大數據時代：工業4.0帶來的機遇

大數據時代，信息技術不斷的在更新，為制造業提供了新的創新空間，使工業化邁出新的一步。從產品生產、企業運營、物流運輸再到精準營銷，大數據似乎可以從各個方面參與，并且改變制造業的發展現狀。而在風險與機遇并存的轉型過程中，制造業企業必將遭遇眾多的技術困難與理念障礙。

工信部長苗圩撰文解讀我國制造業如何由大變強時稱，當前的重點是推動互聯網在制造業領域深化應用，積極發展云制造等基于互聯網的新型制造模式，培育工業互聯網新應用，建設一批工業云服務和工業大數據平臺。大數據被當作制造業連接互聯網的命脈，互聯網大佬們稱，大數據是區別傳統制造業和智能制造的關鍵。大數據給制造業帶來的價值，似乎正在逐漸被認可。

制造業+大數據探路

一般認為，以大數據、云計算、物聯網為基礎的新一輪工業革命，有兩個根本任務，一是以互聯網新思維創造新業態，二是用新的信息技術改造舊行業。21世紀經濟報道記者調查發現，在這兩個思路下，都有先行者正在探索大數據在制造業的應用。

據海爾集團輪值總裁梁海山介紹，從2005年開始，張瑞敏提出要把傳統制造變成大規模定制。2008年，海爾對企業的產品設計和制造體系進行了模塊化改造，同時在虛擬設計、實體制造方面進行了系統的建設。從模塊化到自動化，到黑燈工廠，再到現在的智能制造互聯工廠，在一次次轉型中，海爾官方口徑經常用到一個詞——“顛覆”。梁海山稱，海爾智能制造互聯工廠不是一個工廠的概念，而是一個生態系統，整個企業全系統、全流程都要進行顛覆。

大數據互聯網工廠

海爾一位負責人告訴21世紀經濟報道記者，試圖脫離傳統家電制造企業范疇的海爾，現在的定位是“一家開放的平臺型企業”。而過去三年，圍繞如何使大數據及時形成價值，海爾已經基本形成了一整套轉型布局。

在數據源和數據搜集方面，海爾從2012年開始搭建了SCRM數據平臺(社交化客戶關系管理系統)，到目前海爾共積累的線下實名數據達到1.2億，線上的匿名數據有7.8億。同時，海爾強調“回款不是市場銷售的結束，而是用戶交互的開始，企業應從追求產品銷量轉變成追求用戶流量”。

海爾數據發展戰略總監孫鯤鵬介紹，海爾要求產品成交后，必須采集用戶數據。并且不再單純采集送貨信息，而是記錄用戶姓名、詳細住址等等全方位的數據，用以在數據庫生成完整的用戶畫像，預測用戶需求。

在數據分析上，海爾曾經采用先搜集再分析的傳統路子?，F在則倒了過來，將數據視作變量。先實現生態圈和用戶交互，再通過對數據流的即時處理，完成對數據的動態價值實現。

對于大數據的功用，孫鯤鵬總結了四個方面，一是大數據為海爾提供交互創新數據支撐，二是幫助企業做好精準營銷，三是為企業提供決策支持，四是數據本身也可以成為商品。

以交互創新為例，海爾通過SCRM積累了1億以上的用戶數據。以億為單位的樣本，在做用戶分析開發新產品方面，效果顯著。比如其開發的某款新功能的洗衣機，即通過大數據平臺，獲悉大量用戶數據吐槽和建議，然后再通過相應的平臺跟121萬用戶進行交互溝通，搜集了1322條關于新款洗衣機的建議數據，然后再拿出相應的方案。

在精準營銷方面，海爾目前已經將傳統意義的廣而告之、大面積投放廣告，改成基于數據的精準交互營銷，通過對用戶數據的積累，了解用戶是誰，用戶在哪里，用戶要什么，然后做精準營銷。據介紹，今年1到7月份，海爾通過對用戶的數據挖掘和預測需求進行交互帶來的精準營銷，轉化的銷售額超過40億元。

如果說海爾選擇了轉型成為“顛覆性”的新企業，一些傳統的技術和服務提供商，則似乎更偏向于為制造業企業提供大數據服務與技術，幫助企業完成業務升級。

以GE通用電氣推出的 Predix 工業大數據平臺為例，通用電氣工業互聯網大中華區總經理楊濤介紹，基于Predix平臺的APM(資產性能管理)系統，可以智能化完成對生產設備資產生命周期管理、監視與診斷、基于狀態的維護和實時運營智能等多方面任務，達到控制點檢人數、提高設備性能、發現設備隱患等效果。

