数字经济下的数据应用与发展
随着信息技术的不断进步，数字经济成为了当今经济发展的重要力量。
作为数字经济的核心要素之一，数据已经成为继土地、劳动之后的第七个重要的生产要素。
数据的广泛应用和深度挖掘不仅改变了传统产业的运营模式，还催生了新兴产业的崛起。
本文将探讨数据在数字经济中的应用和发展。
一、数据的角色定位与应用场景
在数字经济中，数据被视为一种新的资源，它与土地、劳动等传统要素相结合，共同推动经济的发展。
数据的角色定位不仅仅是记录和分析的工具，更是智能决策、精准服务的基础。
各行各业都需要依靠数据来优化业务流程，提高服务质量。
在零售领域，数据的运用已经渗透到各个环节。
从商品采购、库存管理、销售分析到消费者行为研究，数据都发挥着不可替代的作用。
通过对数据的挖掘和分析，企业能够精准把握市场需求，优化产品组合，提高客户满意度。
在制造业，工业物联网的应用使得数据成为生产线上的重要资源。
通过收集生产设备的运行数据，企业可以实时监控生产线的运行状态，预测设备的维护周期，提高生产效率。
数据分析还可以帮助企业优化生产过程，降低能耗和成本。
在服务业，数据的应用同样广泛。
以金融行业为例，大数据分析可以帮助银行识别优质客户，评估信贷风险，提高信贷业务的效率。
同时，数据还可以用于风险管理、反欺诈等方面，提高金融服务的安全性和可靠性。
二、数据驱动的新兴产业
数据的广泛应用不仅推动了传统产业的转型升级，还催生了新兴产业的崛起。
例如，大数据产业、云计算产业、人工智能等都是数据驱动的典型代表。
大数据产业以数据的收集、存储、处理、分析为核心，为企业提供了全方位的数据解决方案。
云计算产业则为数据的存储和计算提供了强大的基础设施支持，使得数据处理更加高效和便捷。
人工智能则是数据的智慧体现，通过深度学习和数据挖掘，实现智能决策和自动化服务。
数据还催生了互联网产业、电子商务、智能制造等新兴产业的快速发展。
这些新兴产业以数据为基础，不断创新业务模式和服务方式，为经济发展注入了新的活力。
三、数据的挑战与对策
虽然数据在数字经济中发挥着重要作用，但也面临着诸多挑战。
首先是数据安全问题。
随着数据的不断积累，如何保障数据的安全和隐私成为了一个亟待解决的问题。
对此，政府和企业需要加强对数据的保护，制定相关法律法规，加强监管力度。
其次是数据质量问题。
数据的真实性和准确性对于数据分析的结果具有决定性影响。
为了提高数据质量，企业需要加强数据采集和处理的规范性，确保数据的准确性和可靠性。
最后是数据共享问题。
数据的价值在于共享和交换，但如何平衡数据共享和隐私保护的关系是一个难题。
对此，可以建立数据交易平台，规范数据交易行为，确保数据的合法共享和流通。
面对这些挑战，政府、企业和社会各界需要共同努力，制定相关政策和措施，推动数据的规范应用和健康发展。
四、展望未来
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，数据在数字经济中的作用将越来越重要。
未来，数据将成为驱动经济发展的关键力量。
同时，数据的收集、处理、分析和应用将更加智能化和自动化，为各行各业提供更加精准和高效的决策支持。
数据在数字经济中的应用和发展前景广阔。
我们需要充分发挥数据的价值，应对挑战，把握机遇，推动数字经济的持续健康发展。
如何利用大数据来创造价值
