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制造業寒冬 企業轉型熱追大數據

文章作者:深圳市聚利興儀器有限公司    時間:2015/9/21 22:50:28

  實際上,從產品生產、企業運營、物流運輸再到精準營銷,大數據似乎可以從各個方面參與,并且改變制造業的發展現狀。而在風險與機遇并存的轉型過程中,制造業企業必將遭遇眾多的技術困難與理念障礙。


  如何順利地完成這場新時代的工業革命?制造業大數據,一切才剛剛開始。




  9月17日,一場關于工業4.0與中國制造2025的研討會,在北京朝陽區舉行。會場坐滿包括川渝皖鄂等全國各地來取經的企業。


  河北一家鋼鐵企業的負責人花了3900元,買到了一個倒數第二排的座位。他告訴21世紀經濟報道記者,過來參會的目的是“企業必須要轉型,但不知道怎么轉,過來學習”。


  被許多人視作工業4.0三大基礎技術之一的工業大數據,在此次會議上被頻繁地提及。而在現場的企業看來,這些探討,多在理論階段。風口上的大數據,與寒冬里的制造業,如何組合才能挽回頹勢?


  實際上,從產品生產、企業運營、物流運輸再到精準營銷,大數據似乎可以從各個方面參與。并且改變制造業的發展現狀。而在風險與機遇并存的轉型過程中,制造業企業必將遭遇眾多的技術困難與理念障礙。


  如何順利地完成這場新時代的工業革命?制造業 大數據,一切才剛剛開始。


企業寒冬


  風口與凜冬,制造業熱“追”大數據

  今年夏天,一位進京招商的南方某縣縣委書記,在中關村某科技園看了兩天智能制造項目后,用“震撼”兩個字,來感慨互聯網和大數據給傳統制造業帶來的變化。


  他此行的目的,是引進一家基于大數據的智能制造企業,來改造他所在縣的傳統紡織業。


  在他看來,一方面經濟下行,傳統制造業遭遇寒冬,縣域傳統制造業開工率降低,同時,人口紅利消減,制造業生產成本增加,企業生產比較困難。他認為,當下地方發展智能制造企業的需求十分迫切,也是地方經濟轉型的重要風向標。


  傳統制造業如何轉型,目前關于企業轉型的周末培訓班,報名費飆到了兩三萬。各地行業交流會上,也都傳播著“傳統企業急需轉型,不轉型如等死”的信息。


  大數據、云計算、工業物聯網,種種新名詞讓很多企業以及地方招商官員眼花繚亂。大數據被當作制造業連接互聯網的命脈,互聯網大佬們稱,大數據是區別傳統制造業和智能制造的關鍵。大數據給制造業帶來的價值,似乎正在逐漸被認可。


  事實上,不只是國內,德國作為工業4.0發展的先行者和探路者,其業界對大數據的重視程度也相當之高。在9月17日的關于工業4.0的會議上,一位來自德國的專家,將數據與數據質量列為德國實現工業4.0的四大驅動力之一,與工業傳統、勞動力和材料、能源成本并列。


  不僅僅是業界和地方政府,在決策層面,推進大數據與制造業結合的步伐也在加快。


  9月10日上午,工信部召開發布會解讀《促進大數據發展綱要》,其中提到工業大數據工程。21世紀經濟報道記者在會場獲悉,工信部重點提到,將推進利用大數據推動信息化和工業化深度融合,研究推動大數據在研發設計、生產制造、經營管理、市場營銷、售后服務等產業鏈各環節的應用,積極推動制造業網絡化和智能化。


  工信部長苗圩撰文解讀我國制造業如何由大變強時稱,當前的重點是推動互聯網在制造業領域深化應用,積極發展云制造等基于互聯網的新型制造模式,培育工業互聯網新應用,建設一批工業云服務和工業大數據平臺。


  制造業 大數據探路,顛覆還是輔助?

  一般認為,以大數據、云計算、物聯網為基礎的新一輪工業革命,有兩個根本任務,一是以互聯網新思維創造新業態,二是用新的信息技術改造舊行業。21世紀經濟報道記者調查發現,在這兩個思路下,都有先行者正在探索大數據在制造業的應用。


  9月10日下午,工信部組織召開智能制造試點示范經驗交流電視電話會議。海爾集團輪值總裁梁海山在交流會上發言。


  據梁海山介紹,從2005年開始,張瑞敏提出要把傳統制造變成大規模定制。2008年,海爾對企業的產品設計和制造體系進行了模塊化改造,同時在虛擬設計、實體制造方面進行了系統的建設。從模塊化到自動化,到黑燈工廠,再到現在的智能制造互聯工廠,在一次次轉型中,海爾口徑經常用到一個詞——“顛覆”。梁海山稱,海爾智能制造互聯工廠不是一個工廠的概念,而是一個生態系統,整個企業全系統、全流程都要進行顛覆。


  海爾一位負責人告訴21世紀經濟報道記者,試圖脫離傳統家電制造企業范疇的海爾,現在的定位是“一家開放的平臺型企業”。而過去三年,圍繞如何使大數據及時形成價值,海爾已經基本形成了一整套轉型布局。


