EXE-612 李杰说，信息时代制造业的大数据来源，就是6C：连接（Connection，传感器和网络）、云（Cloud，任何时间及需求的数据）、虚拟网络（Cyber，模式与记忆）、内容（Content，相关性和含义）、社群（Community，分享和交际）与客制化（customization，个性化服务与价值）。
“大数据技术的最大价值，就是利用上述大数据找出隐性的、还没有发生的问题，然后避免问题发生。”李杰说。
介绍，为防止出现尿布渗漏等质量问题，宝洁公司过去要用相机逐一筛查，找到问题后必须停机，挑出不合格尿布，再重新开机生产。如何让生产线不停机也可以挑出不合格产品？
在大数据技术支持下，宝洁公司改变以前发现问题再处理的传统方式，而是通过实时监控尿布生产情况，预先发现不健康状态，并将处于这一状态下的尿布统统去除，保证了生产线连续工作，仅此一项，每年就为宝洁节省4.5亿美元生产成本。
“中国有最大的应用市场，有很多数据，高铁数据，机床数据，生产线数据，如果不能分析，我们就损失掉最大的市场。美国缺乏19万大数据分析工程师，中国缺乏190万。”李杰说。
高德纳咨询公司认为，大数据成为海量、高增长率和多样化的信息资产的前提，需要有新的处理模式，这就是云计算（Cloud Computing）。
“云计算，用一个简单的词来说，就是网络计算，即计算不需要再围绕CPU转，而是围绕网络转，就像附着在网络上的一层能力，网络延伸哪个地方，你的计算能力就延伸到哪个地方，无处不在。”思科（CISCO）大中华区高级副总裁殷康说。
云计算是传统计算机和网络技术融合发展的典型产物，它使零碎数据可以变成相关数据，使衰败数据可以变成鲜活数据，通过云计算，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。
殷康说，云计算使得大数据有了生存空间和价值，有了“从智能走向智慧”的可能性。专家表示，信息化和工业化的融合非常重要，驱动这个融合过程的是两个引擎——纵向上的云计算性能的提高和横向上的产业发展空间的开放。
IBM软件集团智慧城市事业部首席架构师朱华宇认为，制造过程中的洞察力有赖于大数据的实时监测和有效预测，而产品优化上的洞察力则还要依靠客户的反馈，所以，对非结构化数据的处理能力，是大数据技术应用于制造业需要突破的一个瓶颈。
大数据与云计算的结合，具体到一个企业上，就是促进企业从生产型制造向服务型制造转变，通过互联网技术消除不对称的商业模式，并且培养制造过程中的洞察力和产品优化上的洞察力。
上升到整个制造业层面，大数据与云计算可以为产业带来更高的效益、生产的灵活性与安全性，以及新的创新平台，促进制造业从生产型制造向服务型制造转变，最终朝着智能制造和云制造方向跨进。
人机共融成新一代机器人发力点
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