从四方面推进我国工业大数据应用1

（2015年12月7日）

针对我国目前工业大数据应用的现状与问题，本文提出四点建议：加强政策引导，提高工业大数据应用技术水平；加大财税金融、投融资政策扶持力度，推动工业大数据服务发展；建立全方位的技术应用推广机制，扩大工业大数据应用范畴；重视对复合型人才的引进培养，构建有利于工业大数据发展的人才激励机制。

一、大势观察

当前，以互联网为基础的新一代信息技术正在深入推动制造业创新发展，我国工业逐渐向智能化、集成化、服务化和高效化迈进。作为实现智能制造的重要驱动力，工业大数据可为企业制造与管理流程优化，产品、服务和商业模式创新，以及整个行业生态圈的快速聚合提供有效服务。然而，在数据处理技术和数据整合方面，目前我国数据加工服务业对智能制造的驱动作用尚未显现。加强对我国工业大数据应用的研究，对推动实现互联网与制造业跨界融合、加快实施《中国制造2025》，以及提高新时期制造业国际竞争力，具有重要意义。

（一）重塑企业制造与业务流程，实现并行、实时、透明的生产与管理

与其它行业大数据应用不同，工业大数据应用的最大价值，就在于对企业生产制造和业务管理流程的智能优化。在生产制造方面，由于工业生产部门的分工细化程度和复杂程度逐渐增强，它复杂的系统在生产过程中产生了大量机理不清的动态、半结构化和结构化数据，传统企业难以及时、快速地提取和处理，而工业大数据具有体量大、价值提取度高等特点，能够整合全部生产线数据，对生产动态模型建设、多目标控制流程进行优化，并可对物料品质、能耗、设备异常和零件生命周期进程进行监控预警，赋予设备和系统“自我意识”，进而实现低成本、高效率的并行生产。在业务流程管理方面，工业大数据将企业业务执行与数据高度融合，可打通分公司、分部门的数据隔离状态，让数据驱动实时决策和高效运营，实现企业柔性化、透明化管理。

（二）助力产品、服务和商业模式创新，实现供应链持续优化和敏捷响应

在产品应用层面，工业企业通过生产携带传感器等装臵的智能产品，实时采集、存储和传输大量用户使用和偏好的数据，让用户参与到产品的改进与创新之中，以帮助企业及时改进产品功能，预先诊断产品故障，并根据市场需求变化，在第一时间创新产品和改善服务。同时，还可在此基础上构建全新的商业模式，通过规模化定制，满足用户的个性化需求，为企业创造全新价值。在原材料供应层面，企业通过对工业大数据分析，能够对实时采集的订单、库存、物流与资金流等数据进行同步整合，持续优化并改进上游原材料供应链，帮助企业实现产业链协同、敏捷响应。

（三）有利于行业跨界融合，促进形成开放共赢的“互联网＋”生态圈

工业大数据不仅对工业企业生产经营具有持续改善作用，对工业企业上下游与行业内外同样有正向聚合效应。比如，“互联网＋汽车”就是基于汽车生产企业的工业大数据，综合人、车、路、环境、社会之间关系，实现了行业间的跨界融合与互动。汽车生产企业收集到车辆的安全数据、路况数据、驾驶数据，并将这些数据开放后，保险公司就可据此推出多样化和更有针对性的险种，车辆维修企业据此能够更加及时地响应救援，汽车零配件厂家则可提供更加个性化、人性化的汽车配件产品，交通部门可以据此预测节假日或高峰期交通状况，甚至结合地理信息数据和环境数据，提供更精准的天气预测等，最终实现交通领域不同行业部门之间的“互联网＋汽车”大生态。

（摘编自 中国经济时报 作者:谭霞 庄金鑫 / 编辑 严进军）