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

作為目前唯一源于汽車行業(yè)的國家級跨行業(yè)跨領域工業(yè)互聯(lián)網平臺，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字化解決方案，包括設備物聯(lián)解決方案、高級柔性排程解決方案、場內倉流協(xié)同解決方案、工藝質量提升解決方案、能耗雙碳優(yōu)化解決方案、工業(yè)互聯(lián)網安全解決方案等。

這批數字化解決方案，打造基于邊緣計算、云計算以及云端協(xié)同等基礎架構，適配不同OT水平的企業(yè)，并逐步將其轉化為個性化具體業(yè)務場景的創(chuàng)新應用，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，結合優(yōu)化算法，幫助工廠實現了有效預測、追溯與規(guī)避缺陷。

目前，這些工廠數字化解決方案，不僅在領克成都工廠和極氪汽車“未來工廠”中得到應用和驗證，也對極星零碳工廠進行智造賦能，還支撐了全國數十個汽車生產基地的數字化轉型。

新一代大數據非現場審計平臺經過多年的深入推廣應用，已成為國開行內審條線開展非現場審計和大數據分析的重要工具，在服務全行風險防控體系建設和業(yè)務高質量發(fā)展要求方面發(fā)揮了重要作用。

1.實現審計全覆蓋，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)務持續(xù)監(jiān)測等現實問題。依托科技手段，對被審計單位全部或某個業(yè)務領域形成全量數據篩選，由點及線、由線及面，以更加立體的審計視角關注全行業(yè)務經營、風險管理和內部控制狀況，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。利用大數據挖掘技術建立內外部信息的關聯(lián)，從大量結構化和非結構化數據中揭示隱藏的、未知的問題，尋找預測性信息，前瞻性地發(fā)現和預警業(yè)務中可能潛在的風險，推動內部審計由事后監(jiān)督向事中控制、事前預防為主的轉變。

3.提高審計精準度，提升審計質量。不斷豐富內外部數據源，利用大數據挖掘技術，通過客戶項目全景視圖、資金流向圖、風險聚焦和演變圖、審批流程等功能，揭示其中潛在的邏輯關系和規(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)督質效。

隨著新一代大數據非現場審計平臺應用的不斷深化，我們將充分運用新技術、新手段，堅持科技強審，加強審計信息化建設，積極推進審計數字化轉型，持續(xù)提升審計數據服務能力，加強非現場審計方式與現場審計的有機結合，實現對被審計單位的持續(xù)、動態(tài)監(jiān)測，充分發(fā)揮風險預警作用，不斷提升審計價值，為內審工作提供有力支持，為國開行業(yè)務發(fā)展保駕護航!

大數據技術存在問題

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

數據分析和處理問題。

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

數據安全和隱私問題。

伴隨著海量數據的采集和處理，數據的安全和數據的隱私問題應運而生。如何能夠保障被采集數據的安全性、數據本身的隱私保護，都將是今后大數據技術研究的重點問題。現今社會就存在許多用戶數據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安全都產生很大的威脅。

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