周大铭
大数据作为新一代信息技术的代表,已开始在工业行业的设计、研发、制造、销售、服务等环节取得应用,并成为推动互联网与工业融合创新的重要因素。在此形势下,我国大数据应用在助推互联网与工业融合创新中遇到了哪些难题?如何破解难题,有效发挥大数据推动互联网与工业深度融合的作用?值得深入思考和研究应对之策。
首先,大数据为互联网与工业融合创新提供有力支撑。信息技术特别是互联网技术正在给传统工业发展方式带来颠覆性、革命性的影响。二维码、RFID、传感器、工控系统、物联网、ERP、CRM等技术的广泛应用,推动工业企业实现生产流程各环节的互联互通,促进互联网与工业融合发展。但网络、通信、硬件设备等只是工业企业实现互联互通的基础,实时感知、采集、监控生产过程中产生的大量数据才是互联互通的核心内容。只有运用大数据技术对企业产生、拥有的海量数据进行挖掘,得到有作用的分析结果,传输、识别、存储与互联互通的价值才得以实现,互联网与工业才能融合创新发展。多源数据的融合是实现互联网与工业融合创新的必要条件,而要实现对多种来源、多种类型海量数据的分析处理,以及复杂的数据关联关系挖掘,都需要有大数据的支撑。
其次,大数据为互联网与工业融合创新增添价值。工业与互联网融合是新一轮工业革命和网络革命融合的象征,其目的是加速工业转型升级和提质增效,变革传统工业生产运营方式,创造出更大的价值。要实现这一目的,需以大数据辅助工业企业创新其研发、生产、运营、销售、服务和管理方式。例如,在产品研发创新方面,特斯拉利用大数据技术,采集和分析用户在驾驶时产生的加速度、刹车、转弯、电池充电和位置信息,以及用户驾驶习惯等大量数据,结合市场数据和企业生产、管理数据,实现产品创新和生产协同;在设备、产品诊断和预测方面,波音公司飞机产品的发动机、燃油系统、液压和电力装备等每30分钟产生10TB数据,用以诊断和预测故障,减少事故率,延长产品生命周期;在生产线管理方面,沈阳机床生产的新一代智能机床可以与互联网连接,对温度、压力、热能、振动、运行等海量数据进行分析,实现特征编程、加工仿真、实时监控、智能诊断、远程控制等网络智能制造,以及工厂分布式、分级式布局;在供应链管理和成本控制方面,海尔集团通过互联网整合全球供应链资源,并在供应链各环节采用大数据技术对客户数据、企业内部数据、供应商数据等进行分析挖掘,实现供应链协同和持续优化,降低企业运营成本。
最后,大数据推动互联网与工业融合产生新模式、新业态。在大数据的驱动下,互联网与工业进一步深化融合,产业模式、制造模式、商业模式正在重塑,企业、市场与用户的互动程度和范围极大扩展,企业与用户关系加速重构,产品的设计、研发、制造、销售等逐渐构成闭环。
通过互联网平台,工业企业与客户的互动关系不断加强,客户的需求和意见能够在产品的创新中体现,以销定产向研发、生产、销售和服务协同的生产模式转变。大数据技术的广泛应用,使得企业能够及时掌握用户数据,有助工业企业服务化转型。