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制造业论文参考文献：
大数据可以进行大规模,能够实现智能制造,能够帮助制造业企业提升营销的针对性,降低物流和库存的成本,减少生产资源投入的风险.
大数据的广泛应用,必将带来工业企业的广泛创新和变革的新时代.这些创新和变革,将给全球工业带来革命性的变化,同时,改变企业的研发、生产、运营、营销和管理方式.
大数据可能带来的巨大价值正在被传统制造业所认可,它通过技术的创新与发展,为企业的管理者和参与者呈现出一个全新的看待制造业价值链的方法.
通过对大数据的挖掘,实现流行预测、精准匹配、时尚管理、社交应用、营销推送等更多的应用,大数据可以进行大规模,能够实现智能制造,能够帮助制造业企业提升营销的针对性,能够实现降低物流和库存的成本,减少生产资源投入的风险.
设计环节：大规模
大数据、云计算、智能化技术是制造业升级的三大动力,不断推动着大规模制造向大规模转型.
《大数据时代》作者、数据科学家维克多·迈尔?舍恩伯格曾经预言,大数据下一波的改革是大规模,为大量客户产品和服务,成本低、又兼具个性化.大数据可以发挥关键作用,告诉商家每一个用户的消费倾向,以及需求之间的细分差异.这些数据量的增加,能够实现从量变到质变的转化过程.
大规模生产的基本思想是：将产品的生产问题通过产品重组和过程重组,运用现代信息技术、管 理技术及制造技术等一系列高新技术,把产品的生产问题全部或部分转化为批量生产,尽量减少零部件数和环节.从而以大批量生产的成本和速度,为顾客提供多样化、个性化的产品.
大数据在制造业大规模中的应用包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、平台等,其核心是平台.数据达到一定的数量级,就可以实现大数据应用.
消费者与制造业企业之间的交互和交易行为也将产生大量数据,挖掘和分析这些消费者动态数据,能够帮助消费者参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中,为产品创新作出贡献.制造业企业对这些数据进行处理,进而传递给智能设备,进行数据挖掘,设备调整,原材料准备等步骤,便能生产出符合个性化需求的产品.
大规模,为大量客户产品和服务,成本低、又兼具个性化.比如消费者希望他买的车有红色、绿色,厂商有能力满足要求,但又不至于像手工制作那般让人无法承担.因此,在厂家可以负担得起大规模带去的高成本的前提下,要真正做到个性化产品和服务,就必须对客户需求有很好的了解,这背后就需要依靠大数据技术.
工业化大规模个性化的关键之处在于生产流程的模块化和标准化.模块化、标准化的产品开发以工业化生产的成本实现了个性化产品的批量生产,是产品在品种与成本、性能之间找到最佳平衡点的突破口.
模块化设计是指把产品的结构设计成许多功能相互独立的模块,各模块可以容易地装配成不同形式的产品.因此,模块化设计把产品的多变性与零部件的标准化有效地结合起来,充分利用了规模经济和范围经济的效应.在产品设计中,模块化水平越高,产品中模块和零部件的标准化程度也越高.
互联网大数据信息时代的新技术、新思维,正在注入汽车市场,悄然对传统商业模式进行革新,使汽车工业朝着以“大数据”为驱动的“智能汽车工业”转变.在这种趋势下,以用户为中心、运用大数据的C2B智能化大规模,正是汽车智造的主要方向之一.
上汽大通响应上汽集团战略,从一家传统意义上的商用车公司,转型成为一家数字化C2B跨界车企,将C2B智能化大规模当作战略方向.上汽大通推出的一款C2B SUV D90,在上市前一年时间里,用户就可以参与车的定义、开发、认证、定价、配置、改进六大环节；不久前11月的广州车展,上汽大通推出了以C2B理念打造的“划时代皮卡”T60,这款产品不仅具有全球领先技术、澳洲A-NCAP五星碰撞安全、卓越驾乘体验、互联网智能体验的产品优势,并且具有“丰富个性”特征,用户可以根据自己爱好选择颜色、配置等,低配版可以选择高端配置,高配版也可以减少不想要的配置,不用为不想要的配置买单.
未来,上汽大通还将会邀请用户前往广德汽车试验场、黑河极寒环境、澳大利亚、川西、迪拜等世界各地,测试车辆的耐久性、动力总成性能匹配、机械完善度等,在现场,上汽大通会根据用户的反馈意见,调试工程样车,确认和优化匹配数据.在与用户不断深入沟通后,上汽大通的C2B汽车在车辆上市前就已经取得了“大订单”,截止到目前,上汽大通D90“盲订”车主已经超过5000人,体现出用户对上汽大通的信赖以及对C2B理念的认可.
未來的信息化、网络化社会中,依靠大数据技术,工业生产将会实现大规模的个性,产能过剩不复存在,这将改变传统的规模化生产、标准化制造、低成本扩张的工业社会发展模板.工业文明因此将会从原来 的“物本”时代进入新的“人本”时代,这就是“新工业文明”.
生产环节：智能制造
大数据智能应用以数据挖掘分析为核心的应用和服务,为经济社会发展带来了深刻变革.大数据驱动智能制造加快发展,加快互联网与制造业快速融合,是传统制造业变革与升级的重要内容.
中国工程院院长周济认为,智能制造系统包含了三个不同层次：第一个层次是数字化制造,第二个层次是智能制造1.0系统.而未来真正意义上的智能制造,是智能制造2.0系统,它是人工智能技术在近几年发生了战略性、突破性进展,产生的第二代人工智能.但不管是哪个层次,它的根基都是工业大数据.
新一代人工智能技术称之为人工智能2.0技术,它实际上是新一代科技革命的变革和核心技术.它之所以可以实现这个突破,它的根基和关键也是工业大数据.
在“工业4.0”中,通过信息物理系统（CPS）实现工厂/车间的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合,使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析,形成决策并反过来指导生产.
结论：适合制造业论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关制造业开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
大数据背景下基于云会计制造业短期经营决策分析
摘要：本文从大数据背景出发，通过阐述制造业现状，从短期经营决策中的生产决策，定价决策，库存决策三个方面借助云会计的理念，对制造业的发展提出可行性。
互联网制造业的核心:客户大数据智能制造
中国正处于由制造业大国向制造业强国转变的关键时期，在“互联网+”浪潮的冲击下，既有挑战更有机遇。主动拥抱互联网，从线下走到线上，更好地满足消费者。
大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施
摘 要：随着互联网技术等飞速发展，大数据时代到来，为不同行业领域企业财务管理提供了全新的发展机遇。但在大数据背景下，企业财务管理也面临着新问题与。