深圳远标为你解答大数据如何创造价值这里列举5个大数据广泛适用，能创造质变性的价值并影响机构的设计、组织和管理的方面。 首先，大数据能提高透明度。 仅仅让相关的利益共享者尽可能简单及时地使用大数据就可以创造极大的价值。 例如在公共行业，让原本孤立的部门间轻易地共享数据，就能明显减少搜索和处理时间。 在制造业中，整合研发、工程和生产单位数据以实现并行工程，就能显著缩短上实时间并提高质量。 其次，让发现需求、寻求变化和提高性能的实验成为可能。 当组织机构创建和储存更多数字形式的业务数据时，他们可以收集更多准确和细节的性能参数（实时或近乎实时），从产品库存到人员病假等任何事物。 再次能针对细分人口采取定制行动。 大数据允许组织机构高度细分市场，专门定制产品和提供精准服务来满足各种需求。 这种方式在市场营销和风险管理领域众所周知，但在其他行业可能是革命性的——比如在形成一种同等对待所有群众的道德观的公共行业。 然而即使是已经使用市场细分多年的消费品和服务公司，也开始部署复杂的大数据技术来瞄准促销和广告推广。 还能用自动化算法取代或支持人类决策。 复杂而巧妙的分析可以大幅度改善决策、降低风险和发觉有价值的观点。 对组织来说，像这样的分析应用，从税务机构能够使用自动化风险引擎标记需进一步检查的候选人，跨越到零售商可以利用算法优化类似于自动库存微调和专柜店与在线销售实时价格响应的决策过程。 在某些情况下，决策不一定是自动的，但通过使用大数据技术和科技，而非小样本的个人处理和理解电子表格来分析海量、完整的数据会增强决策。 决策也许会变得不同，但一些组织已经着手通过分析来自顾客、员工，甚至嵌入在产品内的传感器中的完整数据来决策。 最后，大数据有助于革新商业模式、产品和服务。 大数据能够让公司创造新产品和服务，强化现存功能，并创建全新的商业模式。 制造业正在运用来自实际产品使用的数据，来改善下一代产品的发展并建立创新型售后服务。 从导航到基于人们驾驶汽车的位置和方式的财险定价，实时定位数据的出现已经创造了一个基于定位服务的全新篇章。
数控是什么意思?
数控数控刀具的选择和切削用量的确定是数控加工工艺中的重要内容，它不仅影响数控机床的加工效率，而且直接影响加工质量。 CAD/CAM技术的发展，使得在数控加工中直接利用CAD的设计数据成为可能，特别是DNC系统微机与数控机床的联接，使得设计、工艺规划及编程的整个过程全部在计算机上完成，一般不需要输出专门的工艺文件。 目前，许多CAD/CAM软件包都提供自动编程功能，这些软件一般是在编程界面中提示工艺规划的有关问题，如，刀具选择、加工路径规划、切削用量设定等，编程人员只要设置了有关的参数，就可以自动生成NC程序并传输至数控机床完成加工。 因此，数控加工中的刀具选择和切削用量确定是在人机交互状态下完成的，这与普通机床加工形成鲜明的对比，同时也要求编程人员必须掌握刀具选择和切削用量确定的基本原则，在编程时充分考虑数控加工的特点，能够正确选择刀刃具及切削用量。 数控加工常用刀具的种类及特点 数控加工刀具必须适应数控机床高速、高效和自动化程度高的特点，一般应包括通用刀具、通用连接刀柄及少量专用刀柄。 刀柄要联接刀具并装在机床动力头上，因此已逐渐标准化和系列化。 数控刀具的分类有多种方法。 根据刀具结构可分为：①整体式；②镶嵌式，采用焊接或机夹式联接，机夹式又可分为不转位和可转位两种；③特殊型式，如复合式刀具、减震式刀具等。 根据制造刀具所用的材料可分为 ；：①高速钢刀具；②硬质合金刀具；③金刚石刀具；④其他材料刀具，如立方氮化硼刀具、陶瓷刀具等。 从切削工艺上可分为：①车削刀具，分外圆、内孔、螺纹、切割刀具等多种；②钻削刀具，包括钻头、铰刀、丝锥等；③镗削刀具；④铣削刀具等。 为了适应数控机床对刀具耐用、稳定、易调、可换等的要求，近几年机夹式可转位刀具得到广泛的应用，在数量上达到整个数控刀具的30%～40%，金属切除量占总数的80%～90%。 ；数控刀具与普通机床上所用的刀具相比，有许多不同的要求，主要有以下特点：①刚性好（尤其是粗加工刀具）、精度高、抗振及热变形小；②互换性好，便于快速换刀；③寿命高，切削性能稳定、可靠；④刀具的尺寸便于调整，以减少换刀调整时间；⑤刀具应能可靠地断屑或卷屑，以利于切屑的排除；⑥系列化、标准化，以利于编程和刀具管理。 数控加工刀具的选择刀具的选择是在数控编程的人机交互状态下进行的。 应根据机床的加工能力、工件材料的性能、加工工序、切削用量以及其它相关因素正确选用刀具及刀柄。 刀具选择总的原则是：安装调整方便、刚性好、耐用度和精度高。 在满足加工要求的前提下，尽量选择较短的刀柄，以提高刀具加工的刚性。 选取刀具时，要使刀具的尺寸与被加工工件的表面尺寸相适应。 生产中，平面零件周边轮廓的加工，常采用立铣刀；铣削平面时，应选硬质合金刀片铣刀；加工凸台、凹槽时，选高速钢立铣刀；加工毛坯表面或粗加工孔时，可选取镶硬质合金刀片的玉米铣刀；对一些立体型面和变斜角轮廓外形的加工，常采用球头铣刀、环形铣刀、锥形铣刀和盘形铣刀。 在进行自由曲面(模具)加工时，由于球头刀具的端部切削速度为零，因此，为保证加工精度，切削行距一般采用顶端密距，故球头常用于曲面的精加工。 而平头刀具在表面加工质量和切削效率方面都优于球头刀，因此，只要在保证不过切的前提下，无论是曲面的粗加工还是精加工，都应优先选择平头刀。 另外，刀具的耐用度和精度与刀具价格关系极大，必须引起注意的是，在大多数情况下，选择好的刀具虽然增加了刀具成本，但由此带来的加工质量和加工效率的提高，则可以使整个加工成本大大降低。 在加工中心上，各种刀具分别装在刀库上，按程序规定随时进行选刀和换刀动作。 因此必须采用标准刀柄，以便使钻、镗、扩、铣削等工序用的标准刀具迅速、准确地装到机床主轴或刀库上去。 编程人员应了解机床上所用刀柄的结构尺寸、调整方法以及调整范围，以便在编程时确定刀具的径向和轴向尺寸。 目前我国的加工中心采用TSG工具系统，其刀柄有直柄（3种规格）和锥柄（4种规格）2种，共包括16种不同用途的刀柄。 在经济型数控机床的加工过程中，由于刀具的刃磨、测量和更换多为人工手动进行，占用辅助时间较长，因此，必须合理安排刀具的排列顺序。 一般应遵循以下原则：①尽量减少刀具数量；②一把刀具装夹后，应完成其所能进行的所有加工步骤；③粗精加工的刀具应分开使用，即使是相同尺寸规格的刀具；④先铣后钻 ；；⑤先进行曲面精加工，后进行二维轮廓精加工；⑥在可能的情况下，应尽可能利用数控机床的自动换刀功能，以提高生产效率等。 加工过程中切削用量的确定 ；合理选择切削用量的原则是：粗加工时，一般以提高生产率为主，但也应考虑经济性和加工成本；半精加工和精加工时，应在保证加工质量的前提下，兼顾切削效率、经济性和加工成本。 具体数值应根据机床说明书、切削用量手册，并结合经验而定。 具体要考虑以下几个因素： ；①切削深度t。 在机床、工件和刀具刚度允许的情况下，t就等于加工余量，这是提高生产率的一个有效措施。 为了保证零件的加工精度和表面粗糙度，一般应留一定的余量进行精加工。 数控机床的精加工余量可略小于普通机床。 ②切削宽度L。 一般L与刀具直径d成正比，与切削深度成反比。 经济型数控机床的加工过程中，一般L的取值范围为：L=（0.6～0.9）d。 ③切削速度v。 提高v也是提高生产率的一个措施，但v与刀具耐用度的关系比较密切。 随着v的增大，刀具耐用度急剧下降，故v的选择主要取决于刀具耐用度。 