基于工业大数据的制造企业变革管理模型研究

王成

摘要：随着我国科学技术的快速发展，大数据技术被广泛应用到各个行业领域中，对提高我国人民的工作效率起到了较好的积极影响作用。通过大数据计算机能够有效提高工业生产的自动化及智能化水平，实现高效的信息交流及共享，使工业制造业的技术竞争力得到有效提高。为发挥大数据在工业制造业的应用价值，需要充分了解其应用现状，把握该技术的应用价值，将其应用到工业制造业的发展中，使工业制造业朝着更好的方向不断发展。鉴于此，文章结合笔者多年工作经验，对基于工业大数据的制造企业变革管理模型研究提出了一些建议，仅供参考。

关键词：基于工业大数据;制造企业变革;管理模型研究

引言

为确保工业制造业能够适应时代发展的需求，使工业制造业的核心竞争力得到提高，应充分利用大数据对工业制造业进行创新改革，擺脱传统的生产模式，使工业生产的自动化及智能化水平得到有效提高。通过对大数据技术进行有效运用，能够实现智能化的生产模式，利用数据对市场情况进行分析，通过分析历史价格、对价格走势进行预测，为工业制造企业的长远发展奠定良好基础。

1、大数据的内涵

早在20世纪80年代初，AlvinToffler就洞察到现代科技将深刻改变人类社会结构及生活形态，并预言了信息社会阶段网络化和数字化的进步及其对未来的冲击。经过此后几十年的发展，人们逐渐认识到大数据的重大意义。Nature和Science作为国际上顶尖的学术期刊分别于2008年和2011年出版专刊，探讨了大数据的采集、组织、处理与应用在工程建设、生物医药、信息技术、军事侦察、大气科学、电子商务等方面可能对社会生活造成的广泛影响和对社会发展起到的巨大推动作用①。麦肯锡公司于2011年5月在其公开发布的研究报告中提出，大数据指的是借助现有技术手段无法在容忍经过时间内对其进行收集、检索和管理的数据集合，不同产业单位的数据集大小存在差异且大数据的体量标准也并非固定不变的，而是会伴随技术进步而不断变化。李国杰和程学旗认为，大数据是指借助现有技术手段无法在一定时间内对其进行采集、管理和服务的数据集合。冯芷艳等提出，大数据是在构成体量、产生速率和复杂度上均超越现有数据形态并超出传统软件工具处理能力的数据集合，并已渗透至现代生活和企业日常运营的各个方面。李文莲和夏健明从社会变革的角度出发，提出了大数据所涵盖的三个方面含义：一是社会公众行为轨迹的广泛数据化;二是数据规模及生成速度之“大”;三是大数据技术之“大”。

2、大数据在工业制作业的应用现状

根据现状来看，大数据在电子商务领域得到了广泛应用，在工业制造业的应用存在较明显的滞后性。在工业制造业的发展过程中，由于产业种类及产品的生产方式比较单一，企业对其他产品的了解不够全面，企业收购其他企业的时候未做好资源整合，且依旧沿用着原有的企业运行机制，最终造成了较严重的信息孤岛情况，不利于工业制造企业的持续发展。但是将大数据应用到工业制造业的发展中，能够提高产品质量，缩短产品研发周期，使企业的核心竞争力得到提高。同时，随着工业制造业的转型升级，企业势必要朝着智能化方向不断发展，传统的生产模式已经无法满足企业的发展需求，这就必须要加强对大数据的应用，使企业生产过程的自动化及智能化水平得到有效提升。

3、工业大数据所引起的企业变革管理模型有效措施

3.1工业大数据所引起的企业变革

（1）技术变革。工业大数据不仅在数据容量方面庞大同时还拥有不同的属性、来源、种类和结构，这一系列特征将给传统数据处理及分析手段带来极大的挑战。（2）个人变革。该权威模型进一步指出，企业内围绕这五大工作特征所出现的变化将极大影响员工的心理状态，其中包括工作动力、工作满意度及工作效率。（3）组织变革。在工业大数据环境下，技术及个人变革最终会在整个企业范围内引起深度的组织变革。

3.1人际干预措施

人际关系干预，指的是人与人之间的交往关系，是人们在共同的劳动、生活、学习中结成的各种关系的总称。人际关系的本质是一种心理关系，在企业组织中，其主要目的是加强员工与员工、管理者与管理者、员工与管理者之间的人际关系，从而改善员工的情绪、态度、行为和积极性来提升整体组织绩效。人际干预措施因此专注于企业内人际交往和沟通中可能出现的曲解、不调和以及冲突，通过团队建设、相互学习、技能指导、内部冲突分析与管理、员工意见调查、人际沟通培训等手段进行改善。信任缺失、信息沟通障碍、认知偏差、观念障碍等潜在的工业大数据阻碍因素可借助人际干预措施进行缓解，从而确保各部门之间、管理者与员工之间能齐心协力共同推动工业大数据技术的顺利实施。

3.2技术-结构干预措施

技术-结构干预措施侧重于改善当前技术环境和企业组织结构的匹配度来提高整体企业运营和员工工作效率，主要手段包括对组织结构、业务流程、管理架构以及个人分工进行重设。其中，组织结构重塑及业务流程再造长久以来是企业推动信息化建设的重要手段，不仅涉及到部门划分及业务流程的变更，更会进一步影响到企业内的监管体制、管理架构、权力分布、等级划分、人员沟通、任务编排等各种核心问题。技术-结构干预措施的合理使用可以有效消除列举的组织结构障碍、企业文化障碍、部门壁垒、群体规范制约等阻碍工业大数据变革的因素，并确保企业能更快速、灵活地适应工业大数据技术环境下的运营需求。

结束语

总之，机械制造企业基于大数据的企业变革管理策略能够为客户提供个性化的产品、实施差异化的价格，以满足不同客户的消费需求，并通过构建全方位、多渠道的沟通体系，传播精准化的营销信息，及时了解客户的满意度，这样才能更好地进行精准营销。在市场竞争越来越激烈的大数据时代，制造业企业就要成立专门的大数据机构研究、开发和运用大数据技术，向数据要效益、向数据要科学的决策，从而提升企业的核心竞争力，在激烈的市场竞争中处于不败的地位。

参考文献：

[1]童群.工业大数据在智能制造中的应用价值[J].电子技术与软件工程，2018（18）：147.

[2]秦明，陈凯，刘银森，沈亚非.工业大数据集成应用综述[J].软件导刊，2017，16（07）：210-212.

[3]宋来.工业大数据在智能制造中的应用价值[J].内燃机与配件，2017（12）：126-127.

（作者单位：江苏金恒信息科技股份有限公司）