探究大数据对传统制造业运作模式的冲击

文/黄国伟，中国人民大学

1 前言

步入二十一世纪以来，经济的飞速增长，带动了科学技术的快速发展。目前，互联网、物联网和云计算等现代信息技术已经广泛应用于人们的日常生活与工作当中，并极大地改变了人们生活和工作的方式与状态。在计算机网络信息技术的环境下，人们每天都会利用网络产生大量的数据，标志着我们正式进入到大数据时代。在这一时代，大数据技术为人们带来的不仅仅是发展的机遇，同时也对传统的产业带来了巨大的冲击。作为传统产业之一的制造业，在大数据时代要想获得更好的发展，就必须更积极地应对冲击，不断创新发展，从而适应时代的发展。

2 大数据简介

2.1 概念

大数据，在英语领域被称为“Big data”，是指电气概念社会中多样化的具有高速增长的海量的信息资产。这种信息资产无法利用传统的常规软件进行收集、整合预处理，只能借助新技术和新处理模式才能进行处理。因此，大数据就具有数据规模大、流转速度快、类型多样化、真实性极强和价值密度低的显著特点，这也被人们称为大数据的“5v”特点，即：Volume(大量)、Variety(多样)、Velocit y(高速)、Veracity（真实性）和Value(低密度价值)。

大数据作为一种信息资产，通过特殊的技术手段对海量的数据进行捕捉并加工处理，使相应的信息价值得到增长，不仅会给企业带来巨大的盈利，同时还能为企业的健康、长远发展保驾护航。特备是随着现代信息技术的高速发展，更新换代的速度越来越快，这样极大地降低了大数据技术的使用成本，提高了该技术的应用效果。

2.2 价值体现

在大数据时代，大数据技术的价值体现就在于：企业可以借助大数据技术精准分析消费者的消费动态，从而为他们提供更优秀产品及优质的服务，实现精准营销。此外。相关企业还可以借助大数据技术进行服务转型。

目前，大数据已经成为企业与全社会关注的重要战略资源之一，成为人们争相抢夺的新焦点。这也为相关企业的发展能带来了巨大的机遇，企业必须提前制定好大数据营销的战略计划，这样才能抢占到市场的先机。此外，大数据也逐渐成为当前企业管理的核心竞争力所在，直接影响着企业的财务表现。通过加强数据管理，能提高企业的核心竞争力，实现其持续发展。

3 大数据对于传统制造业运作模式的冲击分析

传统的制造业在进行产品生产以及为人们提供服务时，往往都是采用预测的方式，而预测的依据都是根据往年的经验，或者是现有的订单数量，数据收集很不全面，往往会出现一定的预测误差，为企业的精准投入带来一定的难度。因此，在实际的生产中，传统制造企业往往都会出现原材料积压及产品库存积压的现象，这样就占用大量的资金及仓储面积，从而造成资源的浪费。而通过大数据技术，利用大数据技术进行信息的采集，能帮助企业实现精准投入。但要想实现这一目的，企业就必须进行产业转型，这样就会为企业的生产运作安排带来巨大的冲击。

此外，企业要想运用大数据技术对海量的数据信息进行有效的挖掘和分析、处理，为企业的生产决策提供更准确的数据支持，除了进行设备的更新换代以外，还必须培养出相应的技术人才，这同样对传统制造业带来巨大的冲击，因为传统制造业在信息技术方面不占任何优势，要想跟上时代的发展，就必须投入更多的资源。一旦资源投入不到位，就会对企业的信息传达沟通以及精准预测带来巨大的阻碍，进而影响到传统制造业的整体运作，导致企业跟不上时代的发展而被市场所淘汰。

4 大数据时代传统制造业运作模式存在的问题分析

4.1 缺乏大数据分析手段

大数据技术在数据信息的挖掘、分析、处理和储存方面具有强大的优势，特别是非结构化数据，这也是未来数据的主要构成。而传统制造业的数据结构大都是非结构化数据，特别是财务数据，都是非结构的数据构成形式，这些非结构的数据如果使用传统的分析方法，会面临极大的困难。而当前的传统制造业因为在大数据利用方面效率较低，无法科学使用大数据分析技术，这就导致传统制造业的运作模式存在着一定的问题，特备是在企业财务管理方面，管理的质量和效率较低。

