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摘要：随着电子信息技术的迅猛发展，信息技术介入现代人类社会越来越深，我国信息技术为代表的高新技术发展喜人，以计算机为代表的现代化信息设备已经成为我国经济社会生活中不可缺少的一部分，网络技术在经过半世纪发展后，进入了大数据时代，大数据是网络带来的，网络环境中形成了以大数据为核心的内容，面对大数据时代对企业管理的冲击，企业管理者要清楚的认识到所面临的挑战和机遇。如果管理者不能适应信息技术的发展，必然会导致企业竞争力的下降；反之，如果可以将大数据有效地整合进企业的管理，则对事业有很大的帮助，本文将阐述大数据时代企业面临的主要问题，探讨如何解决并进行创新，紧跟互联网加的步伐，促进企业发展，提高企业整体竞争能力，从而更好的推进我国经济社会更好更快的向前发展。
关键词：大数据；管理；创新
企业生产设备是企业用以生产产品的基础，体现的是企业现代化技术的水平，如何科学地对企业生产设备进行科学维护和管理，将直接影响到企业的生产效益和企业在行业中的竞争能力，关系到企业的长远发展[1]。企业设备管理已成为企业在全球化和国际化竞争中的一个重要课题，它也是企业管理中的一个重要分支。企业设备随着工业技术水平的日益提高不断更新换代，这种趋势迫使企业的设备管理必须顺应时代的潮流逐渐向网络化、智能化方向发展，而大数据技术日益发展，也使现代企业利用大数据技术实现科学高效管理成为可能，而且必将成为现实。
1什么是大数据
大数据（BigData），从字面上看就事巨量的的信息资料，是从社交平台，电子商务购物网站，各大门户平台等得到数据来源，用各种各样的方法收集得到规模庞大，体量巨大的信息资源，数据的体量已经从“TB”上升至“EB”和“ZB”。国外大数据研究的开创性作品《大数据时代》中就提出了，大数据将会在人们的思维，商业行为和管理上带来巨大的改革和进步。大数据的研究重点就在于，大量数据的交叉应用将蕴含有巨大的价值，大量数据相互联系会产生难以估量的信息，但如何充分利用这些信息，是大数据在社会各个方面，尤其是商业管理领域上的关键。
大数据的大体现在量特别大，数量和数十年前乃至数年前网络信息含量不可同日而语，具体体现在计量单位已经进入到“Z”即（10亿TB）字节。面对如此巨量的数据，处理时必然要求告诉，具有处理速度快，效率高德特点，这对现代的信息技术有着巨大的挑战。大数据中的信息量大，种类也异常的丰富，可以说是囊括了人类社会的所有活动，这对信息的处理和信息的使用提出的更高的要求。大数据的价值虽然巨大，但由于其体量过大，有价值的信息都隐藏在海量的数据中，如何快速有效发现这些价值也是我们急需解决的问题。
2大数据技术在设备管理中的应用
2.1云计算和设备管理
大数据和云计算关系紧密，从定义方面来看，大数据比云计算的定义范围更加广泛，单台计算机无法实现大数据的处理，简单地说，云计算就像一个装水的容器，而大数据就是容器中的水，大数据需要依靠云计算来进行存储和运算。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆“数据是资产和财富”的概念早已被人们所熟知，但在传统的设备管理模式中，工厂中的每套生产设备都是封闭的独立系统，设备之间很难实现数据的共享，造成治理低效、应用无效和运营缺失等问题。如何使用有效的手段实现数据的高效管理，也成为设备管理中的重要课题。能否正确合理使用云计算和大数据技术，将成为能否提高企业市场竞争力的核心。因此，面对传统的数据管理方式，企业将面临以下几大挑战：云化处理技术将冲击传统的数据管理模式、如何克服数据的复杂度并提高数据的处理速度、如何使用新的管理手段实现数据的交换、转让和交易。
2.2设备管理中的数据存储
