工业大数据驱动智能制造的四种作用模式（3）

优化工业供应链。RFID等电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。跟踪产品库存和销售价格，而且准确地预测全球不同区域的需求，从而运用数据分析得到更好的决策来优化供应链。例如，京东于2014年推出了“JD+”计划，与制造企业深度合作并提供全方位支持，促进智能硬件行业的创新发展。加入“JD+”计划的合作伙伴可获得的京东服务包括：库存、日销、流量等数据信息；专业化的供应链服务支持；云计算、大数据等方面的技术支持。同时，对于优质企业还将依据评估结果提供小微贷款或孵化资金支持。

推动经营管理全流程的衔接和优化。整合企业生产数据、财务数据、管理数据、采购数据、销售数据和消费者行为数据等资源，通过数据挖掘分析，能够帮助企业找到生产要素的最佳投入比例，实现研产供销、经营管理、生产控制、业务与财务全流程的无缝衔接和业务协同，促进业务流程、决策流程、运营流程的整合、重组和优化，推动企业管理从金字塔静态管理组织向扁平化动态管理组织转变，利用云端数据集成驱动提升企业管理决策的科学性和运营一体化能力。北京智慧联合公司通过大数据情报分析，为华北地区水泥行业提供“冬储”生产管理应用解决方案。华北地区水泥行业冬季无法施工，只能储存起来，但无法把握“冬储”水泥的数量。智慧联合通过对华北地区本年度及来年工程项目的搜集分析，得出相应工程量，再根据单位工程量所需水泥数量，大致计算出华北地区第二年度总的水泥需求量，结合竞争对手、销售渠道分布等因素，最终估算出公司的水泥生产数量。

2. 促进商业模式创新实现服务型制造

大数据将帮助工业企业不断创新产品和服务，发展新的商业模式。通过嵌在产品中的传感器，企业能够实时监测产品的运行状态，通过商务平台，企业能够获得产品的销售数据和客户数据，通过对这些数据的分析和预测，企业能够开展故障预警、远程监控、远程运维、质量诊断等在线增值服务，提供个性化、在线化、便捷化的增值服务，扩展产品价值空间，使得以产品为核心的经营模式向“制造+服务”的模式转变。

在GE软件研发中心，工作人员通过测试筛选2万台喷气发动机各种细小警报信号，可以提供发动机维修的前瞻性评估数据。包括能够提前一个月预测哪些发动机急需维护修理，准备率达到70%。这套系统的另一个价值，就是可以让飞机误点机率大幅降低。因为，每年航班延误给全球航空公司带来400亿美元的损失，其中10%飞机延误，正是源自飞机发动机等部件的突发性维修。GE航空还和埃森哲成立了一家名为Taleris的合资公司，为全球各地的航空公司和航空货运公司提供监测服务。当一架飞机落地以后，Taleris很快就可以把飞机数据用无线的方式传递出去，随后据此为之量身打造一套专门的维修方案。航空公司因此也能够对飞机上的各项性能指标进行实时监测和分析，并对故障进行预测，从而避免飞机因计划外的故障造成损失。

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