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看制造企業如何借力工業大數據?

時間:2016-09-18

在制造業的利潤越來越低的情況下,工業大數據可以幫助中國企業做些什么?制造企業(或工業企業)如何借力?

首先我們一起來看:工業大數據和原來的信息化有何區別?


1990年代以前,大部分企業都在做企業內部信息化,這被稱為第一次浪潮。1990年代以后,互聯網開始席卷全球,企業相繼進行互聯網化。而隨著信息化與工業化的深度融合,工業大數據悄然興起,這也將成為下一個提升制造業生產力的技術前沿。工業大數據即第三次工業變革,它以智能互聯的產品為核心載體,而不單純只是通過互聯網增值。


在制造業的利潤越來越低的情況下,工業大數據可以幫助中國企業提高產品在使用維護階段的利潤。最重要的是,利用數據進行跨界運營,能夠為企業帶來新的生存空間。


利用大數據搶占價值高地

加工制造環節的確能夠產生很多利潤,但在當前環境下,生產制造的利潤越來越薄,使企業越來越難以為繼。而中國是一個制造大國,更是一個使用大國,制造業的興衰事關重大。只有利用大數據搶占價值高地,實現產品智能化,才能實現從“中國制造”到“中國創造”的轉變,從“生產型制造”到“服務型制造”轉變。


跨界運營是工業互聯網轉型的核心

和之前很多技術一樣,工業大數據并非橫空出世,而是一脈相承。但又有新的變化,這種新的變化,其核心在于連接,將原來孤立的機器連接起來,將人和機器連接起來,將不同的企業、行業連接起來。事實上,這種連接已經產生了巨大的價值,有很多企業已經開始實踐了。


例如:將人和產品聯系起來,可以實現產品創新。日本科研人員設計出一種新型汽車座椅,根據駕駛者的體重、壓力值等數據識別主人,以判斷駕駛者是否為主人,從而決定是否啟動。通過跨界運營來創新是工業互聯網轉型的核心。在使用階段做一個簡單的維修、更換配件,不管是預防性維修還是主動維修,都還處于工業互聯網的初級階段。只有通過數據進行跨界運營,才抓住了整個裝備制造業在服務階段轉型升級的核心。


工業大數據應避免的三個誤區

聽上去很美好的工業大數據,如何實踐呢?其中存在三大誤區:

一、維修=運行

在工業領域,維修和運行基本不會分開。但是在工業大數據里,二者是分開的。維修指的是,當產品性能下降的時候,通過更換零件或者其他手段,恢復其產品性能。而運行是指如何使用機器,使它產生價值。


二、產業大數據等同于消費大數據

工業大數據最核心的問題在于分析結果的可靠性。在消費大數據上,如果產品的廣告推薦能達到20‰的可靠性,就是搜索引擎的最好水平。但這一數據在工業領域,顯然遠遠不夠。因為在工業領域,往往是失之毫厘,差之千里。工業的應用場景對數據準確率的要求達到99.9%,甚至更高,否則就會造成嚴重的經濟損失乃至安全事故的發生。所以,王建民建議,從人員結構上來講,工業大數據需要數據和產業的人才一起來做。


三、采集的數據越多越好

對于企業而言,機器采集的數據有時候是一個災難,不是企業采集的所有數據都是有用的。不產生價值的數據就是垃圾信息,對于企業而言就是負擔。企業在收集數據之前,首要任務是給數據畫像,弄明白自己到底需要什么樣的數據。


無論如何,大數據仍然要圍繞裝備增值服務的業務邏輯,在達到這個目的的過程中,讓數據發揮作用,而非簡單地只看到數據,而忽略了根本的邏輯。無論從應用和技術角度看,工業大數據集成應用將成為兩化深度融合的重點任務,成為建立互聯網工業和智慧工業的基石。



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