传统的设备管理模式下，设备采购完成后，就进场安装和调试，然后进行后期维修。这期间新购设备的维修资料、配件清单虽然有专人负责，但是很多工作不到位，造成数据的缺失。同时，设备在运行的过程中，由于设备种类繁多，虽有专人专项负责制度，但依然存在数据采集难度大、数据量多、数据之间共享度低、关联性差以及统计分析难度大的问题。传统的设备管理模式中，设备的数据所形成的只是一个相互独立的信息孤岛。为了弥补传统设备管理模式的缺陷，并提高设备数据的利用效率，必须引入全新的大数据管理模式。这就需要管理者大胆尝试将大数据技术深入融合到设备管理体系中，管理好企业的大数据，发挥设备的最大利用率。
2.3数据挖掘分析和设备管理
数据挖掘指的是从原始采集的大量数据中获取用户感兴趣的、隐含或事先不知道的有用信息和数据的过程。并且将这些数据和信息用规则、模式和概念等形式呈现给用户。将数据挖掘技术和企业设备管理相结合，可以完成对企业设备的实时动态监控和管理，期间，主要是利用QLAP等数据挖掘工具，利用设备数据库中的各种原始数据来完成[3]。利用数据挖掘技术，设备管理人员通过收集企业设备历史数据和市场调研数据，对相关设备进行技术层面的分析，确定选型，给出购置设备的提议，相关职能部门落实，完成第一步的设备管理。之后，在设备的安装、调试和投入使用的过程中，将涉及设备运行实时参数、状态检测、故障和警告信息、计划检修时间等信息，这一阶段将出现大量的原始数据，数据挖掘技术将通过挖掘工具给出准确的设备运行和维护的解决方案，这也是设备管理过程中的重要内容。
3构建大数据设备管理体系
3.1企业网和企业数据库的构建
随着互联网技术应用的不断深入，企业设备的管理方式也逐步向网络化方向发展，要构建大数据的管理模式，首先必须实现企业设备网络化管理，通过联网对企业设备进行科学管理[4]。随着现代工业水平的提升，企业中的大部分设备已基本实现网络化管理，搭建大数据平台重点是如何将不同类别的设备和不同的网络实现互联，以达到数据共享的最终目标。大数据技术是以数据为基础的新一代信息技术，在实现设备互联的基础上合理管理设备的数据，是实现科学管理设备的前提。因此，选择合适的数据库管理系统能提高数据信息的丰富度和质量，并通过网络实现不同区域数据信息的共享，避免出现信息重复采集处理的问题。
3.2数据挖掘技术
构建良好的数据库管理系统，收集设备运行的原始数据，如设备运行状况、运行日志等内容，并将其保存在数据库管理系统中。接着进行设备原始数据的预处理操作，进一步提升设备数据的可靠性。在企业设备管理的过程中，收集原始数据并不是最终的需求，而是要从大量的原始数据中挖掘出具有行业价值的信息，因此，设备管理中需要借助某一数据挖掘工具并利用各种已知的数据分析方法，最终得到决策者所需的相关信息，从而达到强化企业设备管理能力的目标。
4结语
设备管理需要结合大数据分析，不断向数据化、信息化方向转变，不断创新管理模式。在设备管理中，通过互联网及传感器技术将生产体系数据化、透过大数据分析整合各类生产资源，可以实现设备优化改善，提升设备利用价值，为设备管理带来真正的革命。
参考文献：
[1]张鹏.大数据时代下企业管理模式的创新路径探究[J].知识经济,2017(23):71-72.
[2]余义勇,段云龙.大数据时代下企业管理模式创新研究[J].技术与创新管理,2016,(03):302-307.
[3]刘治良.数据挖掘在设备管理中的应用研究[J].电脑知识与技术,2014(11):87.
[4]吴旭旺.浅谈特种设备信息化管理[J].科技展望,2016(10):52.
论文作者:赵昌勇
论文发表刊物:《防护工程》2018年第35期
论文发表时间:2019/3/5
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