進入工業(yè)4.0時代，數(shù)據(jù)驅(qū)動制造已成為汽車制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的顯著特征。在本屆智博會期間，由廣域銘島數(shù)字科技有限公司打造的Geega(際嘉)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(以下簡稱“Geega平臺”)再度亮相，并帶來了數(shù)字孿生工廠，以及一系列工廠數(shù)字化解決方案，現(xiàn)場展示了工業(yè)大數(shù)據(jù)如何驅(qū)動汽車智造。

作為目前唯一源于汽車行業(yè)的國家級跨行業(yè)跨領(lǐng)域工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，Geega平臺研發(fā)并探索出一套智能化柔性制造新模式，提供以工業(yè)軟件為核心的一批工廠數(shù)字化解決方案，包括設(shè)備物聯(lián)解決方案、高級柔性排程解決方案、場內(nèi)倉流協(xié)同解決方案、工藝質(zhì)量提升解決方案、能耗雙碳優(yōu)化解決方案、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全解決方案等。

這批數(shù)字化解決方案，打造基于邊緣計算、云計算以及云端協(xié)同等基礎(chǔ)架構(gòu)，適配不同OT水平的企業(yè)，并逐步將其轉(zhuǎn)化為個性化具體業(yè)務(wù)場景的創(chuàng)新應(yīng)用，助力企業(yè)邁向智能制造。

除了漆面缺陷根因分析，工藝質(zhì)量提升解決方案還提供了焊裝工藝管理、尺寸智能管理、擰緊工藝管理等工業(yè)軟件。這些工業(yè)軟件，結(jié)合優(yōu)化算法，幫助工廠實現(xiàn)了有效預(yù)測、追溯與規(guī)避缺陷。

目前，這些工廠數(shù)字化解決方案，不僅在領(lǐng)克成都工廠和極氪汽車“未來工廠”中得到應(yīng)用和驗證，也對極星零碳工廠進行智造賦能，還支撐了全國數(shù)十個汽車生產(chǎn)基地的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

新一代大數(shù)據(jù)非現(xiàn)場審計平臺經(jīng)過多年的深入推廣應(yīng)用，已成為國開行內(nèi)審條線開展非現(xiàn)場審計和大數(shù)據(jù)分析的重要工具，在服務(wù)全行風(fēng)險防控體系建設(shè)和業(yè)務(wù)高質(zhì)量發(fā)展要求方面發(fā)揮了重要作用。

1.實現(xiàn)審計全覆蓋，提高審計效能。解決了因人力資源不足、疫情期間接觸受限、審計覆蓋面不夠、難以開展業(yè)務(wù)持續(xù)監(jiān)測等現(xiàn)實問題。依托科技手段，對被審計單位全部或某個業(yè)務(wù)領(lǐng)域形成全量數(shù)據(jù)篩選，由點及線、由線及面，以更加立體的審計視角關(guān)注全行業(yè)務(wù)經(jīng)營、風(fēng)險管理和內(nèi)部控制狀況，提高了審計效能。

2.增強審計線索的前瞻性，提升審計履職能力。利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立內(nèi)外部信息的關(guān)聯(lián)，從大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中揭示隱藏的、未知的問題，尋找預(yù)測性信息，前瞻性地發(fā)現(xiàn)和預(yù)警業(yè)務(wù)中可能潛在的風(fēng)險，推動內(nèi)部審計由事后監(jiān)督向事中控制、事前預(yù)防為主的轉(zhuǎn)變。

3.提高審計精準度，提升審計質(zhì)量。不斷豐富內(nèi)外部數(shù)據(jù)源，利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過客戶項目全景視圖、資金流向圖、風(fēng)險聚焦和演變圖、審批流程等功能，揭示其中潛在的邏輯關(guān)系和規(guī)律，使審計思路的客觀性和審計重點的精確性得以保障，拓寬審計人員視角，減少主觀因素的影響，提高審計監(jiān)督質(zhì)效。

隨著新一代大數(shù)據(jù)非現(xiàn)場審計平臺應(yīng)用的不斷深化，我們將充分運用新技術(shù)、新手段，堅持科技強審，加強審計信息化建設(shè)，積極推進審計數(shù)字化轉(zhuǎn)型，持續(xù)提升審計數(shù)據(jù)服務(wù)能力，加強非現(xiàn)場審計方式與現(xiàn)場審計的有機結(jié)合，實現(xiàn)對被審計單位的持續(xù)、動態(tài)監(jiān)測，充分發(fā)揮風(fēng)險預(yù)警作用，不斷提升審計價值，為內(nèi)審工作提供有力支持，為國開行業(yè)務(wù)發(fā)展保駕護航!

大數(shù)據(jù)技術(shù)存在問題

大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展對各行各業(yè)也有重大影響，同時大數(shù)據(jù)技術(shù)的研究目前還不夠完善，也面臨著諸多問題需要去解決。

數(shù)據(jù)分析和處理問題。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方式適用于少量的、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而生活中采集的大多數(shù)數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，這就對數(shù)據(jù)分析和處理過程產(chǎn)生很大的影響。MapReduce計算并不能解決大數(shù)據(jù)處理的所有問題，需要更深層次的研究，解決數(shù)據(jù)處理的局限性。

數(shù)據(jù)安全和隱私問題。

伴隨著海量數(shù)據(jù)的采集和處理，數(shù)據(jù)的安全和數(shù)據(jù)的隱私問題應(yīng)運而生。如何能夠保障被采集數(shù)據(jù)的安全性、數(shù)據(jù)本身的隱私保護，都將是今后大數(shù)據(jù)技術(shù)研究的重點問題?，F(xiàn)今社會就存在許多用戶數(shù)據(jù)信息被盜用或者共享公開化等情況，這樣對用戶的人身和財產(chǎn)安全都產(chǎn)生很大的威脅。

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