工业大数据——构建制造型企业新型能力（2）

工业大数据——构建制造型企业新型能力（二）

（2019年1月7日）

利用大数据驱动业务发展，打造企业新型能力

制造型企业面临着客户需求个性化，产品上市时间短，研制成本提高等巨大挑战。这种挑战本身更多体现在企业与企业之间如何以更低的成本、更高的质量、更快的速度满足客户多样的需求。所以传统方式很难解决大数据时代的企业问题，需要有创新的手段来解决。目前越来越多的企业通过大数据来驱动业务创新，提升产品质量、降低研制成本、加快上市周期。

全球航空发动机制造企业劳斯莱斯公司，在飞机引擎的制造和维护过程中，都配备了劳斯莱斯引擎健康模块。所有的劳斯莱斯引擎，不论是飞机引擎，直升机引擎还是舰艇引擎都配备了大量的传感器，用来采集引擎的各个部件，各个系统，以及各个子系统的数据。这些信息通过专门的算法，进入引擎监控模块的数据采集系统中。利用这些数据的分析结果，不仅可以帮助劳斯莱斯提前发现故障，还可以帮助客户更及时有效地安排引擎检测和维修。通过算法的不断改进，劳斯莱斯如今已经可以通过数据分析预测可能出现的技术问题。

劳斯莱斯引擎使用寿命在过去30年里延长了10倍，比同行类似引擎的寿命长10年左右;尤其重要的是飞行安全得到了更大的保障。成功之处在于打破了制造业和服务业的界线，并使两者相得益彰：技术先进的制造部门为售后服务提供可靠的技术保证。优质的售后服务不仅巩固现有销售市场份额，还不断挖掘越来越大的潜在市场。

“盘活存量数据、用好增量数据”，推动企业转型升级。

制造型企业在信息化的每个发展阶段都会有大量的数据处理要求并且会因为大量的业务活动产生各式的数据各样，只要采用数据驱动业务的方式进行业务活动就是大数据，大数据是企业信息化发展到当前阶段的必然结果。所以工业大数据的利用不仅仅是信息化基础设施建设，更重要的是采用数据思维来管理和创新业务，大数据应是管理创新的手段，优化全业务流程和提供业务管理工具。所以制造型企业大数据应用的难点是打通企业数据采集、集成、管理、分析的产业链条，帮助业务人员养成使用数据的习惯。在这方面互联网企业走在前面，值得制造型企业学习。

2012年12月，阿里宣布在集团管理层面设立首席数据官(Chief Data Officer)岗位，负责全面推进阿里巴巴集团成为“数据分享平台”的战略并成立了数据委员会，委员会的成员是各个数据部门的领导。该数据委员会主要职责是协同不同数据部门的工作，制定整个集团数据应用的方向和规划，协同各个部门使用数据，打通商业运营、做(基础)数据、(构建)数据模型等产业链条各环节。避免传统上做数据的人不知道别人怎么用，用数据的人不知道数据怎么来的;而做数据模型不知道数据是否稳定;用数据模型的人不知道数据模型究竟是怎样的，甚至不相信数据模型的问题。

（未完待续）

（摘编自 微信公众号 东北亚安全大数据中心）