大數據如何影響傳統産業

目前，對大數據的應用已融入我們生活的各個方面。世界三大航空發動機生産商之一羅爾斯·羅伊斯賣出的每一台航空發動機，內部都安裝了上百個傳感器，詳細記錄並保存工作時所有細節。這些數據會實時傳輸給地面的數據分析中心工程師，從而及時判斷該發動機是否需要維護，是否存在故障。

工信部信息化和軟體服務業司副司長李冠宇接受記者採訪時表示，大數據在加速向傳統産業滲透，驅動生産方式和管理模式變革，推動製造業向網絡化、數字化和智慧化方向發展。電信、金融等行業利用已經積累的豐富數據資源，正積極探索客戶細分、風險防控等應用，加快服務優化、業務創新和産業升級的步伐。

服務業全面“流程再造”

零售巨頭沃爾瑪每天都要處理龐大的數據信息，所有店面的銷售情況都實時反映到大數據中心，通過對比分析可以準確發現隱藏的問題。比如，他們會從手電筒等救援設備的銷售數據中找到發生自然災害的規律，做出預測並對環境變化作出反應，防止商品脫銷。沃爾瑪相關負責人表示，運用大數據工具之後，出現問題到解決問題的時間從兩到三周縮減為20分鐘。

零售業運用大數據調整銷售策略，製造業運用大數據加強售後維護，農業運用大數據制定收割路線，電信業運用大數據加強精準營銷……顯然，大數據對傳統産業的改變不只是某個環節，而是從設計研發、生産管理到售後維護的全流程。

“大數據的高容量、多樣性、存取速度快、應用價值高等特性都有助於傳統産業轉型升級。”工信部賽迪研究院軟體所所長潘文接受記者採訪時表示，大數據是創新發展的資源，大數據資源的開發也要經歷採集、傳輸、儲存、梳理、分析等過程去形成軟體和個性化解決方案，然後應用到相關的領域、行業和企業。而大數據的實時、感知和預測等特點確實可以在企業降低成本、縮短生産週期、提升效率、細分産品定位、優化流程和決策等方面扮演重要角色。

中國電子信息産業發展研究院副院長樊會文向記者分析説，一方面，大數據作為決策依據的屬性，能夠精準分析供給與需求，減少生産經營中的盲目性，讓傳統産業創新經營模式，實現智慧生産；另一方面，大數據作為新型經濟資源的屬性，能夠與傳統産業融合而産生新型生産性服務業，産生新業態，推動産業升級。

目前，商業、金融業、製造業等傳統行業都有成功的大數據應用。其中，“零售、媒體、能源、電信等行業應用大數據做得比較好。”潘文解釋説，前兩者是因為在消費前端，加之“互聯網+”大潮帶動，大數據的價值很容易體現出來；後兩者則是因為本身在國家推進産業發展時就一直比較重視信息化建設以及後來的智慧化升級改造，大數據的應用水平自然水漲船高。

製造業局部“開花結果”

保利協鑫的光伏切片生産車間運用了先進的智慧設備和信息系統，每天都能産生大量的數據，在把數據放上“雲端”實現互聯互通之後，通過智慧算法和精準分析，在生産過程中實時監測和控制變量，光伏切片的良品率提高了1%，每年能節約上億元成本。

“製造業是大數據應用的主戰場。”李冠宇認為，大數據能推動製造業在更大範圍、更深層次實現更有效率、更加精準的資源配置，加速驅動製造業生産、管理、營銷模式的全面變革，顯著提升製造業發展的質量和效益。智慧製造是《中國製造2025》的主攻方向，而大數據正是智慧製造的重要內容。

大數據能讓生産方式個性化。傳統的大規模生産方式下，企業生産什麼，用戶就購買什麼。而在個性化定制生産模式下，用戶需要什麼，企業就生産什麼，産品的生産過程發生了顛倒。“比如海爾，把社交數據中獲得的客戶反饋融入新産品研發中，結合了內部和外部數據的能力。大數據創新了商業模式，以消費者數據為基礎的消費者喜好和需求正倒逼到産品的設計、研發、生産、供應鏈、營銷等製造業供給側的多個環節。”潘文説。

李冠宇説，大數據還能讓研發設計知識化、生産製造敏捷化、生産管理透明化、産品售後服務化。隨著智慧工廠、智慧車間的建設，生産線上將安裝數以千計的傳感器，來監測溫度、壓力、震動、噪聲等參數，通過大數據應用調整參數將顯著提高生産效率、提升産品質量、降低生産成本，實現敏捷製造。而大數據與供應鏈的融合，將更清晰地把握庫存量、訂單完成率、物料及産品配送情況等內容，進而提高反應速度、降低成本、優化庫存。

傳統的生産模式以“産品”為中心，産品一旦銷售出去，其價值鏈就意味著結束，而服務型製造則以“人”為核心，産品銷售出去意味著服務才剛剛開始，“産品+服務”成為提升企業競爭力的關鍵。“傳感器、互聯網、大數據技術的應用，將使産品售後服務變得更加智慧和高效，有利於進一步提升産品售後服務水平、優化産品設計。”李冠宇説。

關鍵還在産業本身

“目前，我國製造業應用大數據的水平並不高。”潘文坦言，大數據從消費端向生産端滲透是一個漸進的過程，此外我國製造業本身各行業之間智慧化水平差異較大，這兩方面都直接影響到大數據的應用水平。

“舉一個簡單的例子，日本工廠的一條生産線有上千個傳感器，國內企業則只有幾百個。少這麼多不是為了省錢，而是因為國內企業不知道還能在哪些地方放傳感器。由此可見製造工藝水平越高，對精準操控的要求就越高，對傳感器的要求也就越多。”李冠宇説。

由此可見，大數據要與傳統産業更好地融合，關鍵還在於産業本身的發展和應用。比如，最靠近消費者的服務業把大數據用得最好。“大數據引發了醫療健康革命，基於大數據的在線教育成為發展潮流，大數據切入的線上營銷帶動線下消費的模式已然成為商業模式成功的典範。”潘文歸納説，服務業成功應用大數據的經驗可以總結為3點，一是從過程看，大數據實現了要素間的互聯互通和綜合集成，借鑒到製造端就是現在大家熟知的信息物理系統。二是從要素看，大數據平臺搭建推進了要素的優化整合和高效配置，借鑒到製造端就是工業大數據。三是從決策看，大數據成為精準投放決策的重要支撐，借鑒到製造端就是商業智慧。

“傳統産業首先要有融合創新的意識，結合自身業務特點，主動尋找應用創新機會。其次，要加強行業合作和産業鏈合作，整合形成行業公共信息大平臺，這樣才有大數據可用。”樊會文説。

一方面，要重視收集數據資源。要推動信息資源開放、共享，發展用戶參與設計、雲設計等新興研發模式，鼓勵大企業向中小微企業和創業團隊開放平臺入口、數據信息、計算能力等資源，提供研發資源。

另一方面，要打通數據，讓數據互聯互通起來。要大力發展智慧裝備，建設智慧工廠，實現機器、設備、系統、車間、産品之間的互聯互通，企業生産與市場之間的實時信息交互等，努力提升製造全過程的網絡化、數字化和智慧化水平。

“更重要的是，以大數據為代表的創新意識和傳統産業長期孕育的工匠精神要結合起來，才能讓新舊動能融合發展，從而改造提升傳統産業，打造中國經濟發展的新引擎。”潘文説。（記者 黃 鑫）