另外，切削速度与加工材料也有很大关系，例如用立铣刀铣削合金刚30CrNi2MoVA时，v可采用8m/min左右；而用同样的立铣刀铣削铝合金时，v可选200m/min以上。 ④主轴转速n(r/min)。 主轴转速一般根据切削速度v来选定。 计算公式为：v=∏nd/1000。 数控机床的控制面板上一般备有主轴转速修调（倍率）开关，可在加工过程中对主轴转速进行整倍数调整。 ⑤进给速度vF。 vF应根据零件的加工精度和表面粗糙度要求以及刀具和工件材料来选择。 vF的增加也可以提高生产效率。 加工表面粗糙度要求低时，vF可选择得大些。 在加工过程中，vF也可通过机床控制面板上的修调开关进行人工调整，但是最大进给速度要受到设备刚度和进给系统性能等的限制。 随着数控机床在生产实际中的广泛应用，量化生产线的形成，数控编程已经成为数控加工中的关键问题之一。 在数控程序的编制过程中，要在人机交互状态下即时选择刀具和确定切削用量。 因此，编程人员必须熟悉刀具的选择方法和切削用量的确定原则，从而保证零件的加工质量和加工效率，充分发挥数控机床的优点，提高企业的经济效益和生产水平。 什么叫数控 数控就是数字控制，楼主是搞机械、机床行业的吧，数控技术在机床行业应用得多，就是依靠数字（电脑编程）来控制机床，具有效率高，高精度的主要特点。 数控技术是指用数字、文字和符号组成的数字指令来实现一台或多台机械设备动作控制的技术。 它所控制的通常是位置、角度、速度等机械量和与机械能量流向有关的开关量。 数控的产生依赖于数据载体和二进制形式数据运算的出现。 1908年，穿孔的金属薄片互换式数据载体问世；19世纪末，以纸为数据载体并具有辅助功能的控制系统被发明；1938年，香农在美国麻省理工学院进行了数据快速运算和传输，奠定了现代计算机，包括计算机数字控制系统的基础。 数控技术是与机床控制密切结合发展起来的。 1952年，第一台数控机床问世，成为世界机械工业史上一件划时代的事件，推动了自动化的发展。 现在，数控技术也叫计算机数控技术，目前它是采用计算机实现数字程序控制的技术。 这种技术用计算机按事先存贮的控制程序来执行对设备的控制功能。 由于采用计算机替代原先用硬件逻辑电路组成的数控装置，使输入数据的存贮、处理、运算、逻辑判断等各种控制机能的实现，均可通过计算机软件来完成。
物联网与大数据的应用前景及利与弊
去网络文库，查看完整内容>内容来自用户:xiaolun是我1.数据的资源化在大数据技术中蕴含着丰富的数据信息资源，它们的科学有效应用能够切实为企业带来巨大的经济产值，产生更多经济收益。 因此，要利用好信息资源就要进一步开放研究大数据技术。 信息资源的有效应用离不开先进的数据技术和信息化思维，网络技术人员应当将传统信息资源开发管理方法与大数据技术有机地结合起来，通过将不同数据集进行重组和整合，发挥就数据集所不具有的新功能，从而为企业创造出更多的价值。 而掌握了数据资源处理技术的企业，在未来还能够通过将数据使用权进行出租或者转让等方式获取巨大的经济收益。 2.科技的交叉融合大数据技术的发展不仅能够将网络计算中心、移动网络技术和物联网、云计算等新型尖端网络技术充分地融合成一体，促进不同科学技术的交叉融合，同时还能够促进多学科的交叉融合，充分发挥出交叉学科和边缘学科在新时代的新功能与效用。 大数据技术的长足进步与发展既要求工程技术人员要立足于信息科学，通过对大数据技术中的信息获取、储存、处理等各方面的具体技术进行创新发展，也要将大数据技术与企业管理手段结合起来，从企业经营管理的角度研究分析现代化企业在生产经营管理活动中大数据技术的参与度及其可能带来的影响。 在一些需要处理和应用到大量数5.10.4.物联网在商业方面的前景二