大数据：让工业企业找到数字化转型新的打开方式

目前，中国超越美国成为全球工业第一大国，中国制造占世界制造市场 20%，但实际中国内工业行业的现状是：信息化过剩，工业化不足。发现很多工业企业尚处于工业2.0阶段，只能基本靠人工进行设计和生产，而部分达到工业3.0的企业，则使用电子和信息技术系统普及实现自动化生产，产业中各企业发展极不均衡。

数据 让工业企业降本增效

根据IHS的预测，到2020年，全球网络设备接入数将达到800亿，其中工业设备占比会达到60%。工业设备的网络化使得生产过程可以被全面的监测和模拟。通过总的控制台，将能够实现生产的动态规划和调整，不停工即可实时改变生产参数和生产条件。同时，对于大数据分析和处理能力的提高，将能够更准确的分析市场动态、预测用户需求，为生产提供指导。

这给制造企业带来巨大的机遇，传统大规模生产想要降低成本只能从人工、原材料、提高机器的生产效率等方面入手，但现在有了新的方式，通过数据比对分析，可以轻易找出症结所在。

德国汽车业者BMW应用大数据分析，在短短12周时间内降低80%的零件报废率。一台汽车需要的零件有很多种，其中一个是与引擎结合的引擎上盖，过往，BMW要等到最终引擎组装阶段，将引擎上盖组装完成后才知道这个零件是否能使用，如果不能使用就只好将整个引擎报废。

而导入IBMMAO（大数据分析与优化ManufacturingAnalytic&Optimization）解决方案后，在引擎生产线上就可以做即时的监测与分析，倘若品管没有问题则直接进到最后的组装程序，但若零件品质不好且无法修补则直接报废，或者零件品质不好但能经过其他方式修补，则于修补后再度进行品管测试，借此提高生产效率、降低报废率。

中国制造企业需要积极迈进数字化竞争

目前，中国工业处在一个很微妙的状态，一方面，生产着世界上最多的工业产品，增长也是最快的；另一方面，行业也在寻找转型升级、创新发展的增长的新支点。

在人力成本不断上升的当下，人工智能、虚拟现实及大数据技术的发展给了工业企业新的机会，利用互联网改进管理模式，一方面通过数据采集和运用外部数据指导产品研发，针对市场调整生产，另一方面在企业内部进行信息化和智能工厂改造，通过采购、生产、营销等数据为企业经营提供依据，提高产品质量、生产效率，节省开支，制造企业们将利用数据焕发新的生机。

经过近十几年的科技创新和设备改造升级，国内工业信息化水平较上世纪末有了较大提升。伴随大数据采集、集成、计算和分析技术的发展，我国一些工业企业也已经进入工业大数据实践阶段。

如三一重工自主研发的 ECC（企业控制中心）系统集成了大数据与物联网技术，目前累计接入设备超过 20 万台，构建了基于大数据的远程诊断和服务系统。但和这些能够成熟应用工业大数据技术的企业相比，大多数的工业企业尚未对工业大数据技术形成明确的认识和技术上的应用，工业大数据的落地推广依旧存在很多的瓶颈。

目前，我国发展工业大数据尚存在很多问题：产品数据格式不统一、规范缺乏，互通融合困难；物联接入设备不能自主可控；平台技术架构复杂、资源整合困难；信息化战略、业务战略不一致；尤其是网络安全、系统安全、数据安全等安全问题突出。为了更好地推进工业大数据，需要构建覆盖工业全流程、全环节和产品全生命周期的数据链，并在此基础上形成基于数据分析的系统级工业智能。

一切业务数据化，是所有企业的命运。对工业企业来说，尤为重要。