據悉，目前這些技術在航空業應用最為成熟，國內或已有多家航空公司與GE達成了合作。

此外，德國中小企業聯合會德國-中國常駐代表吳婷在8月的一次大數據會議上透露，在德國，純粹的工業大數據企業也還沒有出現，制造業+大數據的應用還是以提供企業解決方案為主要形式。目前，在德國的制造業領域，已經出現了一批通過大數據手段，實現對生產線流程優化升級的外包服務。

新一代信息技術產業路線圖

從國家制造強國建設戰略咨詢委員會，獨家獲得《中國制造2025》重點領域技術路線圖中“新一代信息技術產業”部分的詳細內容(以下簡稱“路線圖”)。根據這一路線圖，集成電路及專用設備、信息通信設備、操作系統與工業軟件、智能制造核心信息設備四大細分行業，將成為未來我國中長期產業發展的重點領域，并有望在十三五期間迎來黃金發展期。

路線圖確定了集成電路及專用設備、信息通信設備、操作系統與工業軟件、智能制造核心信息設備四大細分行業，作為到2025年我國新一代信息基礎產業的發展重點。根據行業目前的發展水平和市場需求，路線圖還進一步確定了上述細分行業的發展重點。其中，集成電路及專用設備包含集成電路設計、集成電路制造、集成電路封裝、封裝設備及材料4個重點;信息通信設備包含無線移動通訊、新一代網絡、高性能計算機與服務器3個重點;操作系統與工業軟件包含工業操作系統及應用軟件、工業大數據平臺、智慧工業云與制造業核心軟件、重點領域工業應用軟件4個重點;智能制造核心信息設備包含智能制造基礎通訊設備、新型工業傳感器、智能制造控制系統、制造物聯設備、儀器儀表和檢測設備、制造信息安全保障產品6個重點。此外，路線圖還有針對性地確定了四大細分行業未來需要重點突破的技術和相關設備材料，共計超過50余種。

值得注意的是，除了確定行業發展重點和需要突破的技術外，路線圖還對上述細分市場的市場需求做出了預測，并據此制定了到2020年(十三五末)、2025年和2030年不同的階段性目標。例如，路線圖預測，到十三五末，我國集成電路產業本地產值將達851億元，比十二五末預計增長76.20%，并滿足國內49%的市場需求;到2030年，預計達到1837億美元，比十三五末預計增長115.86%，并滿足國內75%的市場需求。在高性能計算機與服務器，以及工業軟件方面，預計十三五末將實現金融、電信行業國產服務器市場占有率達到75%，國產軟件市場占有率達到50%，到2025年上述指標將預計分別達到90%和75%。

大數據互聯網工廠

大數據產業市場規模達萬億級

9月份，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》 (下稱《綱要》)，明確提出將全面推進我國大數據發展和應用，加快建設數據強國。

發改委表示，下一步將按照國務院的部署，發揮好牽頭作用，抓緊建立統籌協調機制，聯合有關部門、地方政府、社會企業，在政府數據開放共享、數據資源整合利用、產業發展、技術研發、法規標準、人才培養等多個方面統籌協調、扎實推進，促進大數據健康快速發展。一方面，將選擇一些重點行業領域，促進相關部門聯合開展應用。

《綱要》中也明確列出了決策支持、商事服務、醫療健康、社會保障、工業和新興產業、現代農業等領域。要推動大數據與云計算、物聯網、移動互聯網等新技術融合發展，探索大數據與傳統產業協同發展的新業態、新模式，促進傳統產業轉型升級和新興產業發展，培育新的經濟增長點。另一方面，將選擇一些區域，組織實施國家大數據綜合試驗區建設。通過綜合試驗區，培育大數據交易等新做法，開展面向應用的數據交易市場試點，鼓勵產業鏈上下游之間進行數據交換，探索數據資源的定價機制，規范數據資源交易行為，建立大數據投融資體系，激活數據資源潛在價值，促進形成新業態，為區域經濟社會加速發展、加快轉型、推動跨越提供有力支撐，更好地服務國家戰略發展。

