大数据背景下工业工程内涵及其本质功能的研究

　　摘要：随着时代不断进步与社会经济的高速发展，在大数据时代背景下，工业工程的内涵不断丰富起来，其本质功能也在不断的创新和完善。本文主要针对大数据背景下工业工程的内涵及其本质功能进行分析，目的是进一步促使大数据与工业工程联系在一起，构建复合型的管理模式，促进我国的进一步发展。

　　关键词：工业工程;大数据背景;内涵;本质功能

　　1工业工程的内涵分析

　　在工业经济时代背景下，当时的企业为了尽可能降低生产成本，实现利润的最大化，开始采用劳动分工的模式来提高工人生产效率，并在企业库存管理上，对库存进行合理控制，起到降低成本的作用。此外，在企业业务管理上也开始注重提升企业竞争力，缩小管理成本。在大数据背景下，企业所处的商业环境发生了很大的变化，主要表现为顾客的需求千变万化，生产技术创新速度不断加快，产品生命周期不断缩短，市场竞争愈发激烈。

　　其中工业工程本质内涵主要如下，一在学科属性上属于工程类科学技术，且是主要解决管理问题的工程技术;二在理论方法上属于系统工程的理论方法，且与计算机系统技术相结合;三在研究对象向由人员、设备、物料、信息以及能源共同构成的集成系统;四在应用领域上主要用于生产领域，要求用于金融和服务领域;五在思想与原则上以问题导向，立足整体，规范管理和持续改进为原则;六将顾客满意、提高生产效益、效率，增强外界环境的适应性，强化责任意识为目标;七在将改善、创新、规划、设计以及评价作为基本职能。

　　2有关工业工程的发展现状

　　与国际上的其他国家相比较，工业工程技术在我国的发展较为缓慢。自改革开放以来，工业工程的发展才逐渐走上正轨。目前，工业工程被应用于诸多领域，成为现代社会进步与科技发展必不可少的重要因素。工业工程被逐渐应用到相关企业的管理中，为企业的健康有序发展提供了基础性保障。其中，工业工程的出现，为企业的进一步管理与发展注入了新的生机与活力，促进了企业有关工业工程技术相关方面的再次蓬勃发展。另外，现代工业工程的出现，是以先进的计算机信息技术为手段为企业及相关部门的发展提供动力的。

　　并且，目前以先进的计算机信息技术为主要手段的工业工程技术，将在社会生产力与科学技术高速发展的今天，为社会的进步发展与相关行业的创新应用作出不可磨灭的贡献。除此以外，目前的工业工程技术在与国际接轨。与此同时，由于上文提到过，我国的工业工程技术发展相对较为缓慢，因此，我国在有关工业工程技术的应用层面，可以选择在借鉴其他国家经验的基础上，取其精华，去其糟粕，不断创新发展，逐渐使得有关工业工程技术的相关应用部门取得超越性的发展与变化。

　　3大数据时代下工业工程改善技术特点

　　大数据时代下原有的工业工程需要进一步改善技术，以便实现更为先进的管理目标。工业工程在大数据下的改善技术可以概括为以下内容，立足知识资源科实用价值的共享性、间接性、增值性等特征，可将知识资源向集约化方向发展，以此为基础可以实现管理方法和管理技巧的创新。工业工程在大数据时代下改善技术的特征是虚拟性、集群性、模糊性以及融合性。所谓虚拟性就是借助信息技术在操作软性操作系统的情况下，将优势资源整合在一起，进一步优化工作流程，减少硬件设施的投入，节约成本。

　　此外，要对市场变化有高度的敏感性，要善于借助网络技术获取全球市场的资源。所谓集群性是指将技术和市场需求，管理创新与技术创新结合在一起，立足整体提高技术的改善效果。所谓模糊性就是大数据背景下改善技术的创新灵感无处不在，创新改善方案也由之前的个人逐渐转向团队性作业，因此改革管理创新的内容就是“智力群体”。所谓融合性就是在大数据背景下各个企业之间的合作越来越密切，为全球化经济的发展奠定了坚实的基础。各个企业在相互合作的过程中可更加合理配置资源，实现资源共享。大数据时代背景下工业工程就需要将合作、多元与共享结合在一起。

　　4企业加快探索工业大数据应用发展路径

　　4.1通过全流程应用获得质的突破

　　数据管理能力是基本功，也是构建“工业智脑”的关键和基础。要重视提升数据管理能力，围绕数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用、数据生存周期等内容规划数据管理能力建设路径，夯实企业数据应用基础。建设完善设计工具、标准部件、流程工艺、试验测试等云端资源库，打通产品全生命周期数据链。深化虚拟仿真、知识挖掘、智能决策等技术在数字设计中的应用，构建数字化高效研发体系。推动产品研发、生产制造、经营管理等系统数据的贯通共享和应用，提升在高级排产、协同制造、质量管理、远程维护、能源管控等方面的智能化能力。

　　4.2加强工业大数据应用发展指导

　　分行业梳理工业大数据应用路径、方法模式和发展重点，编制工业大数据应用指南，引导企业工业大数据应用方向。加快研究制定科学有效的工业大数据应用水平评估标准，对我国、各地及企业工业大数据应用现状、应用水平进行监测、分析和评估，引导地方、企业依据评估标准和结果，循序渐进提升应用水平。落实《工业数据分类分级指南(试行)》，推动构建以企业为主体的工业数据分类分级管理体系，促进工业数据应用价值有效释放。

　　4.3加强全方位创新实现系统升级

　　围绕工业互联网平台和制造业“双创”平台培育，深化工业大数据与边缘计算、信息物理系统(CPS)等新兴技术在制造业领域的融合应用，发展数据驱动的新技术、新业态和新模式。利用大数据技术开展用户精准画像，促进用户数据与制造全流程数据的贯通集成，实现面向用户需求的柔性化、定制化生产。大企业开放数据资源和工具，扩大跨产业链、跨平台、跨区域数据流通和协作范围，提升数据复用创新能力，培育规模化定制、协同制造、制造能力交易等制造业新模式新业态。制造企业、供应链企业和金融企业加强数据对接和信息开放共享，建立基于工业运行数据分析的主体资信评级体系，依托评级结果探索开展融资租赁、质押担保、信用保险等产融服务新模式。

　　4.4加强组织保障

　　(1)健全工作推进机制。省级工业和信息化主管部门(大数据产业主管部门)要建立工业大数据推进工作机制，统筹推进地方工业大数据发展。鼓励各地因地制宜加强政策创新，开展重大问题研究，实施政策评估咨询，助力工业大数据创新应用。(2)强化资金人才支持。发挥财政资金的引导作用，推动政策性银行加大精准信贷扶持力度。鼓励金融机构创新产品和服务，扶持工业大数据创新创业。完善人才培养体系，培育既具备大数据技术能力又熟悉行业需求的复合型人才。(3)促进国际交流合作。围绕政策、技术、标准、人才、企业等方面，推进工业大数据在更大范围、更宽领域、更深层次开展合作交流，不断提升国际化发展水平。

　　工业工程论文投稿刊物：现代商贸工业致力于宣传报道党和国家有关经济改革、建设与发展，探讨国内外现代经济管理领域及相关自然科学领域的新理论与新观念，反映国内外现代经济管理及相关领域的理论研究与科学研究成果。

　　结语

　　综上所述，以上就是本文分析的大数据时代下工业工程的内涵及融合发展，希望对工业工程的研究有一定的参考价值，充分发挥工业工程的管理优势，推动大数据工业工程的不断发展。

　　参考文献

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　　作者：赵林