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| 大数据是实现我国智能制造的关键所在
12/21/2015 3:33:00 PM |
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“工业4.0的核心是制造业的信息化，智能制造离不开数字化依托，但是中国的数字化仍然面临挑战。”面对记者，专家们一致认为，大数据是实现我国智能制造的关键所在。
现在，从行业、企业来看，存在发展不均衡，不同行业和领域信息化发展水平不一，数据信息不能统筹的问题，”互联网＋”更着重于争抢入口、流量导入和用户转化，对工业进行数字化改造的能力有待提高；从政府部门来看，存在政府数据资源开放共享不够，跨部门数据资源共享和业务流程整合不足的问题。
为此，今年9月，国务院发布了《关于促进大数据发展的行动纲要》，其核心是推动各部门、各地区、各行业、各领域的数据资源开放共享。为此，专家们建议，加强顶层设计和统筹规划，明确各部门数据共享开放的范围边界和使用方式，厘清各部门数据管理及共享开放的义务和权利，形成公共数据资源合理适度开放共享的法规制度和政策体系。
大数据是王道
“过去强调信息化，是为了提高产量，加快生产；更多侧重于技术方面，是工程师战略，更多的是解决技术层面的问题。”在中钢工作了16年的李红，自嘲自己是一个钢铁管理信息化的从业人员。在他看来，事实上，”从企业发展看，更需要的是企业家战略。当前数据和信息已经越来越多地进入到产品生产和市场交易过程中，在很大程度上已经转变了传统的经济增长方式。”
比如，在一些发达国家，通过工业互联网云制造等模式实现了传统产业的转型升级，虚拟经济和实体经济加速融合的价值正在加速显现。德勤战略与运营咨询总监宋旭军介绍了麻省理工学院2010年做的一个调查，这个调查得出结论，领先企业开始大规模采用数据分析法提升业绩并优化决策，其在日常运营和决策过程中对数据分析法的运用是运营欠佳企业的近三倍。
华为技术有限公司高级副总裁邓飚以华为为例也介绍说，通过大数据平台，华为整个服务流程和策略发生了变化。把数据做成服务，做成应用来驱动业务价值增长。比如，通过对服务对象的准确把握，产品的传播效果提升了10倍，销售效果提升了3倍。
“智能数据正在成为所有新技术的支柱”，宋旭军举例指出，传统的平台，更多的是通过观察一个项目、一个单位，或者历史的业绩去发现问题，成立专门的小组去制订解决方案，再部署改进措施。但是在智能数据支撑下，上述步骤完全可以实时做出，对特定的资产，或者特定的工厂，根据相关的关键指标进行实时的监控和实时的调整。“这对下一步个性化的定制，至关重要。”他说。
数以亿计的数据融合是关键
在胡朝晖看来，数据信息技术对长安汽车来说，已经不仅仅是手段，还是产品和产业。长安汽车经过大量的调研和充分的论证，刚刚做完了新一轮的信息化规划。”帮助公司走向客户导向，由一个产品型的公司向客户型导向的公司转型”是新一轮的信息技术规划最重要的目标之一；”基于互联网的这种架构，会让转变的成本更低，效率更高；基于云平台的服务，让客户的体验会更好”。
“这离不开对数据的关注。”张振清认为，”数据在工业4.0里面，具有非常大的内涵”，对产品没有帮助的数据是没有意义的，”数以亿计的数据，如何整合应用，会引发大量的思考，从而促使我们在技术上实现提升”。
可兼容的数字化才能智能化，一些领域一些行业由于标准不统一，数据乃至设备之间无法实现系统性对接；一些传统企业数字化说了一二十年，但能真正实现智能制造的不多，一些传统企业的代表深有感触。
中国石油信息管理部副总经理古学进认为，对企业来说，需要在数据的准确性，完整性，及时性上下功夫。在此基础上，才能实现物联网为基础的信息化与自动化的集成，实现以云平台为资源的基础设施的集成，从而转变信息化建设的模式。
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