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读懂工业大数据 这篇文章不得不看

发布时间:2019-04-10 18:25:00 所属栏目:教程 来源:佚名
导读:工业大数据是互联网、大数据和工业产业结合的产物,是中国制造2025、工业互联网、工业4.0等国家战略在企业的落脚点。 对于企业而言,了解工业大数据产生的背景,归纳工业企业大数据的分类和特点,从数据流推动工业价值创造的视角看待、重造工业价值流程,

日本的科研人员日前设计出一种新型座椅,能够通过分析相关数据识别主人,以此确保汽车的安全。这种座椅装有360个不同类型的感应器,可以收集并分析驾驶者的体重、压力值,甚至坐到座椅上的方式等多种信息,并将它们与车载系统中内置的车主信息进行匹配,以此判断驾驶者是否为车主,从而决定是否开动汽车。实验数据显示,这种车座的识别准确率高达98%。

三一公司的挖掘机指数也是如此。通过在线跟踪销售出去的挖掘机的开工、负荷情况,就能了解全国各地基建情况,进而对于宏观经济判断、市场销售布局、金融服务提供调整依据。

二是提升服务型生产。提升服务型生产就是增加服务在生产(产品)的价值比重。主要体现在两个方向。一是前向延伸,就是在售前阶段,通过用户参与、个性化设计的方式,吸引、引导和锁定用户。比如红领西服的服装定制,通过精准的量体裁衣,在其他成衣服装规模关店的市场下,能保持每年150%的收入和利润增长,每件衣服的成本仅比成衣高10%。当然了,小米手机也属于这一类。二是后向延伸,通过销售的产品建立客户和厂家的互动,产生持续性价值。苹果手机的硬件配置是标准的,但每个苹果手机用户安装的软件是个性化的,这里面最大的功劳是APPStore。苹果通过销售苹果终端产品只是开始,通过APPStore建立用户和厂商的连接,满足用户个性化需求,提供差异性服务,年创造收入在百亿美金。

三是创新商业模式。商业模式创新主要体现在两个方面,一是基于工业大数据,工业企业对外能提供什么样的创新性商业服务;二是在工业大数据背景下,能接受什么样的新型的商业服务。最优的情况是,通过提供创新性商业模式能获得更多的客户,发掘更多的蓝海市场,赢取更多的利润;同时通过接受创新性的工业服务,降低了生产成本、经营风险。

比如,GE不销售发动机,而是将发动机租赁给航空公司使用,按照运行时间收取费用,这样GE通过引入大数据技术监测发动机运行状态,通过科学诊断和维护提升发动机使用寿命,获得的经济回报高于发动机销售。

在接受服务方面,目前国内外有一批企业提供云服务架构的工业大数据平台。包括海尔收购GE的白电业务的一揽子合作中,就包括GE的Predix工业大数据平台向海尔开放,接入海尔的工厂,提供工业大数据服务。九次方大数据也在联合各省市建立云化的工业大数据平台,向当地的工业企业开放大数据采集、大数据存储、大数据挖掘和应用能力。

4、工业大数据的实践指导

工业大数据是企业生产经营的一次重大变革,对于工业化、信息化都还没有完成的工业企业而言,数据化时代又到来了,挑战很大。

工业大数据建设,首先是一种思维变革,改变以前以要素竞争为主的工业生产模式,进入到数据和创新竞争为主的新生产时代。其次,正如清华大学王建民教授所言“工业大数据不存在交钥匙工程”,因此,需要企业领导人、管理层、员工和相关人都投身其中,各司其职,才有所成。

最后,工业大数据建设抓住两个板子作为突破点。一个是最长的板,也就是梳理产品(工业)竞争力最强的在哪里,继续深挖下面的数据价值,围绕这一块的工业数据构建产品和服务能力;另一个是最短的板,就是影响工业企业发展的痛点在哪里,成本、市场、还是供应链,还是能耗?在数据化时代下,寻找机遇大数据的解决方案。

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(编辑:晋中站长网)

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