  在數據源和數據搜集方面,海爾從2012年開始搭建了SCRM數據平臺(社交化客戶關系管理系統),到目前海爾共積累的線下實名數據達到1.2億,線上的匿名數據有7.8億。同時,海爾強調“回款不是市場銷售的結束,而是用戶交互的開始,企業應從追求產品銷量轉變成追求用戶流量”。


  海爾數據發展戰略總監孫鯤鵬介紹,海爾要求產品成交后,必須采集用戶數據。并且不再單純采集送貨信息,而是記錄用戶姓名、詳細住址等等全方位的數據,用以在數據庫生成完整的用戶畫像,預測用戶需求。


  在數據分析上,海爾曾經采用先搜集再分析的傳統路子。現在則倒了過來,將數據視作變量。先實現生態圈和用戶交互,再通過對數據流的即時處理,完成對數據的動態價值實現。


  對于大數據的功用,孫鯤鵬總結了四個方面,一是大數據為海爾提供交互創新數據支撐,二是幫助企業做好精準營銷,三是為企業提供決策支持,四是數據本身也可以成為商品。


  以交互創新為例,海爾通過SCRM積累了1億以上的用戶數據。以億為單位的樣本,在做用戶分析開發新產品方面,效果顯著。比如其開發的某款新功能的洗衣機,即通過大數據平臺,獲悉大量用戶數據吐槽和建議,然后再通過相應的平臺跟121萬用戶進行交互溝通,搜集了1322條關于新款洗衣機的建議數據,然后再拿出相應的方案。


  在精準營銷方面,海爾目前已經將傳統意義的廣而告之、大面積投放廣告,改成基于數據的精準交互營銷,通過對用戶數據的積累,了解用戶是誰,用戶在哪里,用戶要什么,然后做精準營銷。據介紹,今年1到7月份,海爾通過對用戶的數據挖掘和預測需求進行交互帶來的精準營銷,轉化的銷售額超過40億元。


  如果說海爾選擇了轉型成為“顛覆性”的新企業,一些傳統的技術和服務提供商,則似乎更偏向于為制造業企業提供大數據服務與技術,幫助企業完成業務升級。


  以GE通用電氣推出的Predix工業大數據平臺為例,通用電氣工業互聯網大中華區總經理楊濤介紹,基于Predix平臺的APM(資產性能管理)系統,可以智能化完成對生產設備資產生命周期管理、監視與診斷、基于狀態的維護和實時運營智能等多方面任務,達到控制點檢人數、提高設備性能、發現設備隱患等效果。


  據悉,目前這些技術在航空業應用最為成熟,國內或已有多家航空公司與GE達成了合作。


  此外,德國中小企業聯合會德國-中國常駐代表吳婷在8月的一次大數據會議上透露,在德國,純粹的工業大數據企業也還沒有出現,制造業 大數據的應用還是以提供企業解決方案為主要形式。目前,在德國的制造業領域,已經出現了一批通過大數據手段,實現對生產線流程優化升級的外包服務。


  硬件天塹,大數據效益短期變現難

  在金融、交通等領域,大數據作為資產管理變現的理念,已經越來越受到認可。但在制造業生產過程中,對于大數據應用的價值實現,還有不少企業反饋無從下手。


  中國運載火箭技術研究院研究發展中心高級工程師張京男告訴21世紀經濟報道記者,傳統工業基礎設備面臨升級改造,在工業4.0的大趨勢下,生產流程中的很多數據采集手段需要進行升級改造。基礎數據統計的問題不解決,制造業 大數據就無從下手。他認為,短期看還沒有特別好的應用形式出現,當下主要還是要著重改進數據采集手段。


  對于生產線上的大數據把握,張京男認為,只有在生產線上實現了智能化,完成信息采集手段的提升,才能統計到大量的生產實時數據;只有數據豐富了,才有挖掘、分析和應用的可能,才能真正了解整個生產系統運行的情況,全面開展智能化生產和個性化生產。


  然而,不同于其他行業,工業和制造業對大數據的要求更為嚴格。不僅對數據“清潔度”要求更高,其分析手段也不再僅以統計分析為主,而對包括數學、機械、人工智能在內的專業分析流程和技術體系提出了更高要求。這也是阻撓制造業 大數據實現其價值的重要技術難題。


  清華大學數據科學研究院副院長韓亦舜認為,制造業 大數據,實際上是制造業的一次內部優化升級的過程,帶來的是效率提升、智能化和個性化生產等改變。大數據效益最終不是體現在直接的經濟收益,而在于幫助企業提升競爭力,能夠更清楚地應對客戶需求,提供優質服務,“只要我們的制造業水平能隨之得以提高,制造業 大數據的做法就應該堅持下去。”


  而在另一些專家看來,未來十到二十年,是從工業3.0到工業4.0的過渡時期,也有專家稱,現在3.0還沒有做好,4.0還比較遙遠。


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