4.2 数据使用的效率较低

随着现代信息技术的广泛应用，企业在日升运作中积累了大量的数据信息，存储的数据信息数量也是越来越多，而很多企业因为缺少大数据人才，无法有效运用数据技术对这些数据信息进行科学有效的利用，从而导致信息资源的浪费。此外，因为存储的信息量过大，不但造成企业资源的浪费，同时也加大了工作人员的工作负担，并对他们的工作额能力带来了巨大的挑战，进而影响到企业的健康发展。

4.3 无法保障数据的安全性

在大数据时代，基于网络信息技术的共享特性，对于传统制造业的数据安全造成了巨大的冲击。正如笔者在前文所说，据相关部门预测，在未来几年内，数据泄露问题的增长率将会高达百分之百，除非在数据的源头处加强保障，才能避免出现类似的问题。而传统制造业因为缺少大数据人才，没有在源头处加强保障，只是在最后的存储环节进行了加强，这就很容易导致数据信息在传输的过程中发生泄漏，一旦出现信息泄露，就可能导致企业的投融资计划遭到泄露，甚至还会导致企业的核心技术被泄露，从而影响到制造企业的健康、稳定发展。

5 大数据背景下传统制造业运作模式创新的策略

当前，大数据已经成为一种极为重要的互联网经济形态，并日益改变着世界经济发展的形式。基于此，我国政府于2015年推行了“互联网+”行动，旨在引导相关传统产业与大数据技术相结合，利用大数据推动产业的转型发展。因此，文章就针对传统制造业在运作中面临的问题，对其运作模式的优化和创新进行分析。

5.1 借助信息技术收集整理大数据

在传统制造业中，随着移动互联时代的到来，在物联网技术以及新兴的智能机器人技术的支持下，相关企业面临的数据呈现出爆炸式的增长：企业所有的生产设备、感知设备以及终端设备都会源源不断地产生各种各样的数据，这些数量庞大的数据渗透在企业生 产、运营的每一个环节当中。传统制造业要想在短时间内完成蜕变、升级，就必须加强收集、整理、分析并运用相应的数据。

在传统制造企业中，数据分散在上下游合作伙伴、企业各部门以及用户当中，这样分散的数据使得企业无法及时、准确获取数据，而且要想获取详细的数据，还必须花费大量的成本。而运用大数据技术能有效改变这一状况。在实际操作中，制造企业可以通过在生产中心所有的设备上都安装数据传感器，通过数据传感器收集每一台生产设备的运行状况及操作者的工况，然后再利用相关的数据分析软件来进行数据的分析。如：互联网舆情、客户反馈、竞争对手的情况、客户使用的习惯、产品维修的记录以及售后历史等相关的数据，以此加强数据的收集和整理，从而为改进生产中心工作流程、提高产品品质及生产效率提供参考。

5.2 改进生产流程，提高生产效率

正如笔者在前文所说，目前，大数据已经成为企业与全社会关注的重要的战略资源之一，成为人们争相抢夺的新焦点。2015年，国务院总理李克强签批了《中国制造2025》计划，在该计划的指引下，我国的制造业开始了供给侧结构性改革，逐渐由传统的制造业升级成为现代化的制造业。在《中国制造2025》计划下，传统制造业企业应积极借助现代信息技术，通过收集、整理、分析市场数据，准确预判市场即将发生的变化，从而及时调整自身的发展战略，优化资源的配置，从而实现由过去大规模的同质化生产转向规模化、定制化的生产，时效内改进生产流程，提高生产效率。

5.3 分析产品性能，提升产品品质

在大数据时代，制造业应借助大数据技术，分析客户的个性需求，然后分析自身产品的性能，根据客户的需求加以改进，不断提高产品的品质，从而更好地为消费者提供服务。在实际操作中，制造企业借助大数据技术及时收集客户的反馈，然后借助大数据技术收集并分析自身产品的各种性能，并借助相关的软件对其进行优化，然后根据优化的结果，及时调整生产加工方案，进行精细制造，从而有效提升产品的品质。只有这样，才能为客户提供满意的产品，并有效降低企业在原材料及产品方面的库存，提高企业的经济效益。

6 结束语

综上所述，随着当前我国进入到大数据时代，传统的制造业在生产运作方面面临着大数据时代的冲击，存在着需求预测不准确和库存积压严重等问题。此外，还存在着缺乏数据分析手段、数据使用效率低的问题。为此，传统制造业企业必须借助大数据技术准确收集企业各方面的数据信息，然后借助相关软件改进生产流程，提高生产效率。在此基础上，相关企业还必须准确分析产品性能，并对其进行优化，提高产品的品质，从而实现精准投入和精益制造，不断优化企业的运作模式，提高企业的市场竞争力。