值得一提的是，工信部近日組織召開大數據產業十三五規劃第一次編制會議，要求加強在工業大數據、大數據交易和安全等領域開展專題研究。據了解，該規劃預計三季度成稿，有望四季度發布。近期大數據產業接連迎來扶持政策，國常會多次議題涉及大數據，國辦也印發了運用大數據對市場主體服務和監管通知，要求在政府層面推動大數據應用。此前，中共中央總書記習近平也曾到貴陽市大數據廣場考察，此舉讓市場預期國家將加快大數據產業發展。

當前，大數據已經成為世界各國爭相發展的技術之一，這股熱潮已經蔓延到全世界，帶來了一場信息社會的變革。數據資源成為國家核心戰略資產和社會財富，是國家競爭力的重要體現。據了解，國內已經有地方政府相繼試水大數據應用，鼓勵、扶持基于大數據的創新和創業，并以政府為主導建立了大數據產業園，眾多企業開始積極投資布局。

分析認為，我國大數據產業在國際競爭中已嶄露頭角，未來存在更大的發展空間和發展機遇，其市場規模將是萬億級別，對于尚處在信息化建設階段的國內市場，大數據時代將會讓提供數據存儲、服務器等基礎設備的廠商最先受益，從事數據管理、數據計算服務的廠商也備受關注，數據中心將會迎來新的發展契機。做好大數據產業“十三五”發展規劃對推進落實“中國制造2025”和“互聯網+”國家戰略、促進大眾創業和萬眾創新、推動經濟和社會發展具有舉足輕重的意義。隨著大數據產業利好持續發酵，相關上市公司有望迎來戰略性布局良機。

大數據互聯網工廠

工業大數據應用從四方面推進

當前，以互聯網為基礎的新一代信息技術正在深入推動制造業創新發展，我國工業逐漸向智能化、集成化、服務化和高效化邁進。作為實現智能制造的重要驅動力，工業大數據可為企業制造與管理流程優化，產品、服務和商業模式創新，以及整個行業生態圈的快速聚合提供有效服務。然而，在數據處理技術和數據整合方面，目前我國數據加工服務業對智能制造的驅動作用尚未顯現。加強對我國工業大數據應用的研究，對推動實現互聯網與制造業跨界融合、加快實施《中國制造2025》，以及提高新時期制造業國際競爭力，具有重要意義。

(一)加強政策引導，提高工業大數據應用技術與水平

一是加強工業大數據頂層設計，盡快組織出臺《關于促進工業大數據應用的指導意見》，壯大大數據產業發展規模，明確大數據應用需求迫切的技術、標準、產業，制定發展路線，提高大數據行業的服務水平和工業大數據應用水平。二是深入推進兩化融合，引導企業加快內部數據整合與集成，夯實工業企業大數據應用基礎。三是建議設立工業大數據統籌發展部門，引導建設國家級工業大數據聯盟，負責指導和研究相關數據標準，提供工業企業大數據應用技術咨詢培訓、信息安全咨詢等公共服務。

(二)加大財稅金融、投融資政策扶持力度，推動工業大數據服務發展

一是設立國家工業大數據發展專項基金，充分發揮專項基金的政策放大作用引導社會資本積極參與工業大數據應用。要創新項目投資機制，引入政府和社會資本合作(PPP)模式，通過投資補助、基金注資、擔保補貼、貸款貼息等多種方式，增強吸引社會資本的能力。二是完善企業研發費用計核方法，將工業企業大數據應用研究費用加計扣除優惠政策范圍。三是加強對小微工業企業的財政稅收政策支持，減輕小微工業企業進行大數據應用的負擔。

(三)建立全方位的技術應用推廣機制，擴大工業大數據應用范疇

一是針對工業企業實施一批具有特色的大數據應用試點示范項目，探索大數據產業的新模式、新業態。二是定期舉辦工業大數據應用優秀項目成果展，擴大工業大數據應用成果在全社會的影響力。三是加強工業大數據應用的國內外交流合作，組織相關機構和人員到國內外進行學習與交流。

(四)重視復合型人才的引進培養，構建有利于工業大數據發展的人才激勵機制

一是全面改革人才引進機制，破除不利于人才發展、束縛人才成長的體制機制障礙，營造有利于工業大數據人才培養和發展的職業環境，構建領軍型、科研型、復合型、實用型等多層次組合的工業大數據人才結構。二是完善人才激勵機制，注重對大數據人才的就業創業引導，制定更加開放、有效的人才激勵政策，建立適用的人才獎勵基金，激發創業、創新、創造活力。三是加快大數據人才職業化進程，建立大數據分析師等職業資格考試和認證制度，在國有大中型工業企業率先推行首席數據官(CDO)制度。