近年来,我国制造业一直处于经济高速发展的快车道中,受益于不断开拓的“增量”市场。但在经济增长平稳化、外贸波动的今天,如何利用数字化、信息化技术改造制造业,提高企业的运营效率,正成为当前制造业企业探寻的方向,而其中数据安全治理是关键。

 

 

1014日,由CSDN主办的CMeet系列技术高管闭门·长沙站成功举办,本次活动通过探讨制造业如何借助数据安全治理,提高企业经营管理效率,从而实现数字化转型等话题,为参会者去了启发与灵感。

 

制造业数字化转型的现状和趋势

 

制造业数字化转型是利用先进的数字技术,重构制造业的生产、管理和服务体系,实现智能化、灵活化、高效化和可持续发展的目标。参会者们首先根据这一议题,深入探讨了目前数字化技术对于制造业企业生产运营等模式的改变,主要包括以下几个方面:

 

一是数字化生产。数字化转型强调的是撰写通过智能制造技术,实现生产过程的数据化、信息化和自动化,提高生产效率和产品质量,但目前行业与行业的差距较大,智能化水平参差不齐。

 

二是数字化供应链。这主要是指通过数字化供应链管理系统,实现供应链信息的实时共享和协同,提高供应链的灵活性和反应速度。

 

三是数字化营销。在交流中,有人提出部分企业购买数字化服务平台,通过统一的数字化营销平台,实现产品销售和服务的数字化、个性化和智能化,这也是提高客户满意度和市场竞争力的途径之一,最终实现产品服务的升级和优化。

 

数据安全治理的现状和挑战

 

接着,在数据安全治理的现状和挑战这个议题上,大家分享了各自目前对数据安全治理的看法。在数字化时代,数据已经成为企业最重要的资产之一,制造业是一个数据密集型行业,涉及到大量的生产、销售、供应链、客户等各个环节的数据。但是,当前数据安全治理面临着很多挑战,比如企业需要从各种渠道收集和处理大量的数据,这些数据可能来自不同的部门、地区或国家,数据质量和安全不一定能得到保障。并且,不同的数据来源可能采用不同的数据格式,如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,这给数据安全治理带来了额外的难度。

 

当前,制造企业越来越依赖于智能化技术和互联网,这意味着数据安全风险也随之增加,必要时可以依靠专业的第三方服务提供商来提供高效、安全的数据安全服务和支持。

 

制造业数字化转型中的技术应用和创新

 

数字化技术在企业中必不可少的几大应用主要有如下几个方面。

 

首先是传感器,传感器、摄像头等边缘设备(Edge Device)是指部署在物联网边缘、离终端设备最近的设备,它可以收集、存储、处理和分析从终端设备上获取的数据,并将结果传输到云端进行进一步处理和分析。这些设备的出现使得物联网系统具有更高的实时性、可靠性和安全性,同时也可以减轻云端的数据处理压力,并降低数据传输延迟和成本。

 

第二数据的存储,其实目前大多数企业已经开始这方面的研发工作重要的是在数据的存储过程基础上掌握数据统筹。

 

 

第三方面就是数据加工,即数据建模。数字化转型的当下,基于机器学习利用人工智能进行数据建模就是一种方法,它可以通过分析大量的数据来发现数据之间的模式和规律,从而建立一个可以预测未来数据的模型。

 

最后,大家讨论到如何利用现代技术进行大规模检索,ChatGPT的出现,给大规模检索提供了极大的便利,企业日常检索可以通过训练机器,来帮助其从中找出最优的答案。同时,在传统检索繁杂且效率低下的当下,AI 识别的重要性显而易见。AI识别主要是指使用人工智能技术(如深度学习、计算机视觉、自然语言处理等)对图像、声音、文字等数据进行自动识别和分类的过程。常见的应用包括人脸识别、车牌识别、语音识别等。比如在人脸识别领域,AI识别可以通过分析人脸的特征点、纹理、颜色等信息,进行人脸的检测、识别和比对,实现身份验证、门禁管理、安防监控等应用。在车牌识别领域,AI识别可以通过图像处理和模式识别技术,对车牌进行自动识别和提取,实现停车场管理、交通违规监测等应用。

 

 

 

现场照片

 

 

制造业数字化转型与数据安全治理是一个全面、复杂且长期的过程,需要企业在技术、管理和文化等方面进行全面的变革和升级,以适应数字化时代的发展趋势和市场变化。

 

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