术, 2016(8): 1-5.
[4] 辛国斌, 田世宏. 国家智能制造标准体系建设指南[M]. 北京: 电子工业出版社, 2016.
[5] 郑树泉, 宗宇伟, 董文生, 丁志刚. 工业大数据技术与架构[M]. 上海: 上海科学技术出版社, 2017.
[6] 张绍华, 潘蓉, 宗宇伟. 大数据治理与服务[M]. 上海: 上海科学技术出版社, 2017.
[7] 李杰. 工业大数据——工业4.0时代的工业转型与价值创造[M]. 邱伯华, 等, 译. 北京: 机械工业出版社, 2015.