读懂工业大数据 这篇文章不得不看
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日本的科研人员日前设计出一种新型座椅，能够通过分析相关数据识别主人，以此确保汽车的安全。这种座椅装有360个不同类型的感应器，可以收集并分析驾驶者的体重、压力值，甚至坐到座椅上的方式等多种信息，并将它们与车载系统中内置的车主信息进行匹配，以此判断驾驶者是否为车主，从而决定是否开动汽车。实验数据显示，这种车座的识别准确率高达98%。 三一公司的挖掘机指数也是如此。通过在线跟踪销售出去的挖掘机的开工、负荷情况，就能了解全国各地基建情况，进而对于宏观经济判断、市场销售布局、金融服务提供调整依据。 二是提升服务型生产。提升服务型生产就是增加服务在生产(产品)的价值比重。主要体现在两个方向。一是前向延伸，就是在售前阶段，通过用户参与、个性化设计的方式，吸引、引导和锁定用户。比如红领西服的服装定制，通过精准的量体裁衣，在其他成衣服装规模关店的市场下，能保持每年150%的收入和利润增长，每件衣服的成本仅比成衣高10%。当然了，小米手机也属于这一类。二是后向延伸，通过销售的产品建立客户和厂家的互动，产生持续性价值。苹果手机的硬件配置是标准的，但每个苹果手机用户安装的软件是个性化的，这里面最大的功劳是APPStore。苹果通过销售苹果终端产品只是开始，通过APPStore建立用户和厂商的连接，满足用户个性化需求，提供差异性服务，年创造收入在百亿美金。 三是创新商业模式。商业模式创新主要体现在两个方面，一是基于工业大数据，工业企业对外能提供什么样的创新性商业服务;二是在工业大数据背景下，能接受什么样的新型的商业服务。最优的情况是，通过提供创新性商业模式能获得更多的客户，发掘更多的蓝海市场，赢取更多的利润;同时通过接受创新性的工业服务，降低了生产成本、经营风险。 比如，GE不销售发动机，而是将发动机租赁给航空公司使用，按照运行时间收取费用，这样GE通过引入大数据技术监测发动机运行状态，通过科学诊断和维护提升发动机使用寿命，获得的经济回报高于发动机销售。 在接受服务方面，目前国内外有一批企业提供云服务架构的工业大数据平台。包括海尔收购GE的白电业务的一揽子合作中，就包括GE的Predix工业大数据平台向海尔开放，接入海尔的工厂，提供工业大数据服务。九次方大数据也在联合各省市建立云化的工业大数据平台，向当地的工业企业开放大数据采集、大数据存储、大数据挖掘和应用能力。 4、工业大数据的实践指导 工业大数据是企业生产经营的一次重大变革，对于工业化、信息化都还没有完成的工业企业而言，数据化时代又到来了，挑战很大。 工业大数据建设，首先是一种思维变革，改变以前以要素竞争为主的工业生产模式，进入到数据和创新竞争为主的新生产时代。其次，正如清华大学王建民教授所言“工业大数据不存在交钥匙工程”，因此，需要企业领导人、管理层、员工和相关人都投身其中，各司其职，才有所成。 最后，工业大数据建设抓住两个板子作为突破点。一个是最长的板，也就是梳理产品(工业)竞争力最强的在哪里，继续深挖下面的数据价值，围绕这一块的工业数据构建产品和服务能力;另一个是最短的板，就是影响工业企业发展的痛点在哪里，成本、市场、还是供应链，还是能耗?在数据化时代下，寻找机遇大数据的解决方案。 【编辑推荐】
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